あなたの会社に人工知能を実装する前にあなた自身に尋ねるべき10の質問

AI（人工知能）とML（機械学習）は、組織に生産システムの飛躍的進歩をもたらし、適切な状況で慎重に使用すれば競争上の優位性さえも提供します。デジタルトランスフォーメーションとその複数の進歩は、取り残されることへの恐れから企業に圧力をかけ、その結果、リーダーの間でこれらのテクノロジーを自社に実装する意欲が生まれました。

しかし、ほとんどの場合、採用されたとしても、基本的な障壁は残り、AIが大規模な価値を生み出すことを可能にする基本的なコンポーネントを持っている企業はほとんどありません。人工知能の機会がどこにあるかを明確にし、AIが必要とするデータを取得するための中心的で定義された戦略を持つことは、この変革に没頭することを決定するエンティティの出発点となるはずです。

したがって、AIおよびML戦略を採用する前に、企業は次の質問を自問する必要があります。

1。 AIで解決しようとしている問題は何ですか？

この場合の主なことは、問題を定義することから始めることです。会社は何を探していますか？それを解決できるのは機械学習モデルですか？ AIシステムがどのように使用されるかは具体的にわかっていますか？

一方では、どのタイプの活動が非効率的または人的資本集約的であるかを検出し、他方では、AIおよびMLシステムがこれらの問題をどのように軽減できるかを判断することが重要です。

2。 AIをチャンスに変える会社の計画は何ですか？

会社はどのように問題に対処し、解決策を実装する予定ですか？

この時点で、自動学習問題で問題の定義を再定式化する方法と、変換プロセス中のあらゆる種類の速度低下や価値の喪失を回避する方法でそれを実装する方法を知ることが不可欠です。

3。会社には一時的または永続的なソリューションが必要ですか？

AIテクノロジーは、会社のコアビジネスの一部になる必要があり、経営陣の考え方の変化を伴う必要があります。サクセスストーリーの大部分は、あらゆるレベルでの企業のデジタルトランスフォーメーションによって支えられています。

AIモデルが特定のアクションに必要か、会社の日常のプロセスに必要かによって、カスタマイズされた製品、標準化されたソリューション、または一時的なサービスを取得することが決定されます。

4。会社はAIモデルを提供するために必要なデータを持っていますか？

AIモデルの品質は、企業が利用できるデータの質と量に直接依存します。 AIを使用するということは、AIシステムにフィードして、AIシステムが自分で機能することを学ぶことができる、正確で意味のあるデータモデルをトレーニングすることを意味します。したがって、高品質の履歴データを持つことが重要です。

私の会社には十分なデータがありますか？ AIが使用するデータソースは信頼できますか？会社には堅牢なデータアーキテクチャがありますか？これらの質問に答えるには、目標とKPI（主要業績評価指標）の強固なフレームワークと、可能な限り最も価値のある方法で絞り込めるようにするための堅牢なデータ戦略が必要です。

5。このデータはデジタル化されていますか？

データをデジタルシステムに保存していますか？データを正しく管理できるようにするには、データをデジタル化し、一元化し、整理し、さまざまなデジタルツール（CRM、ERP、SCADASなど）またはデータベース、CSVファイル、Excelなどに統合する必要があります。そうではなく、これらのデータのデジタル化とAIの使用には長い時間がかかり、時には乗り越えられない投資が必要になる可能性があります。

6。会社には実装に必要なリソースがありますか？

会社は、変化を吸収するために人的資本と金融資本のレベルで本当に必要なリソースを持っているかどうかについて現実的でなければなりません。 AIを展開する専門家の才能はどこにありますか？ MLモデルを取得するための会社の予算はいくらですか？

内部システムへのモデルのスムーズな移行と正しい統合を実現するには、会社を熟知し、開発者またはデータサイエンティストも熟知している技術チームが必要です。さらに、これらのチームは、実装するモデルを会社のシステムに統合する資格を持っている必要があります。

一方、AIモデルの精度は、会社がモデルを開発するために利用できる予算、設備、および時間に依存します。これはすべて、会社がオンデマンドサービスを選択するか、チームによって実装された独自のモデルを取得するかを決定します。

7。 AIが失敗した場合の結果はどうなりますか？

AIモデルは、非常に高度なアルゴリズムと統計的相関関係を介して機能しますが、常に誤差があります。会社は、変動性が高く、精度が低いプロセスでAIを実装したいですか、それともその逆ですか？それがうまくいかなかった場合、どのようなリスクとどのくらいの投資が失われるでしょうか？

利用可能なシステムとデータに応じて、会社はこれらのモデルの精度が続行するのに十分高いと予想されるかどうかを評価する必要があります。

8。 AIは会社の全体的な戦略とどのように統合されますか？

会社はIAをプロセスや人とどのように統合しますか？ IAがプロセスと衝突するターニングポイントはありますか？

AIは、スタンドアロンテクノロジーとして実装するのではなく、生産性と結果を最大化するために会社のすべての領域と相乗効果を発揮する統合ソリューションとして実装する必要があります。会社は、AIモデルが他の関係者と協力して、どのような問題が発生する可能性があるかを特定できるかどうかを自問する必要があります。

9。この変更は会社の労働者にどのように影響しますか？

現在労働者によって実行されている活動を自動化するIAの能力は、労働力の規模にどの程度影響しますか？労働者は変化に非常に懐疑的である可能性があり、会社は彼らの価値とモチベーションを失わないように倫理的な解決策を見つける必要があります。

効果的な変更プログラムは、社内の従業員とマネージャーを巻き込むための特定のトレーニングと介入に焦点を当てます。

10。このテクノロジーを適用することで期待される収益はどれくらいですか？

会社が投資を回収するのにどれくらい時間がかかりますか？ AIが実装されると、会社のコストはどのくらい削減されますか？ AIモデルとMLモデルを企業に統合することは、コストを意味するため、重要な投資を意味します。

このため、投資収益率のパラメータを決定するには、現実的な見積もりを行う必要があります。この計画を実行するには、可能なパフォーマンス指標（KPI）を確立して、収益を測定し、モデルが会社にもたらす価値を計算する必要があります。

会社にAIを実装することを考えていますか？

AIはビジネスに無数の可能性への扉を開きますが、それが単なる実験として展開され、特定の問題が特定されず、行動計画が作成されない場合、それは価値のない提案であることが判明し、経営陣は投資収益率。

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