人工知能革命: 競争力を維持するための 4 つのヒント

人工知能 (AI) ツールの導入は、あらゆる業界の組織間で勢いを増しています。ビジネスが AI 戦略を策定する際には、いくつかの実践的なアドバイスを考慮してください。

人工知能 (AI) の人気に伴い、その応用例は増加しています。過去 2 年間で、半数以上の企業が AI の導入を加速し、仕事の未来に革命をもたらしました。

AI ツールの簡素化とコモディティ化により、AI の真の可能性の活用が容易になりました。銀行機関は不正行為を検出して防止するために AI を導入し、学校は生徒の学習を早め、教師に問題を警告するためにシステムを使用し、サプライ チェーン マネージャーはエンドツーエンドのソリューションを統合して調達と流通の課題に対処しています。

導入の取り組みを始めたばかりの企業もあれば、その影響を理解するのに苦労している組織もあります。そのため、特に優位性として競争する場合には、テクノロジーの持つ幅と可能性を完全に理解することが重要です。

1. AI が業務のどこに適合するかを決定する

多くの企業組織は、テクノロジーの導入に関して内部の慣性と格闘しており、この規模の変化は通常の日常プロセスに混乱をもたらす可能性があります。最もシームレスな前進の道を見つけるには、日々のビジネスを理解し、再評価することが必要です。

導入の初期段階ではある程度の抵抗に遭遇することが予想されます。これは、特に公共部門やヘルスケア業界において、変化に対する内部の柔軟性のなさによって引き起こされる一般的な障壁であり、時代遅れの中間的な作業方法に囚われていることがよくあります。標準的なビジネスプロセスに挑戦し、リーダーに新しい考え方と運営方法を採用するよう奨励することが重要です。

テクノロジーを最大限に活用する方法はたくさんあります。まずは問題点を特定し、テクノロジーがどのように問題を軽減し、業務を合理化できるかを実証し、顧客の成果を向上させる方法を明らかにします。これには、洗練された顧客離れモデルを構築するための行動分析や、顧客がビジネスを他の場所に移す可能性を詳細に把握することが含まれる場合があります。あるいは、チームは顧客サービス情報に機械学習を適用して、危険信号や一般的な懸念事項を特定することもできます。

2. データ駆動型の基盤を作成する

AI を責任を持って効果的に導入すると、データ駆動型の重要な疑問が生じます: データは内部でどのように使用されますか? AI モデルはさまざまなデータ セットに基づいて構築されていますか?組織全体で AI をどのように活用すればよいでしょうか? これらの質問に答えるには、データファーストの考え方が必要です。今日最も成功している企業は、スケーラビリティやアクセシビリティを考慮したパフォーマンス、顧客エクスペリエンス、業績などの戦略的な内部データの収集を開始しています。データが多ければ多いほど、企業内でより多くの AI を使用できるようになります。

たとえば、Spotify の Discover Weekly プレイリストは、データ駆動型 AI アプローチがどのようにストリーミング コンテンツの推奨を作成できるかを示す代表的な例です。データ主導の洞察と実践に基づいた基盤を構築することで、Spotify のような組織は、企業の将来を形作るユーザーの習慣やリスニングの好みについての洞察を得ると同時に、顧客ロイヤルティを大幅に向上させることができます。

3. 小さな一歩を踏み出すと、大きな影響を与えることができます

テクノロジーの期待や誇大宣伝に惑わされがちですが、特に人工的なものに関しては、小さなことから始めてください。インテリジェンス スマートな旅の始まり。エクスペリエンスを向上させる方法を探し、単調なタスクを軽減できる場所を検討します。戦略を策定するときは、データの洞察を使用してプロセスの改善点を特定し、時間を節約し、コストを削減し、作業負荷を軽減します。

ヘルスケア部門が良い例です。医療機関は、電子記録管理などのタスクを完了するために人工知能への依存を強めていますが、これは従来、時間がかかり、エラーが発生しやすいプロセスでした。すべてのプロセスを変えるのではなく、新しいテクノロジーをワークフローに組み込むためにゆっくりと系統的なアプローチをとり、チームメンバーが新しい働き方を常に受け​​入れられるようにします。

テクノロジーの用途と潜在的な機会を理解している AI チャンピオンまたは専任チームを任命することは、職場での AI の進歩の基礎です。

4. AI をサポートするためにチームのリソースを投入する

テクノロジーの応用と潜在的な機会を理解する AI チャンピオンまたは専任チームを任命することは、職場で AI を推進するための基礎です。導入が進むにつれて、これらのチームは、特に特定の事業分野に関連する頼りになるリソースとして機能します。

知識と支持者の内部勢力を構築することによって、新しいテクノロジーに対する快適さ、オープンさ、興奮を大幅に高めることもできます。これらの専任チームがなければ、企業は AI の導入に苦労する可能性が高く、AI が提供できる潜在的な競争上の優位性を失うことになります。

人工知能革命は完了には程遠いです。これは始まりにすぎない。

デジタル変革とその革命が進化し続ける中、早期に取り組みを開始した組織は、変化を待っている組織よりもはるかに先んじて、変化の最前線に立つことになります。 AI変革についても同様です。 AI によって効率が向上し、コストとダウンタイムが削減されるだけでなく、これまでできなかったこともできるようになり、大規模なイノベーションが歓迎されます。

AIを企業全体に適切に導入することで、あるビジネスを他のビジネスから差別化することが可能になります。組織が長期的な成功に向けて準備を整えるには、まず AI をどこに導入して実装するかを明確にし、AI 擁護者の助けを借りて社内の賛同を得て、あまりにも早く、あまりにも多くのことを試しすぎないようにしてください。思慮深いデータ主導のアプローチをとることで、企業は今後の AI 革命に参入し、優位に立つことができます。

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