人工知能がビジネスを徐々に変えていく

確かに、人工知能（AI）主導のテクノロジーが人間を不要にするか否かをめぐる議論は、少なくともこの聴衆の間では、適切に鎮静化されている。これをきっかけに、AI 主導のデジタル変革の可能性を商業的成功に活かすための、アイデアやコンセプトの刺激的な交換が始まります。今日、伝統的な業界と新興業界の両方の企業がデジタル変革への願望を概説しています。この変革の目標はパンデミック以前からあったが、過去15か月でそのプロセスが加速したことは間違いない。しかし、この革命の種は世紀の変わり目に蒔かれました。

初期の兆候

基本的な例として、活気に満ちたスタートアップの世界では、スタートアップが切望されるユニコーンの地位を獲得するまでにかかる時間が年々減少していることを示す驚くべきデータが提供されます。 Naukri.com (1997) は 16 年かかり、Flipkart (2007) は 9 年未満、Oyo (2013) は 6 年未満でした。新興企業がどのようにして同じ結果をより早く達成できるのか、推測してみましょう。それは、より少ないリソースでより多くの成果を達成するのに役立つ強力なテクノロジー ツール セットを活用することです。

データを有効活用しましょう

今日、企業やリーダーは競争の激しい市場で活動しており、猛スピードで意思決定を行う必要があります。 AI などのスマート テクノロジーを早期に導入することで、企業は急速に変化するビジネス環境においてデジタル変革を実現できると考えられます。

データは新たな石油であり、絶えず失われ続けています。しかし、データアナリストの手に渡った構造化されていない、断片化された、理解不能なデータは、プリンターに吠えさせるのと同じくらい効果がありません。シンプルなアルゴリズムによって、データが事前に設計された標準形式に変換され、読み取り、理解、分解、結論の導出が容易になれば、アナリストの時間と労力は賢く使われることになるでしょう。企業の世界ではデータ収集を非常に真剣に受け止めているようですが、データを分析するためのツールを使用することは非常にまれです。顧客管理システム、World Wide Web、ソーシャル メディアなどのデータ照合マトリックスは、顧客が属する業界に関係なく、顧客エクスペリエンスの向上に役立つ強力な予測分析モデルを開発するための十分な余地を提供します。

デザインソリューション

残された差し迫った問題は、この競争の激しいダイナミックな環境において、テクノロジーを最大限に活用してステークホルダーに価値を生み出すにはどうすればよいか、つまりデジタルの世界で人間的なソリューションをどのように構築するかということです。

顧客体験、企業文化、ビジネスプロセス、製品イノベーションは常に注目を集めており、AI はこの変革を支援しています。メディア、小売、テクノロジー、自動車、発電など、デジタル変革の力を活用している業界の一部です。

まず、AI はオンラインでの会議の開催方法さえも変えています。自動スケジュール設定、顔認識、電話の文字起こしなどのツールにより、冗長な日常的なタスクが個人の時間を奪う可能性が高まります。テクノロジーはタスクをより速く完了させるだけでなく、24時間365日稼働します。このように、さまざまな分野で、AI は日常的な認知タスクを自動化しています。

メディア業界は、自動生成された売上レポート、ブランド向けのカスタマイズされたソーシャルメディアチャットレポート、消費者の会話やフィードバックの理解、キャンペーンのパフォーマンスなど、これによって恩恵を受けています。一方、教育分野では、時間のかかる採点プロセスや純粋にデータに基づいた成績の比較など、他の側面の解決にも役立っています。純粋に統計的なアプローチと比較すると、AI、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP) などの認知技術には、偏りなくコンパイルされ、ユーザーとのやり取りごとに学習して改善するという 2 つの利点があります。ランダムな非構造化データを、要件に応じて利用できるように考慮され、計画され、キュレーションされたデータベースに変換します。

コンテンツのカスタマイズは、ビジネス プロセス テクノロジーに AI を組み込むことによるもう 1 つの重要な利点です。私たちが参照するソーシャル メディア ページやニュース サイトは、私たちが最も関心を持つコンテンツを表示するように適応します。メタデータのタグ付けにより、メディア空間でこれが可能になります。教育分野では、過去の回答に基づいて熟練度を評価し、製品をユーザーに適合させる質問や情報を尋ねる、慎重に設計されたアルゴリズムを通じてこれを実行します。

管理タスクの自動化は、ビジネス プロセスに AI を組み込むことによるもう 1 つの大きな利点です。教育分野に留まらず、国立教育行政研究所（NUEPA）の2018年の報告書「教師の非教育活動への関与と教育への影響」では、同国の公立教師が勤務時間のわずか19.1％を教育に費やしており、残りの時間は非教育の主要活動、非教育の学校関連活動、およびその他の部門活動に分割されていることが強調されています。この二分法は、適切な技術ツールを導入することで簡単に解決できます。オンライン学習に AI を導入しても教師に取って代わるわけではありません。教師が各生徒の理解度やギャップを判断するのに役立つだけです。これにより、各生徒の能力に基づいてカスタマイズされたレッスンプランとコースを設計できるようになります。

業界からの学びにより、Results&Outcomes が MICA と共同で監修し、M&E 業界の専門家向けに最近開始された高度デジタル変革プログラム (ADTP) プログラムが生まれました。デジタル変革のニーズの高まりにより、ブランドや企業間のマーケティング戦略、データ分析、顧客関係管理が再考されています。経験豊富な業界の専門家によって作成され、指導されるこのコースは、専門家の移行をスムーズにし、デジタル変革の世界で成功するために必要なスキルと実践的なアプリケーション知識を身に付けられるように設計されています。

データは石油のようにビジネスを動かす

正確性とスピードが重視される時代において、どちらも譲れない要素です。この変革を促進するには、スマートテクノロジーを採用して新たな境地を開拓することが不可欠と思われます。

複雑なビジネス プロセスの合理化、顧客行動の傾向に関するインテリジェンスの向上、ゲーミフィケーションや仮想現実などのツールによる顧客エンゲージメントの向上、バックエンド製品の継続的なレビューとメンテナンスなど、これらはスマート テクノロジーによって実行できるタスクのほんの一部に過ぎません。これにより、貴重な人的資源の時間と精神的な余裕が解放され、ブレーンストーミング、調査、イノベーションなどの複雑な分析タスクを実行できるようになります。

アプリやチャットボットなどの AI 搭載テクノロジーは懐疑的な見方をされることが多いものの、デジタル変革を実現するものとしての役割は認められています。最後に、堅実なデータ戦略に投資することが賢明であるというメッセージを皆さんに伝えたいと思います。明確に定義されたデータ戦略がなければ、AI について考える意味はありません。