7 人の業界関係者が AI のビジネスへの影響を測定する方法について語る

AI は、テクノロジー自体としても、このテクノロジーの使用方法としても進化し、変化しています。 AI テスト プロジェクトを研究所の外に持ち出して大規模に展開する企業が増えており、中には大きな利益を上げている企業もあります。 AI を取り巻く不確実性にもかかわらず、その可能性を無視すると、依然として古いやり方でビジネスを運営している企業が潜在的なリスクにさらされることになります。

しかし、多くの企業組織にとって、AI から価値を得るのは難しいかもしれません。モデルが十分に調整されていない可能性があり、トレーニング データセットが十分に大きくない可能性があり、顧客は懐疑的である可能性があり、偏見、倫理、透明性についての懸念もあります。 AI の準備が整う前に本番環境に AI を適用したり、AI 戦略を適切にレビューせずに次の段階に拡張したりすると、ビジネスに多大なコストがかかるか、さらに悪いことに、その結​​果、ビジネスが不利な方向に発展する可能性があります。

では、AI プロジェクトがあなたのビジネスを変えるか、破壊するかどうかをどうやって知ることができるのでしょうか? ROI の明確な数値がなければ、企業は特定の方法でイノベーションを達成する必要があります。これらの IT リーダーや業界関係者が AI の価値をどのように測定しているかを見てみましょう:

成熟したテクノロジーと画期的なテクノロジー

測定あらゆる取り組みやテクノロジーのビジネス価値は、必ずしも直線的な計算プロセスであるとは限りません。特に成熟度とビジネスの可能性を考慮した場合、AI も例外ではありません。検証済みの予測変数 (データ マイニング、コストとトレーニング時間の節約、投資、新しい用途を促進する能力など) は、特に許容可能な ROI の観点から意思決定に影響を与えますが、それに関係なく、テクノロジーのレベルを維持することが重要です。新しいテクノロジーであろうと確立されたテクノロジーであろうと、信頼。

たとえば、NASA のジェット推進研究所では、AI プロジェクトの投資収益率を測定する重要な要素の 1 つはテクノロジーの成熟度です。

同研究所の最高技術革新責任者のクリス・マットマン氏は、自動化されたビジネスプロセスを例に挙げ、一部のAI技術の利用はすでに非常に成熟していると述べた。

同氏は次のように述べています。「どの企業にも退屈な作業はありますが、当社も同様です。当社は、チケット処理、検索、データ マイニング、契約や下請けのレビューに AI を使用するなど、これらのプロセスを自動化しました。」

このラボでは、これを行うために DataRobot や Google Cloud などの市販のテクノロジーを多数使用しています。マットマン氏は、特定のテクノロジーに投資する価値があるかどうかを判断するために、それがコスト、時間、リソースを節約できるかどうかを考慮すると述べた。 「テクノロジーが成熟している場合は、それが反映されます。」

まだ中程度の成熟度にあるテクノロジーについて、研究室は、そのテクノロジーに新たな用途を開拓する能力があるかどうか、またその技術がどのようなものであるかに焦点を当てます。費用はいくらですか。 「例えば火星に行けば、深宇宙通信用の細い導管が存在するだろう。現在、火星から地球に1日約200枚の写真を送信するのに十分な帯域幅がある」とマットマン氏は語った。

「私たちが火星に送った探査車の内部には、豆粒ほどの大きさの脳があり、iPhone 1 プロセッサーが稼働しています。深宇宙に耐えられるように、放射線に耐性のあるものだけを宇宙に置きます。良好なパフォーマンスを発揮するチップは古いチップであることが多いため、探査車には高度な人工知能や機械学習を使用しません。」

ただし、当初は NASA の Ingenuity Mars ヘリコプターとして使用されていました。探査ミッションの中心ではなく技術デモンストレーションが行われ、クアルコムの AI チップである Snapdragon プロセッサが搭載されています。 「これは、新しいチップを使用すれば、AI でより多くのことが可能であることを証明しています。」

この種の AI は、インジェニュイティ マーズ ヘリコプターが 200 のメッセージを送り返す必要がないなど、現在は実現不可能な多くの新しいユースケースを可能にします。代わりに、AI を使用してこれらの画像を分析し、たとえば特定の方向に乾いた湖底があるなどの内容のテキスト メッセージを地球に 100 万件送信することができます。 「今日、画像から得られる情報よりもテキストからより多くの情報を得ることができます。」

結局のところ、最先端の実験用 AI テクノロジーの場合、成功の尺度は新しい分野で使用できるかどうかになります。科学的使用、および新しい論文の執筆および出版に使用できるかどうか。

彼は言いました:「モデルのトレーニングと構築にはコストがかかります。」

Google や Microsoft などの企業は、大量のトレーニング データにすぐにアクセスできますが、NASA のジェット推進研究所では、データセットは入手が難しく、分析とラベル付けには博士レベルの専門家が必要です。

「NASA​​ では、新しい AI モデルをトレーニングするコストは商業業界の 10 ～ 20 倍です」とマットマン氏は言います。

ここで、新しいテクノロジーの出現により、NASA は手動ラベル付けの作業負荷を軽減しながら AI モデルを構築できるようになり、たとえば、生成ネットワークを使用して合成トレーニング データを作成できるようになると同氏は述べています。ディープフェイクですが、科学目的で利用されています。

AI の測定と影響範囲

AI プロジェクトのビジネスへの影響を直接測定する方法がない場合、企業は代わりに関連する主要業績評価指標 (KPI) からデータをマイニングします。これらの代理変数は通常、ビジネス目標に関連しており、顧客満足度、市場投入までの時間、従業員の定着率などが含まれる場合があります。

アメリカの医療サービスプロバイダーである Atlantic Health System が良い例です。同社の上級副社長兼最高情報責任者のスニル・ダドラニ氏は、患者はあらゆる意思決定の中心にあると述べた。彼らは、患者ケアの改善を観察することで、AI の投資収益率をさまざまな方法で測定しています。これらの患者中心の指標には、入院期間の短縮、治療時間の短縮、保険資格の迅速な確認、事前の保険承認の迅速化などが含まれると同氏は述べた。

AI の使用を伴う別のプロジェクトは、放射線科医によるスキャンのレビューを支援することです。この場合、測定される KPI は、放射線科医が潜在的な異常について警告を受ける頻度です。 Dadlani 氏は、「2022 年 4 月の時点で、放射線科医の 99% が AI を使用して 12,000 以上の研究を分析し、600 件近くのアラートをトリガーしたと報告しています。その結果、医師は潜在的に深刻な問題にできるだけ早く対処できるようになります。」

##米国第 5 位の会計事務所である RSM では、AI への投資は 2 つの密接に関連した経路をたどっています: 1 つは従業員の仕事の改善を支援する生産性と分析ツールであり、もう 1 つはクライアントが使用する同様のツールです。同社の経営コンサルティング、ビジネスおよびテクノロジー変革チームのパートナー。

たとえば、クライアントと連携する場合、RSM は複数のシステム (会計、販売およびマーケティング、人事、物流など) からデータを取得し、すべてを 1 つのダッシュボードに統合するように求められる場合があります。デービス氏は、AI はそのプロセスをスピードアップするのに役立ち、その後 AI を使用して、ワークフローがこれらのシステムのどこを通過するのか、どのような課題や障害があるのか​​を確認できると述べました。

では、企業は自社の AI が正しい方向に進んでいるかどうかをどのようにして知るのでしょうか?

「まず第一に、ツールの使用状況を非常に明確に測定できます。」と Davis 氏は述べ、AI プロジェクトに対する RSM の投資や投資収益率については詳細を明らかにしませんでしたが、「時間が経つにつれて、時間の経過とともに、私たちが望んでいるのは、エンゲージメントがより効果的に提供されることです。」

エンゲージメントが高まると生産性が向上すると彼は言いました。 「つまり、以前は何かをするのに 1 週​​間かかっていたとしたら、今では 1 日に短縮することが私たちの目標かもしれません。」

ビジネス上のメリットに焦点を当てる

AI の成功を測定する 、非常に主観的になる可能性があります。 MIT の AI 研究科学者で小売業界のデータ サイエンティストでもあるユージェニオ ズッカレッリ氏は、AI プロジェクトの評価は、AI 自体の開発と同じくらい芸術であると述べています。

それでも、AI がビジネスに与える影響を説明できることが重要だと Zuccarelli 氏は言います。 「KPI はモデル自体を中心に設定するのではなく、ビジネスと人材の指標を中心に設定すべきであり、それがプロジェクトの最終目標であるべきです。」 そうしないと、一見成功しているように見えても、実際には効果的な効果につながっていないプロジェクトを選択するのが簡単です。ビジネスに関するテクニカル指標。

BMW や Telstra でデータ サイエンスの役割も務めた Zuccarelli 氏は、AI プロジェクトの進捗状況を単独で測定することに対して警告しました。たとえば、AI プロジェクトの目標が、別の理由ですでに改善されているものを改善することである場合、改善のどの程度が実際に AI によってもたらされたかを判断するためのコントロール グループが必要です。

金融サービス業界で長年の経験を持つウラジスラフ・シャピロ氏は、AI プロジェクトのその他の貴重な KPI としては、たとえば、誤警報の削減や過剰な権限の自動的な削除などが考えられると述べました。彼は、IT セキュリティ、アイデンティティ ガバナンス、および管理を専門とするコンサルティング グループである Costidity の創設者でもあります。

最近、彼は AI によるセキュリティ導入を担当しました。その結果、誤報率が 3 分の 1 に減少し、これまで手動で行われていた多くのプロセスが自動化されました。

彼は次のように述べています。「これらの数字を経営幹部に見せれば、上記のすべての対策によってデータ侵害のリスクが軽減され、説明責任とガバナンスが強化されることが理解されるでしょう。」

成功を段階的に評価する

世界的なプロフェッショナル サービス会社 Genpact の最高デジタル戦略責任者、サンジェイ スリバスタバ氏は、自動化によって達成されるコスト削減は、AI プロジェクトの経済的メリットを実証する最も簡単かつ明確な方法であると述べました。 . .しかし同時に、AI は新たな収益源を促進し、企業のビジネス モデルを完全に変える可能性もあります。

たとえば、ある航空機エンジン メーカーは、AI を使用して故障をより適切に予測し、物流を改善することでエンジンの整備を開始できることを発見しました。 「最終消費者にとって、フライトマイルを購入することは、エンジン自体を購入するよりも優れています。これは、AI の強化により企業の運営方法を変える新しいビジネスモデルです。」

さらに、ビジネスへの影響もまた、明らか。

したがって、その間に AI への投資を正当化するには、メーカーは長期目標を設定し、その目標を他の方法で測定できるいくつかの短期プロジェクトに変換する必要があります。

彼はこう言いました。「『10年後には業界を変える』と言うよりも、『1年目はどの部品を在庫しておく必要があるかを考え始める』と言った方が良いです。」業界を混乱させる能力はありません。ただ「適切な数の部品が必要です」と言うだけで、倉庫システムを最適化し、在庫への投資を削減することを目的とした 1 年にわたるプロジェクトです。」

##サプライ チェーンの最適化に加えて、その他の短期的な進捗指標には顧客満足度が含まれます。

「たとえば、飛行機が特定の部品を待つためにムンバイで 5 日間足止めされた場合、顧客はそれを感じるでしょう。」

戦略的ビジョンとの調整

その後現実には、一部の AI プロジェクトは短期的には利益に影響を与える可能性がありますが、長期的には引き続き重要で変革をもたらします。たとえば、ある企業はカスタマー サービス チャットボットを導入し、多くの面倒なタスクを排除しました。 Gartner のアナリスト、Whit Andrews 氏は、「しかし、チャットボットは有害である可能性もあります。なぜなら、一部の営業担当者はアップセルが得意で、人々との交流を望んでいるからです。そのため、企業組織はすべてのロボットを望んでいるわけではないかもしれません。」と述べています。最終的には、どのような種類の企業になりたいかによって異なります。 「ある時点で、自分が配送に問題があった場合、顧客から電話がかかってきて商品がどこにあるか尋ねられ、顧客と対話して配送を引き取ってもらおうとするようなビジネスなのかどうか、自問する必要があります。

組織が測定可能な ROI を実証することで変革を推進したいと考えており、顧客中心のビジョンを持っている場合は、短期的な利益率を無視して、他の指標を優先することも可能かもしれません。より意味のある、優れた。

「完全に自動化された組織は、市場シェアが徐々に拡大するため、より成功する可能性がありますが、データを開発して、適切なタイミングで適切な人に連絡できるようにすることができます。何かあれば、指して言えることがあります。」論理的には、それが顧客をより幸せにし、従業員をより成功させることになるのであれば、それを実行してください。」

以上が7 人の業界関係者が AI のビジネスへの影響を測定する方法について語るの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。