会社の幹部は、会社データを ChatGPT で誤って共有してしまうことを心配していました

「企業における生成型人工知能の現状」レポートによると、企業内で最も人気のあるチャットボットは ChatGPT であり、次に CopyAI (35%)、Anyword (26%) が続きます。それぞれ2番目と3番目。しかし、多くの企業が職場での生成 AI ツールの使用を禁止しており、最も禁止されているのは ChatGPT (32%)、次いで CopyAI (28%)、Jasper (23%) です。

Writer の共同創設者兼最高技術責任者であるワシーム アルシク氏は次のように述べています。「最近、生成 AI について非常に誇大宣伝されています。私たちは、実際に何が起こっているのか、誰が使用しているのか、どのようなツールなのかを理解したかったのです」 「それを使って何をしているのか、そして企業内の制限や制約は何なのか。この調査結果は本当に目を見張るものです。事実上すべての業界が少なくとも生成 AI の適用を試みており、それは社内の 1 つの機能に限定されているわけではありません」 「生成型 AI は、IT、運用、マーケティング、人事、法務、L&D などで広く使用されています。」

最も一般的な生成型 AI の使用例

調査によると、生成型 AI は、 AI の最も一般的な用途は、広告や見出し用の簡潔なテキストの生成 (31%)、さまざまなメディアやチャネル向けの既存コンテンツの再利用 (27%)、ブログやナレッジベース記事などの広範なコンテンツの作成 (25%) です。

Alshikh 氏は、「人工知能のおかげで、マーケティング担当者、UX デザイナー、編集者、カスタマー サービスの専門家などが、新しいコンテンツを一から作成するのにかかる時間を大幅に節約できます。しかし、実際の価値はコンテンツの楽しさだけから生まれるわけではありません」と述べています。開発プロセスの一部は、コンテンツの再利用、分析、調査、変換、さらには配布などの退屈な部分から生じます。これらのことは、忙しくて迅速に行動する必要があるときに邪魔になる可能性がありますが、生成型人工知能は処理できます。 「これらは自動的に行われます。」

職場での生成 AI の使用: 祝福か呪いか?

この調査では重要な調査結果が得られました。重要な調査結果の 1 つは、ほぼすべての企業が生成 AI を使用しているということです。情報テクノロジー (30%)、運営 (23%)、カスタマー サクセス (20%)、マーケティング (18%)、サポート (16%)、販売 (15%) %)、人事 ( 15%) はどちらも最も一般的な実装領域です。

レポートによると、調査回答者の 59% が、自社が生成型人工知能ツールをすでに購入したか、購入する予定であると述べています。調査によると、回答者の約 19% が、自社では 5 つ以上の生成 AI ツールを使用していると回答しました。さらに、回答者の 56% が生成 AI によって生産性が少なくとも 50% 向上すると回答し、26% が生産性を 75% 以上向上すると回答しました。

Alshikh 氏によると、生成人工知能テクノロジーを最も広く使用している業界は建設と IT で、16% を占めています。金融保険、テクノロジーサービス、製造業がそれぞれ8%、8%、5%を占め、これに僅差で続いた。特に Writer では、金融や保険におけるユースケースを数多く見ています。 「

ChatGPT は、無料で操作が簡単で汎用性が高いため、一般の人々にとって価値があると考えられています。このツールには、限られたデータセット、不十分な精度、脆弱性など、多くの制限があることが認識されています。」

Alshikh 氏は次のように付け加えました。「ChatGPT は、その精度が限られていることも認識しています。 」。創造的なストーリーやソネットを作成する能力に加えて、企業は自社のブランドと評判を確実に保護する必要があります。残念ながら、ChatGPT やその他の同様のツールは、正確さとブランドの一貫性を信頼する必要がある誤った情報の増加につながっています。

ライターの新製品機能

同社は最近、企業顧客に最高レベルの精度、セキュリティでデータにアクセスできるように設計された新製品機能を発表しました。 、人々の仕事のあらゆる段階におけるプライバシーとコンプライアンス。これらの機能にはセルフホスト型大規模言語モデル (LLM) が含まれており、ユーザーはオンプレミスまたはクラウドで LLM をホスト、操作、カスタマイズできます。

さらに、同社は Writer プラットフォームに Knowledge Graph を導入し、顧客があらゆるデータ ソース (Slack から Wiki、ナレッジ ベース、クラウド ストレージ インスタンスまで) にインデックスを付けてアクセスできるようにしました。

ライターの CEO 兼共同創設者 May Habib 氏は書面で次のように述べています。「私たちは、LLM がアクセスできるデータから LLM がホストされている場所に至るまで、企業に完全な制御を提供します。制御できない場合は、 、生成 AI に基づく出力の品質、悪影響、またはセキュリティ リスクを制御する方法はありません。」

生成 AI のリスクを軽減するための重要な考慮事項

アルシク氏は、企業にとって次のように述べています。 ChatGPT のようなビジネス モデルは、さまざまな公的ソースからインテリジェンスを収集することがよくありますが、これは創造性にとっては良いかもしれませんが、ブランドの一貫性にとっては良くありません。

同氏はさらに、企業のリーダー層が、企業に生成人工知能を導入することで競争上の優位性が得られることを認識していると指摘した。ただし、不正確なコンテンツの生成や機密データの漏洩の可能性など、ChatGPT のような無料のチャットボットを使用するリスクも認識しています。

彼は、ライターの目標は、単に斬新なアプリケーション シナリオにとどまるのではなく、実際の効果を通じて企業に真の影響をもたらすことであると詳しく説明しました。当社は精度とプライバシーに関する問題を解決しており、当社のテクノロジーは、Intuit や UnitedHealthcare などのクライアント向けのテクノロジー、ヘルスケア、金融サービスなど、規制の厳しい業界で導入されています。 ”

ChatGPT の人気を考慮して、ChatGPT または OpenAI ベースのツールが自社のデータ プライバシー、ブランディング、および規制ポリシーに準拠しているかどうかを企業に検討するよう同氏は推奨しました。さらに、機能的なユースケースと要件を収集することも推奨しました。

Alshikh 氏は、「企業が ChatGPT の使用に関するポリシーをすでに導入している場合は、どのツールが安全で、その使用方法を全員が理解できるように、継続的なコミュニケーションとトレーニング プログラムの導入を検討する必要があります。」企業の機密データを漏らすことなくそれらを使用できます。同時に、経営者は、次のような重要な質問を自問する必要があります: それは安全ですか? 会社のデータは保護されますか? ブランド、スタイル、メッセージ、会社の状況に合わせて出力を調整できますか? 統合できますか?ビジネス ワークフローに組み込むには?」

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