AI導入に向けて企業を準備する方法：重要なステップの説明
エンタープライズAIを使用すると、企業は人工知能と機械学習の力を活用してデジタルトランスフォーメーションを推進できます。
日常業務を改善するだけでなく、組織全体の意思決定を加速します。
マッキンゼーによると、AIは世界経済に13兆米ドルを貢献し、2030年までに累積GDPを16％引き上げます。
プログレッシブビジネスの場合、人工知能のメリットを活用する時期が来ているようです。
しかし、このテクノロジーはビジネスの世界で主流になりつつありますが、多くの組織がまだAIを採用する準備ができていないことに気づきました。
調査によると、米国の経営幹部の79％が、AIが企業に与える影響を認識していることを認めています。しかし、AIを採用するための何らかの変更管理戦略を持っていたのはわずか36％でした。
このガイドでは、AIの実装を成功させるために企業を準備する方法について説明します。
始めましょう。
企業がAIに投資する必要があるのはなぜですか？
ビジネスリーダーは常に、ビジネス収益、効率の向上、優れた顧客体験を向上させる方法を模索しています。あなたはあなたの側でAIを使ってこれらすべてを達成することができます。
周りを見回すと、多くのセクターでAIが採用されている例がわかります。インテリジェントなチャットボット、自動運転車、音声ベースのパーソナルアシスタントがビジネスで現実のものになりました。
さまざまなセクターでの収益の増加を示すグローバルAI調査の結果をご覧ください。
ビジネスアプリケーションは、単純で古いレポートの時代から進化し、改善されてきました。
これで、アプリケーションは、何ができるか、どこに行くことができるか、誰に会うことができるか、さらには何を食べたいかを学習して予測することができます。
顧客の行動を予測するこの新しい武器を装備すると、顧客サービス戦略を最適化し、プロセスを改善し、大幅なコストを節約できます。
これらのAIを利用したアプリは、従来の「1つのサイズですべてに対応」するアプローチではなく、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。また、アプリケーションは関連するイベントを事前に予測し、意思決定者が結果に備えるのに役立ちます。
つまり、AIへの投資は次のことに役立ちます。
- 事業運営を改善し、生産性を向上させる
- 意思決定を加速する
- カスタマーエンゲージメントと顧客維持を強化する
- 大量のデータを分析し、実用的な洞察を得る
AIは、もはや長い間期待されていたビジネスソリューションとは見なされていません。代わりに、変化を引き起こす現実世界の火花として進化しています。
企業にとっての真の課題は、今日のAI投資から価値を生み出し、その過程で地雷を特定して克服するための最善の戦略を見つけることです。
それを実現し、競合他社に先んじる方法を見つけましょう。
AI導入に向けた企業の準備–重要なステップ
AIが企業にもたらす莫大なメリットにもかかわらず、AIパイロットイニシアチブを拡大した企業の数はそれほど多くありません。
実際、ほとんどのAIプロジェクトは、十分な速さで結果を提供できないため、予算の削減に直面しています。
では、これを非難するのはテクノロジーとしてのAIですか？
いいえ。本当の問題はテクノロジーではありません。これは、AI以前の時代のために設計された組織文化と構造です。
AIをシームレスに採用するには、組織はビジネスチームと技術チームが簡単にコラボレーションできる文化を育む必要があります。
つまり、AIをビジネスにとって真に有益なものにするためには、十分な準備が必要です。
ビジネスで人工知能を検討している場合は、すべての重要な手順を読み、メモしてください。
1。 AIに精通する
通常、企業はAIアプリケーションのコア開発側に集中しすぎる傾向があります。 AIは、主にソフトウェア開発者やエンジニアを対象としたものではないことを忘れないでください。
ITチームは間違いなく「スマート」なAIアプリケーションの構築に責任を負っていますが、AIスキルは、IT以外のマネージャーを含むすべての人にとってますます重要になっています。
「AIはマネージャーに取って代わることはありませんが、AIを使用するマネージャーはそうでないマネージャーに取って代わります」とIBMのクラウドおよびデータプラットフォームのシニアバイスプレジデントであるロブトーマスはCNBCに語りました。
何ができますか？
- 会社全体でAIの認知度を高めるための措置を講じます。
- 時間をかけて、AIで何ができるかを他の人に学び、教育してください。
- 社内の既存のAIの成熟度に応じて、社内または社外のAI教育を決定します。
- オンザジョブトレーニングプログラムを使用して、内部AIアカデミーを設立することを選択できます。
チームの学習を強化するために利用可能なさまざまなリソースから選択することもできます。 AIの基本的な概念を説明するために利用できる多くのリソースがあります。たとえば、TechCode Acceleratorは、スタンフォード大学やAI分野の企業とパートナーシップを結んでいます。
2。 AIに解決してもらいたい問題を特定して候補リストに載せる
AIとその利点を理解したら、AI採用の第2ステップに進むことができます。このステップでは、AIが解決する問題を特定する必要があります。方法は次のとおりです。
- サービスにAI機能を追加するさまざまなアイデアを探ります。
- ビジネス上の問題を解決し、価値を提供できる特定のAIユースケースを念頭に置いてください。
- AIを採用するための主要なユースケースの理解を深めます。それは物事を軌道に乗せるでしょう。
AIを採用する主な理由は、テクノロジーの進歩だけでなく、特定のビジネス成果を実現することであることを確認してください。
この段階では、いくつかの一般的な落とし穴を回避する必要があります。
- どのサービス、ツール、またはベンダーが提供するのに最適なAIソリューションを持っているかに巻き込まれないでください。
- AIを活用して、探索したいビジネス分野に集中することを忘れないでください。
3。 AIイニシアチブの価値を評価して優先順位を付ける
AIイニシアチブの経済的価値を評価し、知ることが不可欠です。これは、会社にとっての価値に基づいてイニシアチブに優先順位を付けるのに役立ちます。
- 最終候補のAI実装の潜在的なビジネス価値と経済的価値を評価および評価します。
- あまりにも多くのイニシアチブのリストに迷わないようにしてください。
- 最終候補のイニシアチブをビジネス価値に直接結び付けます。
4。 Cスイートのロープ
AIの完全な価値を実現するには、会社のCスイートを採用する必要があります。
なぜですか？
上級管理職とCスイートの幹部は、会社のビジョン、ビジネス目標、および課題を深く理解しています。 AIの認知度を高めると、次のことが可能になります。
- AIテクノロジーがどのように機能するか（機械学習、マシンビジョン、自然言語処理など）を明確に理解する
- 社内で価値の高いAIのユースケースを認識する
- 会社がビジネス目標を達成するために使用できる特定のAIツールとテクニックのショートリスト
- AIの採用に対する障壁と人々の役割への影響を特定します。
- 適切な投資決定を行います。
C-Suiteは、次の質問に答えられる必要があります。
- AIが会社を支援できるビジネス上の課題はどれですか？
- 今後数年間で、AIの採用により、当社は競合他社とどのように差別化されますか？
- AIの助けを借りて成長し、市場シェアを獲得できますか？
- AIを採用するためのデータの可用性、才能、文化の変化に関して、今日必要な手順は何ですか？
5。内部スキルギャップに注意してください
AIで達成したいことと、特定の時間枠内でそれを達成する会社の能力との間にギャップを見つけた場合は、内部のスキルギャップを特定しています。
企業は、本格的なAI実装を開始する前に、技術的およびビジネスプロセスの観点から、何ができるか、何ができないかを知っている必要があります。
2018年のGartnerのCIO調査では、回答者の47％が、AIとMLの専門スキルの欠如を最も重大な問題点として認めています。
内部のスキルにギャップがある場合は、外部のサービスプロバイダーに依存するか、適切なスキルを持つ新しい人材を採用する必要があります。
また、開始する前に、取得する必要があるものと、内部で進化させる必要があるプロセスを特定することで、内部の機能のギャップに対処することもできます。
6。 AIベンダーとの社内AIチームパートナーを構築する
AIアプリの構築は時間のかかるプロセスです。したがって、それを行うには、Imaginovationなどの信頼できるテクノロジーパートナーが必要です。
どの戦略に従うべきかを調べましょう。
AIベンダーと提携して、大規模システム向けに構築された特定のAIツールまたはモジュールを入手することもできます。特定のユースケースに最適なツールを構築した経験のあるAIベンダーを見つけることは特に有益です。ベンダーの専門知識により、新しい社内AIチームのAI学習曲線が短縮されます。
7。専門家を招き、パイロットプロジェクトを開始する
小さなことから始めて、あなたの目標に優先順位を付けてください。 AIについて知っていることと知らないことに注意してください。まさに、外部の専門家やAIコンサルタントを連れてくることが非常に貴重であることが証明される場所です。
最初のプロジェクトに多くの時間を投資しないでください。通常、パイロットプロジェクトの場合、2〜3か月が適切な範囲です。社内外の人を4〜5人の小さなチームにまとめることができます。
パイロットが完了したら、より長期的でより複雑なプロジェクトを決定します。
8。データサイロの内訳
組織内のデータは、さまざまな部門によってさまざまな形式で保存されます。 AIは、保存されているすべてのデータにアクセスする必要があります。しかし、難しいのは、企業部門がデータをサイロに保存することです。
サイロは、特定のチームのみがアクセスできるシステムです。すべての人がアクセスできないことは、AIの採用に対する重大な障壁です。
しかし、データサイロを分解してデータを統合することはできますか？
はい、でも一晩でそれを行うことはできません。
AIを実装する前に、高価で大規模なデータ変換に投資しないでください。 AIイニシアチブのニーズに応じてデータを変換するには、両方を一緒に行うのが最善です。
データを管理するために、さまざまなビジネスユニットにまたがるタスクフォースを形成します。このタスクフォースは、さまざまなデータセットを統合し、不整合を取り除く責任があります。データの正確性と一貫性が向上します。
9。小さなテストケースを実行する
会社全体にまったく新しいAI戦略を実装するには、時間、労力、費用がかかることに同意していただけると思います。
しかし、がっかりしてこのテクノロジーを採用するという考えをあきらめないでください。
AIを最初にテストする領域を1つ選択できます。失敗のリスクははるかに小さくなります。
なぜですか？
効率的なシステムを少しずつゆっくりと構築する方が簡単だからです。すべての反復で改善の余地が十分にあります。同時に、AIがもたらすもの、つまり達成されたパラメーターとイニシアチブ全体の結果を確認できます。
これを投稿してください。 AIのさらなる実装を計画し、今すぐAIに投資する価値がある理由を経営幹部に納得させることができます。
たとえば、AIチャットボットを導入することから始めることができます。これだけで、チームが面倒な作業に費やす労働時間数を減らすことができます。
10。統合と変更管理の予算
AIイニシアチブへの従業員の賛同と組み合わせて、全社的なAI認識を作成することにより、AI採用の基礎を築くことができます。
しかし、これはすべてのビジネスプロセスとのスムーズなAI統合を保証するのに十分ですか？
いいえ。これらの活動に加えて、開発と同じように養子縁組活動の予算を立てる必要があります。
AIツールをビジネスプロセスと統合する方法を明確にしましょう。
AIツールの統合には、ワークフローの再設計、トレーニング、および変更管理が含まれます。 AIソリューションを展開する前に、これらすべてのサポートアクティビティを開始する必要があります。これは、チームが新しいツールを使用できるように準備し、不快な驚きを回避するのに役立ちます。うまくいけば、チームはその本質的なAIの旅を認識し、関与し続けることができます。
さらに、AIの採用に向けて企業を計画および準備する場合、潜在的な採用の障壁を特定するのに役立ちます。
次に、修正アクションを実行します。ワークフローを再設計するか、AIツールを変更します。
障壁に取り組む方法は？
AIは、ビジネスを変革する上で無限の可能性を秘めています。ビジネスの成長と成功に重要な役割を果たすように設定されていますが、AIの実装中にはまだいくつかの課題に直面する可能性があります。
それらの問題点のいくつかと、それらを克服するために何をすべきかを確認しましょう：
適切なスキルの欠如
ビジネスにおけるAIはまだ出現しています。したがって、専門家の数は限られています。
AIの採用には、関連する対象分野の専門家とデータサイエンティストのサポートが必要です。しかし、それらを雇うのは簡単で安価ではありません。さらに、適切な人材を確保する必要があります。あなたが専門家でない限り、新しいデータサイエンティストが彼らの仕事に長けているかどうかはわかりません。
中小企業の場合、AIイニシアチブを実行するための予算が限られていることに気付くでしょう。
利用可能な専門家の不足とそれに伴う高額な費用をどのように処理しますか？
AIのベンダーを探すことを検討してください。 AI作業を外部委託する場合、ベンダーのポートフォリオを調べて、ベンダーが提供したプロジェクトを確認できます。
AIの採用は費用のかかるプロセスであるだけでなく、同様に時間がかかります。外部チームを持つことでリスクが軽減されます。システムのごく一部から始めることができます。
データの質と量の管理
AIは、大量の高品質データで最適に機能します。私たち人間と同じように、入手可能な情報から学習します。しかし、パターンから学ぶために、AIは機能を認識したり、概念を理解したりするために、はるかに多くの情報を必要とします。
これは、十分なデータがない場合、または発生した状況が過去のデータと一致しない場合、AIが機能しなくなることを意味します。
データを正しく作成した場合に最適に機能します。
公開されている情報に依存して使用するだけではありません。この場合、競合他社が同じ情報を持っている可能性があります。それはあなたに利点を与えません。
未知への恐れ
多くの企業は、職場でのAIのメリットを完全には理解していません。そうなると、失業、機械による人間の乗っ取り、変更管理の恐れがあります。
会社のAIに関する知識を増やすための戦略を立てます。
また、AIのメリットを定量化することは必ずしも簡単ではありません。収益の増加や時間の節約などのメリットには明確で定量化可能な値がありますが、カスタマーエクスペリエンスの向上など、正確に定義して測定することが難しいメリットもあります。
あらゆる種類のメリットを定量化し、それらを特定の主要業績評価指標にリンクする方法を見つけようとする場合があります。
ビジネスの変更管理戦略の作成に向けて取り組みます。
Imaginovationを使用してAIを採用するための準備をします
革新的な方法でビジネス上の問題を解決し、支出と時間を削減する方法を見つけようとしていますか？
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