企業向けの100日生成AI実装計画

導入

生成AIを採用することは、どの企業にとっても変革的な旅になります。ただし、Genaiの実装のプロセスは、しばしば面倒で混乱を招く可能性があります。 NIIT Limitedの会長兼共同設立者であるRajendra Singh Pawarは、Datahack Summit 2024で私たちに加わり、企業がGenaiを実装する方法についての貴重な洞察を共有しました。彼は、この記事で説明する企業向けの100日間のGenai実装計画を策定しました。また、Genaiの実施中に企業が直面する一般的な課題のいくつかと、計画がそれらの解決にどのように役立つかについても説明します。

概要

• 企業の文脈におけるAIとgenaiの違いを理解します。
• 職場でのAIおよびGenaiの一般的なユースケースのいくつかを探索してください。
• Genaiの実装中に企業が直面するさまざまな課題を知りましょう。
• わずか100日であなたの会社がGenaiを労働力にどのように実装できるかを学びましょう。

目次

• AI対企業向けのGenai
  • 企業向けのAI
  • 企業向けのgenai
  • 企業のAIとgenaiの重要な違い
• 企業はどのようにして新しいテクノロジーを適応させますか？
  • 企業でのgenai採用
• 生成AI採用の課題
• 生成AIの100日間の実装計画
• 100日間のGenai計画の3つの段階
  • ステージ1：アラインメントとオンボーディング
  • ステージ2：ユースケースの発見
  • ステージ3：プロジェクトベースのトレーニング
• よくある質問

AI対企業向けのGenai

AIとgenaiは、しばしば交換可能に使用される2つの用語です。ほとんどの人は明確な違いを理解していないため、職場で適切なツールを実装することは困難です。

AIとGenaiは機械学習の同じ基盤を共有していますが、エンタープライズレベルではさまざまな目的を果たしています。したがって、企業がそれらの違いを知ることがますます重要になっており、人工知能を最善の可能性に活用しています。

企業向けのAI

人工知能は、人間のように考えるか、人間の知能を模倣することができる機械を記述するために使用される広範な用語です。これらのマシンまたはAIモデルは、人間のように言語を理解したり、パターンを認識したり、決定を下すこともできます。

では、AIはどのように企業を支援しますか？さて、ここに企業のAIの最も一般的なユースケースのいくつかがあります。

• 予測分析： AIは、企業が過去のデータを分析して、将来の傾向、顧客行動、および潜在的なリスクを予測するのに役立ちます。小売、金融、ヘルスケアなどの業界は、それぞれ需要、株式レベル、患者の結果を予測するためにAI主導のモデルを使用します。
• パーソナライズ： AIは、パーソナライズされた顧客体験を可能にします。これは、顧客サービスとターゲットマーケティングに特に役立ちます。ユーザーデータを分析することにより、AIはマーケティングキャンペーンを調整したり、製品を推奨したり、顧客の旅をリアルタイムで最適化したりできます。これにより、ユーザーのエンゲージメントとクライアント変換率が向上します。
• 意思決定： AIシステムは、膨大なデータセットを分析し、実用的な洞察を提供することにより、リーダーを支援します。銀行、物流、製造部門は、AIアルゴリズムを使用して、意思決定の正確性を向上させ、コスト削減を促進します。

企業向けのgenai

生成AIまたはgenaiは、新しいコンテンツを作成できるモデルに焦点を当てたAIのより具体的なサブセットです。彼らはトレーニングデータから学び、自然言語のプロンプトに基づいて、人間のようなテキスト、画像、コード、音楽などを生成します。 ChatGpt、Dall-E、SoraなどのGenaiモデルの台頭により、AIを搭載したコンテンツ作成の可能性は無限です。

Genaiが企業を支援する方法は次のとおりです。

• コンテンツの作成： GPT-4などのGenaiモデルは、ブログ投稿、ソーシャルメディアコンテンツ、製品の説明などを自動的に生成できます。マーケティング、広告、メディア企業は、それらを使用して時間を節約し、人間の作家への依存を減らすことができます。
• コード生成：ソフトウェア開発では、Genaiはコードの生成、デバッグ、さらには開発者への提案を提供するのに役立ちます。これにより、開発サイクルが加速し、エンジニアリングチームの負担が軽減されます。
• 設計と創造性：ファッション、アーキテクチャ、またはゲームの企業は、生成的AIを使用して、創造的な概念を開発したり、プロトタイプを設計したり、仮想環境を作成したりできます。これにより、設計のタイムラインが大幅に削減されます。
• 顧客の相互作用： genaiを搭載したチャットボットやChatGptのような会話エージェントは、顧客との人間のような会話をすることができます。また、複雑な顧客クエリを処理し、苦情を解決し、企業の顧客サービスを改善することもできます。
• データ合成： Genaiは、既存のデータセットに基づいて新しいデータを合成できます。これにより、企業は研究、テスト、またはトレーニング機械学習モデルを支援します。これは、データの制限がイノベーションを遅らせることができる医薬品のような業界で最も有用です。

企業のAIとgenaiの重要な違い

	人工知能（AI）	生成AI（genai）
目的	AIは通常、自動化、予測、最適化、意思決定のサポートに使用されます。	Genaiは、プロンプトに基づいて新しい創造的な出力（テキスト、画像など）の生成に焦点を当てています。
アプリケーション	AIは、予測分析、詐欺検出、およびパーソナライズされた推奨事項に適しています。	Genaiは、コンテンツの作成、創造的なデザイン、コード生成、会話の相互作用に最適です。
労働力への影響	AIは、タスクを自動化することにより、従業員の効率を向上させ、従業員が戦略的活動にもっと集中できるようにします。	Genaiにより、チームは創造的および発達的プロセスを拡大し、手動のコンテンツ生成ワークロードを削減できます。

企業はどのようにして新しいテクノロジーを適応させますか？

1980年代に情報技術（IT）が登場したとき、人々はこの新しいテクノロジーが何であるか疑問に思っていました。次の20年は、企業がそれをどのように活用できるかを理解しようとすることになりました。このプロセス中に、データと洞察に焦点を当てた企業で新しいチームが結成されました。 IT部門は、業界全体で標準になりました。組織の階層でさえ変化しました - 電子データ処理（EDP）マネージャーがITマネージャーになり、後に情報システムマネージャーに変わりました。 10年前、最高技術責任者（CTO）や最高データ責任者（CDO）などの新しい重要な役割は、組織内のテクノロジーを活用するために一般的になりました

今日、生成AIでも同じ移行が起こっていますが、はるかに速いペースで起こっています。ますます多くの企業がGenaiを採用し、採用するにつれて、ハイテクに精通した機能マネージャーがGenaiマネージャー、AIの長、AIのディレクターなどに介入しています。

企業でのgenai採用

eコマースや教育からヘルスケアや建築まで、Genaiはあらゆる業界の一部になるように成長しています。 IBMによる調査は、Genaiの最大の影響が顧客エンゲージメントとソフトウェアに見られることを示しています。セキュリティ上の考慮事項のために、通常、新しいテクノロジーに適応する最後である金融セクターも時流に飛びつきました。

EYによる2023年の調査によると、上級幹部の75％が世界的にGenaiが従業員の能力と生産性を向上させることに同意しています。一方、gena​​iからすでに大きな影響を与えていた企業の64％は、ビジネス全体と運営モデルIBY 2025を再定義すると予想しています。

いくつかの企業はすでにGenaiを実装しており、ROIを取得し始めていますが、大多数の企業はそれについて研究と学習を始めたばかりです。しかし、その多様なアプリケーションにもかかわらず、産業全体でGenaiの広範な実装が妨げられていることがわかります。

なぜそうなのかを理解してみましょう。

生成AI採用の課題

新しいテクノロジーの誇大広告サイクルと同様に、生成AIも幻滅段階に達しました。私たちは現在、誰もがGenaiを使用しようとしていますが、エンタープライズレベルで有用または投資する価値があると判断したユーザーはわずかです。

Pawar氏は、インドの業界​​の多くのCEOおよび最高経営陣に話しかけ、企業でのGenai採用の障害を理解しました。パワール氏によると、ほとんどの指導者は4つの主要な側面で課題について言及しました。

1. スキルギャップ： Genaiの採用における最大の課題は、この分野に熟練した専門家がいないことです。従業員のわずかな割合のみがデータ文化を理解しているか、必要な知識を持っています。これにより、人々、特にラインマネージャーを雇うことが困難になります。
2. 不明なユースケース：次の問題は、この新しいテクノロジーをどこでどのように使用するかを特定できないことです。リソースと熟練したスタッフを持っている企業は、Genaiの適切なユースケースを見つけることができないようです。それらのほとんどは、生成AIの多様なアプリケーションについてまだ学んでいます。
3. Genaiイニシアチブの欠如： Genaiがどのように役立つかを知っているにもかかわらず、多くの企業はどこから始めればよいか、どうやってそれを進めるべきかを知りません。誰が訓練するか、何を正確に訓練するかについては、まだ多くの混乱があります。したがって、実装のフレームワークが従わないことは大きなハードルです。関連する課題は、義理の養子縁組計画に最後まで資金を提供するために、利害関係者と上級管理職を説得することにあります。
4. 関連するリスク：企業が抱えているもう1つの大きな懸念は、Genaiの採用に関連するリスクに関するものです。これには、データの侵害、脱却、迅速な注入の機密情報などが含まれます。インド政府は、AIの安全で責任ある使用を確保するために法律とガードレールの設定に取り組んでいますが、これはgenaiの採用においてハードルのままです。

生成AIの100日間の実装計画

これらの課題に取り組み、Genaiの移行を簡単にするために、Pawar氏は企業向けの100日間のGenai実装計画を策定しました。この計画は、3つの段階で展開され、ゼロから始まり、会社全体を実質的に達成可能なGenai実装戦略にオンボーディングすることで終わります。これには、市場調査、利害関係者の議論、意識向上プログラム、ユースケース探査、および学習者中心の結果主導のトレーニングワークショップが含まれます。

この計画は、生成的AI統合の長期的な性質を認めて、完成ではなくエンゲージメントに焦点を当てています。また、プライバシーの懸念に取り組み、リスクを軽減するためにガードレールを確立する必要性を強調しています。

100日間のGenai計画の3つの段階

戦略的な100日間のGenai実装計画は、3段階で行われます。

• ステージ1：アラインメントとオンボーディング
• ステージ2：ユースケースの発見
• ステージ3：プロジェクトベースのトレーニング

次に、これらの各段階で何が起こるかを見つけましょう。

ステージ1：アラインメントとオンボーディング

最初の35日間は、生成AI、可能なアプリケーション、および影響についてリーダーシップチームを教育することに焦点を当てています。このフェーズには以下が含まれます。

• トレーニング前の調査
• ビジネスへの影響のための市場調査
• より高い管理との議論
• リーダーのためのワークショップ
• 組織全体のGenai Awarenessセッション

目標： Genaiスキルで才能を構築することの重要性を理解し、Genaiを通じて影響を受ける可能性のある極めて重要なビジネス機能を特定すること。

それを達成する方法は？

この段階は、gena​​iを企業に組み込む可能性と予想される結果に関する知識を得るために、市場調査と調査を実施することから始まります。これらの研究の結果は、潜在的なgenai養子縁組計画へのより高い管理と主要な利害関係者の監視に役立ちます。

それらが乗船したら、次のステップは、Genaiを使用する主な機能とチームを特定することです。これに続いて、移行と将来の計画の組織内のリーダーを教育します。最後に、プロセスの計画と個々の役割を理解するために、すべてのチーム内で実施される意識セッションが必要です。

このフェーズの終わりまでに、すべての主要な利害関係者は、Genaiに投資する理由を明確に理解する必要があり、労働力は今後の変更に注意しなければなりません。

ステージ2：ユースケースの発見

第2段階では、組織内のさまざまな部門全体でgenaiをどのように実装できるかを調査します。これには次のものが含まれます。

• 特定のユースケースに関する市場調査
• ビジネスリーダーとのワークショップ
• チームごとのブレーンストーミングセッション
• 部門ごとのユースケーステスト
• 将来のためにgenaiのユースケースを特定するプロセスを理解する

目標：組織内のGenai実装の専門的なトラックを発見し、将来のユースケースの調査のために労働力を準備します。

それを達成する方法は？

第2段階は、研究開発段階です。第2段階の最初のステップは、再び市場調査です。今回は、業界内のgenaiの既存のユースケースを見つけることです。これは、これらのアプリケーションのどれが企業内で実装できるかを理解するのに役立ちます。また、どのような新しいユースケースを調査またはテストできるかについてのアイデアも提供します。

2番目のステップでは、業界のリーダーと話し合い、ワークショップに参加して、Genaiをさまざまな機能にどのように組み込むかを正確に組み込む方法を理解することです。これにより、地上の現実と、gena​​iの実装における可能な課題についてのより実用的な理解が得られます。

ユースケースがリストされたら、次のステップは、チームごとのブレーンストーミングセッションを実施して、詳細な実装計画を作成することです。計画には、すべてのユースケースの初期テストの時間枠が含まれ、何が機能し、何が機能しないかを調べます。これに続いて、部門ごとのユースケーステストと結果のドキュメントが続きます。

このプロセスを通じて、労働力は、Genaiの調査、特定、テスト、および実装のプロセスを理解することができます。これは、将来のユースケースを探索するためのシステムを構築するのに役立ちます。

このフェーズの終わりまでに、利害関係者は、組織に最適な利益を得るために、Genaiツールとサービスを正確に実装する場所を明確にする必要があります。

ステージ3：プロジェクトベースのトレーニング

最終段階では、プロジェクトベースのトレーニングを通じてGenai実装の実用性に焦点を当てています。これは次のように発生します。

• Genaiを使用して圧縮および合理化できるアクティビティをリストアップします。
• 各部門のタイムラインを使用して実装計画を作成します。
• genaiの使用に関する役割固有のプログラムの設計と開発。
• MVP（最小実行可能な製品）バージョンのプロトタイピングと展開。
• フィードバックに基づいてシステムの監視と評価。

目標： Genaiの実装を企業全体で稼働させ、結果を追跡する。

それを達成する方法は？

実装計画の最終段階では、「エンタープライズにGenaiを実装する方法」に答えます。第2段階の終わりまでに、生成AIを使用してどのタスクを最適化できるかについて明確になります。 3番目の段階は、これらの各タスクがgenaiを搭載する方法と時期に関する詳細な計画を作成することから始まります。

その後、各部門は、Genaiツールの使用方法についてチームメンバーをトレーニングするためのロール固有のプログラムを設計および開発します。並行して、新しいツールを開発する必要があれば、プロトタイピングとMVPの展開を開始します。このプロセスは、ユースケースをテストしながら、サイバーセキュリティ、容量、コスト、リスク、プライバシーなどの課題にも対処します。

これらのアクションは両方とも、ステージ1で設定された目標を達成するためにフィードバックに基づいて継続的に監視、評価、および完成する必要があります。100日間の計画が結論付けているように、組織のすべてのメンバーは、作業をより容易にし、より影響を与えるためにgenaiの力を責任を持ち、安全に活用する方法を知っている必要があります。

結論

世界はAIを搭載した自動化とコンテンツ生成に向かっています。 AIと生成AIの両方が、企業に変革的な機会をもたらします。 AIはプロセスを最適化および自動化するために不可欠ですが、Genaiは創造性、コンテンツ生成、および人間のような相互作用の新しい可能性を導入しています。企業は、AIとGENAIの両方を統合して、AI投資から最大の価値のロックを解除するために、独自のニーズと戦略を評価する必要があります。

世界中の企業は、Genaiテクノロジーを使用する新しい方法を模索していますが、従業員に実装することは依然として困難です。この記事は、Genaiの実装を通じて組織をアップグレードする方法を導く試みでした。

顧客エクスペリエンスを強化したり、コンテンツの作成を自動化したり、製品開発を加速したりしたい場合でも、この計画はわずか100日で大きな一歩を踏み出すのに役立ちます。

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よくある質問

Q1。 AIと生成AIは同じですか？

A.人工知能（AI）は、人間の知能を模倣できるモデルを指します。生成AI（genai）は、人間と同じように新しい情報と創造的なコンテンツを生成できるAIのサブドメインです。

Q2。あなたの企業にとって生成AIとは何ですか？

A.生成AIは、コンテンツの作成、コード生成、設計、顧客の相互作用、データ統合などのタスクに役立ちます。これらのタスクを備えた企業を支援し、セキュリティを保証し、ソフトウェアの問題を修正します。

Q3。組織に生成AIを実装する際の課題は何ですか？

A.組織でGENAIを実装する際の課題のいくつかには、スキルのギャップとユースケースの明確さの欠如が含まれます。 genaiのイニシアチブの欠如と、gena​​iの実施に関連するリスクを克服することも顕著な課題です。

Q4。 AIは企業でどのように使用されていますか？

A. AIは、主に予測分析、パーソナライズ、意思決定のサポートを主に支援します。

Q5。 AIチームをどのように構成しますか？

A. AIチームを構成する場合、短期および長期の目標を考慮することが重要です。短期ソリューションには、AIチームが既に導入されている外部パートナーからの共有または管理されたサービスが含まれる場合があります。 AI製品の作成などの長期的な目標については、社内のAIチームを雇う必要があります。 AI開発者、AIエンジニア、モデルテストの専門家、データサイエンティスト、およびデータエンジニアで構成されている場合があります。

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