AI オートメーションを開始する前のシステムの統合:CIO のロードマップ

興奮が高まります。利点はよく報告されています。企業全体で人工知能 (AI) を運用できるようにする競争が続いています。しかし、最高情報責任者 (CIO) にとっては困難な状況になる可能性があります。最近ベイン・アンド・カンパニーの調査では、現在の AI を活用した自動化計画が未熟であることが浮き彫りになり、優秀な人材とそれ以外の人々との間の格差が拡大していると報告されています。

AI など、ほとんどの人が理解していない新しいテクノロジーを中心に戦略を立てる際に、私は問題を抱えています。また、CIO がその戦略を策定し実行するよう取締役会からのプレッシャーに直面していることも私は認識しています。複雑な道のりのように感じられ、AI から実際のビジネス価値を実現するのはずっと先のことのように感じるかもしれませんが、実際はそうではありません。しっかりした基盤が整っている場合はそうではありません。

自動化を通じて AI の価値を実現

AIは分析し、理解し、創造することができます。単独では行動できません。脳には肉体が必要です。そして、重要なほとんどの場合、これは自動化を意味します。

この点は、ベイン・アンド・カンパニーの調査でよく示されています。回答者の 45% は、自動化と AI の統合により、今後数年間で業界に大きな変革が起こると予測しています。

自動化と機械学習、自然言語処理などの認知機能を組み合わせることで、AI を活用した自動化への扉が開かれます。その結果、企業全体のプロセスの効率、データの正確性、速度、パフォーマンスが向上します。今すぐ。

成功の基礎

AI を活用した自動化プログラムを成功させるには、統合が中心となります。これがないと、データソースが断片化され、AI が実用的な洞察を提供する能力が妨げられてしまいます。確実な AI 実装には堅牢なデータ基盤が必要であることに疑いの余地はありません。

しかし、統合は新しいテクノロジーを実装することだけを意味するものではありません。新しい組織文化を育み、ユーザーに新しく改善されたエクスペリエンスを生み出すことも同様に重要です。

これらすべてには、より総合的なアプローチが必要です。統合は、ダウンストリームデータフローの基盤です。これは、人間が AI に関与するデジタルワークフォースの基盤を整え、反復と実験の文化を構築します。

統合が簡単になりました

従来、統合プロセスは煩雑で、カスタム構築されたボットと機能が必要でした。ただし、UiPath Integration Service などのオプションには、統合サービスにトリガーとコネクタが組み込まれています。このプラグアンドプレイのアプローチにより、組織はカスタム部品を構築することなく既存のシステムに接続できるため、市場投入までの時間が大幅に短縮されます。

UiPath にはもう 1 つの強力なオファーがあります。 UiPath Automation Hub を使用すると、CIO は自動化の機会を一元的に取得して管理できるようになります。

これは、チームや部門が CIO オフィスにアイデアを「デジタルで提案」するクラウドソーシングサービスと考えてください。 UiPath Automation Hub はエクスペリエンスをゲーム化し、対象分野の専門家である従業員に改善の機会を与え、最終的に売上と収益のパフォーマンスに貢献します。

現実世界への統合

SAP® 認定アプリケーションである UiPath Business Automation Platform を使用すると、既存のビジネスプロセスを簡単に自動化し、SAP システムと非 SAP システムにまたがるまったく新しいビジネスプロセスを構築できます。これにより、SAP S/4HANA への移行が迅速化され、移行プロジェクトの実施が加速され、稼働時の潜在的なリスクが軽減されます。さらに、UiPath と SAP のパートナーシップにより、事前構築されたソリューションアクセラレータと統合機能が提供され、顧客が自動化ソリューションを迅速かつ効率的に実装できるようになります。

人材、テクノロジー、透明性の文化を構築する

従業員は最も貴重な資産です。これまで何度も言われてきました。それは真実であるという利点もあります。テクノロジーが進化するにつれて、労働力も進化する必要があります。 CIO と最高人事責任者 (CHRO) は協力して、AI と自動化を企業の人材戦略に統合する必要があります。これは、人々が新しい AI と自動化のスキルを習得するにつれて、これらの新しい機能を採用し、既存のチームのスキルを向上させ、パフォーマンスの向上に報酬を与えることを意味します。

漸進的な改善と破壊的イノベーションの両方を考慮し、従業員の能力を構築する方法を考慮することが重要です。これは特に AI に当てはまります。学習には急な学習曲線が必要になる場合がありますが、UiPath アカデミーを通じた無料のオンライントレーニングを利用すれば、学習曲線はかなり平坦になります。

また、特に大規模な言語モデル (ChatGPT など) を導入する場合は、データのプライバシーとガバナンスのポリシーを再確認することを忘れないでください。

倫理的なアプローチを採用する

興味深い側面の 1 つは、AI が労働者の倫理に影響を与える可能性があることです。たとえば、バイアスが意図せずシステムにコード化される可能性があります。強力な統合基盤があれば、そのような偏見を検出して取り除くことができ、より包括的な作業環境が実現します。

これは進化する会話でなければなりません。人間の労働者は、AI ファーストの文化の影響について心から懸念しています。私の経験では、これは AI や自動化の導入が進んでいない企業で発生する傾向があります。もし個人がその恩恵を自分自身で体験していないのであれば、抵抗に遭遇するのは自然なことです。

UiPath は、倫理的かつ責任ある AI 導入のロードマップを提供することで、この重要な問題をリードしています。企業に付加価値を与えるという観点だけでなく、自動化を通じてより良い世界を実現するために、より広範な社会的利益を追求します。

つまり、AI は独自の倫理およびコンプライアンスの問題をもたらします。 CIO は、堅牢なだけでなく透明性のある適切なガバナンス構造を構築する必要があります。そして、すべてが 1 か所に統合、管理、統治されるため、UiPath ビジネスオートメーションプラットフォームはその苦痛の多くを取り除きます。