人工知能：未来への道を切り開く

[51CTO.com クイック翻訳]デジタル経済が世界を席巻する中、人工知能は今日私たちが知っている世界経済を再構築する驚くべき可能性を秘めています。 2023年までに、AI市場からの世界の利益は1,000億ドルに達すると予想されています。この強力なツールを使用すると、膨大な量のデータを分析し、実用的なソリューションを提供し、人間が予測するのが難しい状況でも独自に行動することさえ可能になります。

しかし、人工知能はますます進歩し、企業にとって事業継続性の確保が重要になるにつれ、ほとんどの企業は依然として AI プロジェクトの実装において課題に直面しています。さらに、COVID-19パンデミックの影響により、ソフトウェア配信のスピードに対する要求はかつてないほど高まっています。多くの企業がイノベーションによる打開策を模索していますが、ほとんどの企業は十分な準備ができていないのが実情です。この記事では、ビジネスに対する AI の潜在的な価値、テクノロジーを導入するための基準、プロセス全体にわたる QA (品質保証) 監督の役割についてさらに詳しく説明します。

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今日の企業のための認知能力の構築

まず、AI がすでに実際の結果を生み出している 3 つのシナリオに焦点を当てることをお勧めします。

まず、ビジネス プロセスの自動化です。これは通常、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) を通じて実行されます。これは比較的簡単に実装できます。RPA は、さまざまなシステムからデータを受信して​​処理する手作業をシミュレートできます。たとえば、同社では電子メールの処理に RPA を適用しています。RPA は、人間の介入を必要とせずに、内容に基づいて返信を分類、処理、管理します。

2つ目は、詳細なビッグデータ分析です。これは主に、ビッグデータ分析を使用してユーザーの行動を予測できるだけでなく、金融詐欺の検出にも使用できることを意味します。機械学習は急速に発展しており、画像や音声を認識できるようになり、データ分析機能がさらに向上しています。通常、これは、同じ種類の会社に関連しているが、さまざまな形式やフォーマットで提示されている情報など、データベース内で一致するものを検索することを意味します。

3 番目に、チャットボットまたはインテリジェントエージェントを通じて顧客や従業員と対話します。これにより、主に 24 時間の顧客サポートと高度にパーソナライズされた製品推奨サービスが可能になり、より多くの販売リードが拡大し、より多くの潜在顧客を開拓できるようになります。

人間と機械が連携すると、企業はワークフローの高速化、従業員の効率と創造性の継続的な向上、顧客満足度の向上などの利点を喜んで発見し、受け入れるでしょう。

人工知能の継続的な開発のタイムラインは何ですか?

マッキンゼーの調査によると、44%の企業が人工知能の導入後にコストが削減されたと回答したが、そのメリットはまだまだ残っている。これらの組織が今後もこのテクノロジーを広範に活用し続けることは明らかです。人工知能の分野には、注目に値する方向性がいくつかあります。

• 人工知能によるモノのインターネット (AIoT)。接続されたデバイスが収集したデータから学習できるようになることを想像してみてください。例えば、スマートオフィス向けのワンストップソリューションや、電気暖房機器向けのインテリジェントな省エネ制御システムなどです。

•スマート製造。データ分析後、人工知能はインテリジェントな意思決定を促進し、メーカーに実用的な提案を提供し、デジタルレジリエンスを強化し、企業の対応能力を向上させ、計画外のダウンタイムを防ぐことができます。

•コンピュータービジョン。企業が過酷な状況下で環境の制限を克服できるように、コンピューター ビジョンを使用して、実行中のプロセスの違いや安全規則の違反などを検出できます。

適切なシナリオでは、人工知能の応用と普及は、企業がリスクを回避し、人的エラーを減らし、長期的には生産効率を向上させるのに役立つことがわかります。

AIの標準の実装を検討する

人工知能はすでに多くの業界で成功を収めています。全体として、その有効性は、企業がこの新しいテクノロジーを導入する必要性やタイミングに大きく左右されます。新しいテクノロジーが望ましい目標を達成できるかどうかを判断する際には、目標の性質と失敗のコストという 2 つの基準が重要です。

まず、自動化は、妥協や優先順位の設定が必要な目標、あるいは感情的な決定に基づく目標には必ずしも適しているわけではありません。しかし、企業がビッグデータを収集、保存、処理する場合、大量のデータを高速に処理することでビジネス モデルを大幅に簡素化できるため、人工知能が最適なテクノロジになる可能性があります。

第二に、ビジネス開発の次の段階のガイドラインの設定など、戦略的な意思決定を行う際には、機械知能ではなく、人間の知能がはるかに優れていることを常に覚えておいてください。たった 1 つのミスでも、金銭的な損失やブランドへのダメージにつながる可能性があるからです。

QAサポート付きAIテクノロジーの導入

あなたのビジネスが AI 導入に適している場合、QA チームはどのようにしてそのようなソリューションの安定性と信頼性を検証できるでしょうか?考慮すべき 5 つのステップは次のとおりです。

まず、ニーズに焦点を当てます。ニーズは多様で、変動性があり、進化しているため、ニーズを完全に特定して表現することは困難です。したがって、エンジニアは、メーカー、ビジネス コンサルタント、データ サイエンティストと積極的に交流し、緊密にコミュニケーションをとって、ニーズの真の意味と詳細な要件を理解する必要があります。

次に、テストケースに十分な注意を払います。 QA エキスパートは、継続的に新しいテスト ケースを設計し、テスト モデルを更新する必要があります。 AI ソリューションは急速に進化しているため、すべての可能性を捉えることは困難です。

3 番目に、テスト データセットを慎重に決定します。ニューラル ネットワーク内のデータは、トレーニング セット、開発セット、テスト セットの 3 つの部分に分かれています。テスト セットは主に、適用されたことのないデータを使用して最終的なアルゴリズムをチェックするために使用されます。このデータセットには、可能な限り本番環境に近いデータが含まれている必要があり、QA チームはこのデータを注意深く監視します。

4 番目に、ネットワーク セキュリティ テストを避けないでください。たとえば、金融や保険業界では、AI ベースのシステムがサイバー攻撃を受けると、セキュリティ侵害によって深刻な結果が生じ、機密性の高い金融データが漏洩する可能性もあります。

5番目に、テスト自動化を有効に活用します。 AI システムのトレーニングは一貫しているため、新しいテスト ケースを含めるための大規模なテスト自動化作業が必要であり、それによってテスト範囲が拡大し、テスト時間が短縮され、QA コストが削減されます。

オリジナルリンク: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/03/26/artificial-intelligence-blazing-a-trail-for-the-future/?utm_campaign=Artificial+Intelligence+Weekly&utm_medium=email&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_208&sh=3865805e4e4c

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]