ぶらぶらしないで、手を出さないで – 今すぐ AI をスケール – DATAVERSITY

ほとんどの企業は、人工知能 (AI) イニシアチブの導入と管理のむらに悩まされています。 組織のさまざまな部門がサイロで AI を実験しているため、リソースと他の人の経験から学ぶ機会の両方が無駄になります。 私の会社が独立した第三者機関に以上の調査を依頼したとき、 2,500 人の AI 実践者 業界や地域を問わず、組織は AI に巨額の投資を行ってきたものの、基本的な機能しか獲得していないことが判明しました。 回答者の XNUMX 人中 XNUMX 人が、依然として AI を企業全体に拡張することを検討していると回答しました。

それが実現するまでは、AI の本当の利点はとらえどころのないままになるでしょう。 逆に言えば、 少額投資 AI イニシアチブでは、規模が不釣り合いに高い利益をもたらします。 ある推定では、ビジネス プロセス、ワークフロー、顧客エクスペリエンスに AI を組み込んだ組織は、 20％をできるだけ多く.

観察者によると、AI を拡張した企業は、次のような特定の優れた実践のおかげで成功を収めています。

価値を加速するための適切な取り組みに優先順位を付けて拡張する: 通常、AI リーダーは他の企業よりもはるかに多くのユースケースを、そしてはるかに速く拡張します。 主要なビジネス優先事項に対応する複数のユースケースを強化する AI を活用したビジネス機能の構築に重点を置き、新しい AI 機能を必要とする人がすぐに利用できるようにし、実証済みの実行モデルとアジャイル開発を活用することで拡張を可能にします XNUMX つのユースケースのうち XNUMX つ以上、他の企業は XNUMX つのうち XNUMX つだけを拡張できます。 

プログラムを順調に進めるための構造とガバナンスの確立: AI を拡張している企業の大多数は、明確に定義された戦略とプロセス、優れた運用モデル、および適切な所有者に責任と説明責任を課すための堅牢なガバナンス フレームワークを備えています。  

組織は、従業員や顧客の間で AI の導入を拡大する前に、AI に対する信頼を構築する必要もあります。 透明性がなく、説明も理解もされていない AI は、失望したり、疑念を生んだり、使用されないままになる可能性があります。 多くの場合、組織はビジネス価値と実装の容易さに基づいて優先順位を付けます。 ただし、AI の場合、ソリューションの信頼性が導入と成功を促進する最も重要な要素です。 信頼性が高く、信頼できる公平な出力を生成するには、AI モデルに適切な種類のトレーニング データ、つまりクリーンで正確であると同時に、 倫理的で偏見がない.

リーダーシップと人材によるプログラムのサポート: リーダーの支援と強力なスキルの利用可能性は、AI の拡張における成功の大きな要因です。 通常、次のような組織は、 以上10％ の技術スタッフが AI に取り組んでおり、スタッフの 30% 以上が毎日 AI を使用しており、他の企業よりもはるかに大きな収益性の向上を達成しています。 彼らのリーダーシップは、適切なユースケースの優先順位付けや規模拡大に向けたロードマップの定義など、重要なサポートを提供します。

技術スタッフや上級幹部に加えて、ビジネスの専門知識を持つ人々、つまり解決されるビジネス上の問題に最も近い人々が AI チームの一員となるべきです。 彼らの知識は、適切な AI モデルとそれに付随するデータを考案するために不可欠です。 彼らはまた、ビジネス コミュニティ内で AI の導入を推進し、推進する上での主要な推進者になります。 上級リーダーが AI が戦略目標に沿っていることを確認するのと同じように、ビジネスの専門家は AI がビジネスの優先事項に確実に結びついていることを確認します。 

データを準備し、データの使用に精通していること: AI リーダーは、世の中にある無限のソースからどのデータ (ビジネスにとって重要なデータ) を選択すべきか、そしてそれを効率的に管理する方法を知っています。 データを AI で使用できるようにし、アクセスしやすく、信頼できるものにすることで、AI を大規模に実装できるようになります。 AI リーダーは通常、量と種類の点で他の企業よりも多くのデータを処理しますが、より高いデータ品質も達成しています。 クラウド、データ サイエンス、分析などのさまざまなデジタル ツールとテクノロジーを使用して、データを最適化し、AI の取り組みを成功に導くことができます。 

AI を拡張するには、組織は企業全体でデータを共有する必要があります。 ただし、それをある程度制御する必要もあります。 このため、企業は、集中型とフェデレーションのどちらのデータ管理戦略を追求するかについてジレンマに陥ります。 しかし、答えはそれほど単純ではありません。 業界の専門家の見解は、一元的なデータ管理によって利益が向上する一方で、完全に統合されたデータ管理戦略によっても利益が向上するというものです。 組織がプラットフォームとテクノロジーを集中管理しながら、チームの運用上の自律性を許可する「ハブ アンド スポーク」戦略を組み合わせると、両方の長所が得られるように思えます。

最後に: AI とデータ エコノミー 

データは AI に命を与えます。 しかし、AI は、データ エコノミーが直面する XNUMX つの重要な課題、つまりサイロ化と個人データの使用方法の透明性の欠如を軽減することで恩返しをすることができます。 AI ツールは、企業 (またはエコシステム) 全体で異なる情報ソースを活用し、データを構造化してフォーマットして使用できるようにし、データを可視化し、その洞察を組織のすべての部分で利用できるようにすることでサイロ化を防ぎます。 これにより、サイロの打破により AI のパフォーマンスが向上し、組織のデータ間の障壁がさらに低くなるという好循環が始まります。 規模が拡大するにつれて、このサイクルはより大きく、より良くなります。 したがって、企業にとって今後の進むべき道は、適切な AI イニシアチブに優先順位を付け、AI のデータ対応を可能にし、ガバナンスと信頼を構築し、リーダーシップと人材を提供し、優れたデータ プラクティスを採用することです。 

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• 情報源： https://www.dataversity.net/dont-dawdle-dont-dabble-scale-ai-now/