AIがIT運用に大きな影響を与える仕組み

AIがIT運用に大きな影響を与える仕組み

AI が IT 運用に直接影響を与えることができる分野を考えるとき、他のアプリケーションよりも際立っているのが、インテリジェントなハイパースケール自動化です。

[[359740]]

人工知能 (AI) は、恐ろしいスキルギャップの解消、生産性の向上、サイバーセキュリティの保護、競争力の維持など、あらゆる IT 問題に対する解決策として高く評価されてきました。その可能性は無限に思え、誰も取り残されたくない。

しかし、AI をめぐる誇大宣伝サイクルは継続しており、おおむね正当なものですが、ビジネス リーダーは雑音を排除して、AI を自社のビジネスにどのように適用すべきか、来年や 10 年後ではなく現在、どの AI アプリケーションが最も有望であるかを理解する必要があります。

AI が IT 運用に大きな影響を与える可能性がある分野を考えるとき、現在、効率性と生産性の大幅な向上を推進している機能を提供するという点で、他のアプリケーションをはるかに上回る 1 つのアプリケーションがあります。それは、インテリジェントなハイパースケール自動化です。

仕組み

まず、ハイパースケール自動化とは何か、どのように機能するか、そして組織にどのような影響を与えるかについて詳しく見ていきましょう。ハイパースケールの自動化は、プロセス自動化ソフトウェアと人工知能を組み合わせてビジネス プロセスに認知機能を追加し、さらに、未知である可能性のあるビジネス プロセスを発見して表面化させることを目的とした「プロセス マイニング」と呼ばれる 3 番目のテクノロジを組み合わせることで実現されます。実装されると、ビジネス プロセスの包括的な検出、マッピング、測定が可能になり、その後、短期間では実現できない大規模な自動化が可能になります。

このテクノロジーの実際的な影響は、企業が業務の効率と容量を最大限に高め、他の方法では不可能だった市場で差別化された機能を提供できることです。適切に適用されれば、ハイパーオートメーションと AI を通じて人間の能力を強化し、各従業員が達​​成できる限界を根本的に変えることで、ビジネス成果に指数関数的な影響を与えることもできます。

ハイパースケールの自動化が人間の能力を効果的に強化する方法の代表的な例は、迅速に試行錯誤し、最終的にエラーを修正する能力です。たとえば、特定の手動ビジネス プロセスを完了する場合、人間は 1 時間に 1 ~ 2 回のミスを犯し、ワークフローに遅延が生じ、不必要な結果を引き起こす可能性があります。対照的に、ハイパースケールの自動化では、同じプロセスの間違いを数秒で実行し、より迅速に修正し、間違った決定を再評価して、同じ間違いが繰り返されないようにすることができます。

その結果、自動化により、エラー、修正、学習が数秒で行われるようになり、人材はより複雑なタスクに集中できるようになります。

市場で

さらに、大規模な自動化は効率性を向上させるだけでなく、変革的な予測機能も提供します。良い例としては、当社のパートナーである Intel が再生可能エネルギー企業と共同で実装したソリューションが挙げられます。

米国では、企業が送電線にどれだけのエネルギーを流すかを高い精度で予測できる場合、買い戻しエネルギー市場は最も利益を上げます。従来のエネルギー生産者にとって、この作業は単純だ。石炭生産者なら、火にかける石炭の量を見積もる必要があるが、原子力生産者なら、原子炉に入れるウラン棒の数を知る必要がある。送電線にどれだけのエネルギーを流せるかを正確に把握することで、可能な限り最高レベルで運用できるようになります。

再生可能エネルギー源、特に風力タービンの場合、エネルギーは動的な条件下で生成されるため、送電線にどれだけのエネルギーを流す必要があるかを予測することは困難です。その結果、企業は出力に関して非常に慎重になることになります。なぜなら、約束したのと同じ量のエネルギーを送電線に供給できなかった場合、操業許可の剥奪など、深刻な結果を招く可能性があるからです。

Intelygenz の再生可能エネルギー顧客は、同社の技術でネットワークがどれだけの電力を生成するかを事前に予測できるかどうかを尋ねます。ハイパースケールの自動化により、気象データを含む現場の各風力タービンとパートナーからのすべてのデータを取得できるため、出力電力を事前に正確に予測でき、約束された電力供給計画と電力の供給に対する自信が高まります。

導入の課題

前述したように、ハイパースケール自動化は AI の強力なアプリケーションであり、ビジネス プロセスの変革、新しい機能の有効化、競争上の優位性の創出に使用できます。ただし、これを導入する際に組織が克服する必要がある主な課題は、技術的な課題ではなく、人的な課題です。

ハイパースケール自動化を導入する上で最大の障壁となるのは、組織内の文化的抵抗であり、一部の従業員はこの強力な AI を自分たちの生活に対する脅威とみなしていることが、私たちが何度も目にしてきました。しかし、ハイパースケールの自動化は、雇用を置き換えるものではなく、才能を拡大するものである。これは人間に取って代わるものではなく、最も効果的に導入するには人間の知性と連携して機能する必要があり、このダイナミクスを内部化できる組織がこのテクノロジーの主な受益者となるでしょう。

本当の結果は今

AI は今後数年間で確実に大きな進歩を遂げますが、プロセスの自動化や人材の増強という点で、すでにさまざまな業界の企業や組織に変革的な影響を及ぼしています。デジタル変革を目指す企業にとって、AI の実現はもはや 1 年先の話ではありません。今ここにあり、実際の成果を生み出しています。

<<:  年末総括: 2021 年の人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の 5 つの主要な開発トレンド

>>:  AIとスマート信号機が通勤を変えるかもしれない

ブログ    
ブログ    

推薦する

今後10年間で、人工知能とロボットは雇用に7つの影響を与える

[[202532]]編集者注: この記事はNetEase Intelligenceからのもので、著者...

ユニサウンド、50倍の性能を誇る世界初のIoT向けAIチップを発売

業界をリードするモノのインターネット(IoT)人工知能サービス企業であるUnisoundは、約3年間...

Google Loon の AI が開発者を驚かせる理由

北京時間3月5日、人工知能を使ったアルゴリズムが予想外のトリックで問題を解決しようとしており、開発者...

SantaGPTが来ました! GPT-4は完璧なクリスマスの実現をお手伝いします

気がつけば、もう2024年も最後の月になってしまいました。今年のテクノロジー業界の申し子として、Op...

...

2022年の企業向け人工知能技術の開発動向

調査によると、企業が人工知能を導入する方法が増え、開発者がユーザーに AI サービスを提供する新しい...

...

MITはディープラーニングが計算限界に近づいていると警告。ネットユーザー:減速は良いことだ

MIT の調査によると、ディープラーニングは計算能力の限界に近づいているようです。 [[334431...

リアルタイム、高精細、高忠実度:より強力なビデオ再構成アルゴリズム、大幅に向上したパフォーマンス

画像編集の分野がここ数年で飛躍的に成長したことは周知の事実です。しかし、ビデオ分野ではまだいくつかの...

Google Cloud AI が機械学習にどのように役立つかを包括的に説明します

[51CTO.com クイック翻訳] 調査によると、Google Cloud AI および機械学習プ...

AIの次の波に乗る:リスクを減らしながら成功する

近年、人工知能(AI)はビジネスや業界でますます注目を集めています。企業が AI を使用する方法も、...

...

企業は顧客サービスロボットをどのように選択すべきでしょうか?

現在、カスタマーサービス業界は質的な変化を遂げており、AIインテリジェントテクノロジーがカスタマーサ...

一般的な視覚的推論が出現、カリフォルニア大学バークレー校が単一の純粋なCV大規模モデルを改良、3人の上級学者が参加

最近では、GPT や LLaMA などの大規模言語モデル (LLM) が世界中で人気になっています。...