職場の未知: CIO にとっての生成 AI の課題

組織が、ますますインテリジェントになるソフトウェア ツールと生産的なパートナーシップを確実に形成できるようにすることが、生成 AI 戦略の成功の鍵であり、双方に対する指導と指導が必要です。このパートナーシップにより、エンドユーザーはスマートツールの可能性を最大限に活用し、相乗効果を実現できるようになります。したがって、組織はこのようなパートナーシップの確立に積極的に参加し、促進し、共通の目標を達成するために双方がお互いを促進し、支援できるようにする必要があります。

生成型 AI の期待を実現するテクノロジー戦略の開発を急ぐ中、多くの CIO は、エンド ユーザー向けに組織を準備するという、これまでで最も困難なタスクといえる作業に行き詰まっていることに気づきました。これらのユーザーは多岐にわたります。知識労働者や組立ライン労働者から、医師、会計士、弁護士まで。生成 AI と共存し、ワークフローへのスムーズな統合を確保する必要があります。

Microsoft Copilot のような大規模な言語モデルやツールは、労働者を代替するテクノロジではなく支援テクノロジとみなされていますが、市場での生成 AI 製品の急増とこれらのモデルの迅速な実装により、この見方に疑問が生じています。という挑戦が投げかけられた。これらのツールは、実稼働環境で人間による多くのタスクを実行でき、AI マシンと人間の間の複雑な関係を明らかにします。その結果、多くのアナリスト、思想的リーダー、メーカー、CEO は、AI テクノロジーは人間に取って代わるのではなく、人間と密接に連携する必要があると考えています。

フォーチュン 500 企業バクスター インターナショナルの戦略 AI アドバイザーであるルーベン コーエン氏は、破壊的な可能性を考えると生成 AI のリスクは高いと指摘しました。

同氏は次のように述べています。「議論は、労働力を増強するか、それとも労働力を完全に置き換えるかです。まず、組織内で最も有能な人材をカスタマイズされた AI を通じてサポートできます。次に、能力の低い人材を段階的に排除できます。」

ただし、「能力が低い」の定義は、技術の発展と、その技術が実装される領域における人間と機械のパートナーシップの発展によって影響を受ける可能性があります。これは、テクノロジーの進歩に伴い、生成 AI の能力も常に向上しているため、生成 AI を使用しない人間の能力が特定の面で劣っているように見える可能性があるためです。ただし、生成 AI は人間を完全に置き換えるのではなく、人間と協力してより効率的でインテリジェントなソリューションを提供するものであることを明確にする必要があります。 Teradyne CEO のシャノン・ガス氏は、「生成 AI を使用する人間は、使用しない人間に取って代わられるでしょう。」と述べています。したがって、人々は能力と競争力を向上させるために、生成 AI テクノロジーを積極的に適応して習得する必要があります。

現在、大多数の CIO が作業効率と生産性を向上させるために生成 AI を導入しています。 Gartner によると、CIO の 77% がすでにこのテクノロジーの導入を開始しています。米国特許商標庁の最高情報責任者、ジェイミー・ホルコム氏もその一人だ。

ホルコムは、AI は強化されたインテリジェント ツールであると信じており、人間とツールの間には協力関係があるのではなく、使用関係があると考えています。彼の査読者は、事務処理や管理作業の負担から解放され、単なるプログラミング作業ではなく思慮深い分析作業に集中できるようにするために AI ツールが提供する支援を歓迎しています。

したがって、2024 年の CIO の最優先事項の 1 つは、大規模な言語モデルを活用することで人間の労働者がもたらす未知の付加価値を探索し、明らかにすることです。

Thoughtworks社の人工知能最高責任者であるMike Mason氏は、この問題を考慮すると、CIOが従業員に新しい生成AIツールを提供することを検討することが引き続き重要であると考えています。

「AI がより高度になり、ソフトウェアや日常業務に統合されているにもかかわらず、AI ツールの流入は依然として従業員に混乱をもたらしています。CIO は、この AI テクノロジーを使用しているのは自社の従業員であることを覚えておく必要がありますが、同時に、 「従業員に対する AI の影響を確認し、投資を最大限に活用するための適切な管理、トレーニング、統合を確実に実施します。」

緊密なパートナーシップの形成

著名な企業からの呼びかけにも関わらず業界関係者は AI について慎重になっており、ゴールドマン・サックス、フィデリティ・インベストメンツ、プロクター・アンド・ギャンブル、アメリカン・エキスプレス、ギリアド・サイエンシズなどを含むほとんどの大手企業は、生産性を向上させるために社内で大規模な言語モデルを開発および導入すると公言しています。そしてイノベーション。

フィデリティ・ファイナンシャル・サービス社の人工知能イノベーション責任者であるビピン・マイヤー氏は、12月にボストンで開催された最高人工知能責任者サミットで、早期のリターンがコスト削減と効率の向上において有益であることが証明されたと述べた。

Mayar 氏は、大規模な言語モデルが人間の知能に匹敵しないことを認めていますが、生成 AI のイノベーションのペースは比類のないものであると信じています。 「まだ 13 か月しか経っていませんが、時間が非線形になっています」と彼は冗談を言いましたが、それでも従業員がこれらのツールを最大限に活用できるようにするために、構造化データセットと非構造化データを組み合わせたマルチモーダル大規模言語モデルは次のように設計されることを推奨しています。より小さく、タスクに特化したもの。

Advanced Auto Parts の人工知能、データ エンジニアリング、意思決定科学担当バイスプレジデントであるイヴォンヌ リー氏は、このテクノロジーと人間がそれを活用する方法はまだ初期段階にあることに同意します。

「AI は万能薬ではありません。生成 AI はデータを統合し、データ サイエンティストに異なる視点を与えることはできますが、私たちの代わりにアイデアを生み出すことはできません。人々は効率を向上させるため、また問題を診断するツールとして AI を使用しています。」 "

トムソン・ロイターは、人工知能による効率の向上を目指す組織です。同社は最近、開発者が Westlaw Precision の AI 支援リサーチなどのソリューションを簡単に作成できるようにする生成 AI プラットフォームをリリースしました。トムソン・ロイターのエンジニアリング責任者、ショーン・マルホトラ氏は、生成AI技術を利用したWestlawにより、法律編集者は、これまでは完了するまでに数日から数週間かかっていた法律調査用の文書要約を数分で作成できるようになったと述べた。

さらに、Thomson Reuters と Microsoft Copilot による法律起草作業があり、法律編集者向けのより高度な機能が利用可能になります。しかし、こうしたイノベーションには、従業員がどこにいても新しい生成型 AI の恩恵を受けられるようにするため、CIO はスキルアップとガバナンス戦略を策定する必要がある、と観測筋は言う。生産性向上の推進により、企業全体の従業員が大規模な言語モデルの操作方法を学ぶようプレッシャーがかかるため、これは間もなく重要になります。その多くはまだパイロット テスト段階にあります。

「大規模な言語モデルは、多くの点で人間の能力を超える可能性があり、今後も人間の能力を超えるでしょう。しかし、私は AI が人間の能力を拡張し続けると強く信じています」と、デロイトの米国駐在 CIO であり、バンガード グループの元グローバル CIO 役員であるジョン・T・ジョンソン氏は述べています。マルカンテは言った。 「AI は現在も将来も人類の非常に密接なパートナーになると思います。」

マルカンテ氏は、友好的な関係を確保するために、生成 AI を実装する際にはステークホルダーのワークフローを考慮することが重要であると強調しました。

「時代遅れのプロセスや面倒なプロセスを高速化するために AI を使用するのは間違いである可能性があることを覚えておくことが重要です。問題を『解決』するために AI を広く適用するよりも、プロセスやテクノロジーの改善によってより多くの利益がもたらされる可能性があります。」と同氏は述べました。 。

仕事のやり方を変える

時間の経過とともに、テクノロジーとその使用方法は進化し変化し、人々がこれらのツールを最大限に活用する方法も必然的に変化します。

最近の CES で、アクセンチュアは公式声明を発表し、生成 AI ツール、特に絶妙な会話型ユーザー インターフェイス、英語のコマンドに応答するロボット、人間の自然な方法を強化するソフトウェアの設計がより「人間的」であると述べました。 Adobe Photoshop のジェネレーティブ フィルおよびエキスパンド機能などの作業。

昨年末、Gartner は IT Symposium/Xpo 年次カンファレンスで、生成 AI が人間と機械の関係をどのように完全に変えるかについて詳しく紹介しました。

Gartner のアナリスト、メアリー・メサリオ氏は次のように述べています。「これは単なるテクノロジーやビジネスのトレンドではなく、私たちが機械と対話する方法の実際の変化です。私たちは、機械が私たちのためにできることから、機械ができることへ移行しつつあります」 「私たちにとって、それが私たちにとって何ができるのか。機械はツールからチームメイトへと進化しています。」

Mesaglio 氏は、機械は仕事のパートナーになるだけでなく、顧客にも進化すると述べました。たとえば、HP プリンターは使用レベルを監視するサービスに接続した後、必要に応じてインクを購入でき、テスラ車は自己診断で障害が判明した場合に部品を注文できます。

USPTO のホルコム氏はまた、インターフェイスの開発により従業員がこれらのツールをより効果的に使用できるようになり、次世代の人間とコンピューターのインターフェイスはキーボードやマウスではなく自然言語になると考えています。しかし、彼は依然として、大規模な言語モデルがすぐに人間の認知に取って代わることはないと信じています。

「人間の思考と分析はまだ機械に追い越されていません。アルゴリズム自体はせいぜい当て推量と試行錯誤の繰り返しだからです。人間のプログラミングなしに機械が直感的に飛躍するのを見たことがありません。」

ノースイースタン大学体験型人工知能研究所のエグゼクティブディレクターであるウサマ・ファイヤド氏は、会話型人工知能は企業においてますます重要になり、時間の経過とともに問題の解決策を提供し、より実質的な答えを提供できると考えています。コンテンツ生成、文書要約、人間による拡張を必要とする拡張分析と洞察抽出ツール、および意思決定アルゴリズムも、さまざまな業界の企業にとって重要なユースケースになるだろうと同氏は述べた。

しかし、これらのツールが最大限の可能性を発揮するには、人間がそれらをどのように、どのくらいの頻度で使用するかが非常に重要になります。これがテクノロジーの性質です。

PwC US の最高製品および技術責任者であるジョー アトキンソン氏は、生成型 AI アプリケーションがよりテクノロジーに精通した労働力の創出に役立つと考えていますが、従業員がツール自体にどのように価値を付加できるかは不明です。働きながら学べるように設計されています。同氏は、アプリケーションの品質を向上させるために人間の創造性が必要であることに疑いの余地はないと述べた。

この目的を達成するために、ガートナーは、CIO に対し、従業員とマシンが今後 1 年間どのように相互作用するかを定義する「灯台」原則を確立することを推奨しています。これは、データ AI 対応の達成と AI 対応セキュリティの実装に関連するとガートナーが考える優先事項です。等しく重要である。

結局のところ、生成 AI は、少なくとも現時点では、万能のツールではなく、精度、高品質の結果、安全性を確保するには人間の監視と経験が必要です。

この目的を達成するために、CIO は、生成型 AI ツールを徐々に職場に導入し、人々が自信を持って使用できるようにするための教育およびトレーニング コースを準備しています。

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