AI がデジタル変革戦略のどこに適合するかを判断するための 5 つの質問

新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、デジタル変革における私の25年のキャリアの中で見たことのないほど、企業のデジタル化への投資が加速しました。当社の最新の調査によると、2023 年だけでも、大企業は平均 20 件の取り組みに着手し、それぞれに少なくとも 100 万ドルの費用がかかると予想されています。政策立案者らは今後数年間でさらに同様のプロジェクトに着手すると予想している。これは、企業が顧客や従業員のデジタル体験にますます注目しており、市場のニーズの変化に適応するために投資を継続することを示しています。

# もちろん、あらゆる業界のリーダーが最も懸念しているのは、AI が持つ可能性です。ゴールドマン・サックスの研究者らは、AIへの投資は2025年までに米国だけで1000億ドルに達すると予想している。しかし、多くのリーダーは AI の可能性を十分に理解せずに AI に夢中になってしまいます。 AI は組織変革を引き起こす最初の大規模な技術的破壊ではなく、将来的には他の技術的破壊も起こるでしょう。したがって、リーダーは、従業員、業務、および広範なデジタル変革戦略の中で AI がどこに適合するかを自問する必要があります。 AI の強みと限界について深く理解し、AI を既存のビジネスや戦略目標とどのように統合できるかを判断する必要があります。さらに、リーダーは組織内でAI専門家を積極的に育成し、外部パートナーと協力してAIの実装と応用を加速する必要もあります。これらの取り組みを通じて、リーダーは AI によってもたらされる機会をより適切に捉え、それを組織の競争上の利点に変えることができます。

AI 戦略をどのように実装するかを決定するのに役立つ 5 つの質問を次に示します。

1. なぜ AI を使用する必要があるのですか?

多くのリーダーは、ビジネスを成長させるために AI を活用するという考えに夢中になっていますが、なぜビジネスに AI が必要なのかについては考えていません。新しいデジタルまたはテクノロジーへの取り組みに関するあらゆる議論と同様、リーダーは「なぜ」から始める必要があります。プロセスを自動化したいですか? 製品開発をスピードアップしたいですか? より良い洞察を生み出そうとしていますか? リーダーが AI イニシアチブの背後にある理論的根拠と本当の動機を明確に説明できない場合、両者の間には乖離が存在する可能性があります。

2. AI を使って何をするのか?

理由を理解した後、ビジネスが何を改善または発展させたいのかを考える必要があります。反復可能なアクションを自動化して、時間のかかるプロセスを削減したいと考えていますか? 開発者は、コード ベース内のバグをより正確に特定しようとしていますか? データ セット内のパターンを特定する必要がありますか? ビジネスでは、製品またはプロセスを高速化したいと考えていますか?開発ライフサイクル? すべての AI イニシアチブは本質的にプロセスの一部です。 AI は独立した機能を構成するものではなく、特別な費用と見なされるべきではありません。

3. AI はどのように実装しますか?

その理由と内容を理解したら、ビジネスが AI からの洞察を活用して目標をより適切に達成できる方法を検討できます。従業員はどのように反応し、どのようなメリットを得るでしょうか? 今日の企業には複数のテクノロジー パートナーがいますが、おそらくその多くが AI を実行できると言っているでしょう。しかし、あなたのビジネスはこれらすべてのパートナーとどのように連携して AI ソリューションを統合するのでしょうか? 多くの企業が AI の使用方法を定義する AI ポリシーを策定しています。これらのガードレールを整備することで、AI を使用する際のビジネスの倫理的、倫理的、合法性を確保できます。

4. 適切なデータはありますか?

これは、リーダーが熟考していない最も重要な質問です。大規模なデータ管理プログラムがあるにもかかわらず、多くの組織が依然としてデータの切断という課題に直面していることがわかります。 AI は、そのデータの品質に応じてのみパフォーマンスを発揮できます。 AI が適切な意思決定を行うには、正確なデータが鍵となります。これは、オープン AI 分野とクローズド AI 分野の両方において最大の懸念事項です。不完全なデータや不適切な意思決定に基づく過去の行動パターンを含むデータは、AI がこれらの行動を学習し、不正確な洞察を与える可能性があります。

5. 私たちの企業は AI を運用する準備ができていますか?

デジタル実装の文脈では、人、プロセス、テクノロジーの重要性を無視することはできません。しかし、多くの企業は技術的な効率と機能に重点を置きすぎて、人材やプロセスの問題を無視する傾向があります。これは、エンド ユーザーや中核的な運用機能に悪影響を与える状況を引き起こす可能性があります。したがって、人工知能を大規模に実装するかどうかを決定する前に、ビジネスまたは部門の準備が整っていることを確認する必要があります。パイロット プロジェクトを使用すると、実装が期待どおりに機能しているかどうかを評価し、エンド ユーザーがプロセスとどのように対話するかをより深く理解できるようになります。企業全体のカスタマイズとパーソナライゼーションがなければ、AI イニシアチブの実装はさらに困難になります。したがって、AI プロジェクトを進める前に、人材とプロセスの準備を十分に検討する必要があります。

AI の世界は間違いなく広大であり、私たちはエンタープライズ レベルでの AI の可能性について理解を深め続けています。ただし、明らかなことは、AI を目的を持って使用して企業データからより優れた洞察を抽出することは、ビジネスに大きな影響を与える可能性があるということです。確実に成功するには、一歩下がって適切な質問をすることから旅を始める必要があります。

以上がAI がデジタル変革戦略のどこに適合するかを判断するための 5 つの質問の詳細内容です。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。