データ中心主義と民主化を実践する方法

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人工知能と人間の知能は互いに対立するものではなく、本質的に共生関係にあります。企業が成功するにはこれを理解する必要があります。

人工知能 (AI) と人間の知能は常に本質的に絡み合っており、AI は人間の脳の内部の仕組みの研究から生まれました。これまでの人工知能の研究は人間の脳の仕組みを説明することを目的としていましたが、現在の課題は人間の能力を高めることです。反復的で単調な入力タスクを完了したり、膨大でほとんど理解できないデータセットから情報を抽出したりする場合に、人工知能が役立ちます。このようなタスクに AI を使用すると、企業は人材とリソースを無駄にすることなく、従業員が共感に基づくスキル、創造的なデザイン、批判的思考など、人間の思考を必要とする問題を解決できるようになります。

多くの人は、人工知能の導入は最終的に人間と機械の闘争につながると考えていますが、現実はむしろ共生関係です。人工知能の役割は、人間の知能を置き換えるのではなく、さらに促進することです。たとえば、人間が電卓を使用する方法は、ユーザーの特定の問題を解決できますが、これらの問題の計算はプロセスの最終目標ではありません。計算結果を解釈し、この情報を使用することが人間に求められます。

このように人間の知能を増強することで、かつては時間がかかりすぎ、労働集約的であると考えられていたタスクの負荷を軽減することができます。その結果、人間の入力が少なくなり、個人またはチームが達成できると期待できる複雑さのレベルをはるかに超える結果が生成されます。人間と AI のこの組み合わせは本当に気が遠くなるようなものです。このアプローチの用途はほぼ無限ですが、その可能性を真に引き出すには、企業は AI を活用し、データに基づく洞察にアクセスする複雑さを排除する必要があります。

機械と人間がそれぞれ自分の責任を明確にする

あらゆるビジネスの目標は、製品であろうと顧客に提供されるサービスであろうと、望ましい結果をもたらすリソースを割り当て、管理することです。しかし、これらの製品やサービスを取り巻く世界情勢は、かつてないほど複雑になっています。急速なデジタル変革により、企業と消費者の期待が高まり、スピード、正確性、信頼性、24時間365日の可用性が標準とみなされる環境が生まれました。したがって、企業は厳しいビジネス環境の要件を満たすためにデジタル自動化の必要性を強調する必要があります。

さまざまな業界に AI を適用することは、実装の組み合わせが多数あるため重要です。たとえば、エレクトロニクス業界では、電気機器の製造にロボティック プロセス オートメーション (RPA) を使用しています。コンピュータ ビジョン (CV) は、品質保証 (QA) プロセスや不正検出にも使用され、問題が発生するずっと前に問題を特定します。

これらの例では、市場によって規定された要件が人間の能力を超えています。これは、人間がプロセスから排除されることを意味するのではなく、むしろ人間が問題が発生する状況を理解し、望ましい結果を満たすより広範なシステムを設計することを意味します。これらのツールのユーザーは、分析力と推論力を活用してアウトプットの質を向上させ、単に「実行者」から「問題解決者」へと移行します。

シンプルに

機械が人間に取って代わるという神話は払拭されましたが、なぜAIに対する曖昧な感情や不信感はいまだに存在するのでしょうか。同じ理由で、デジタルトランスフォーメーションを実践している企業もあれば、競争に対処するために短期的な対策を講じている企業もあります。それが問題の複雑さです。

組織の業界や実装に関係なく、AI を最大限に活用するには、テクノロジーが利用可能でなければならないという単純な事実があります。高度な技術やデータ サイエンスのスキルを持つ人だけでなく、企業内のあらゆる従業員が使用できます。ダッシュボードのユーザー インターフェイス (UI) は理解しやすく、機械学習ソフトウェアは使いやすく、データ管理システムはさまざまな技術レベルや情報視覚化の好みを持つさまざまな人々が利用できるものでなければなりません。皮肉なことに、物事をシンプルに保つことは非常に複雑なことです。

AI 技術が進歩するにつれて、より多くのフレームワーク、モデル、プラットフォームが広く使用されるようになります。チーム メンバーがニーズに基づいてソリューションを特定、テスト、採用できるようにすることで、企業はオープン ソースの取り組みを活用する際にゼロから始める必要がなくなります。人工知能技術の進歩も同様に重要です。 AI 管理アプリケーションは高度化しており、ユーザー インターフェイスが大幅に改善され、直感性が高まり、参入障壁が低くなっています。良いニュースとしては、AI が拡張現実 (AR) などの他の高度なテクノロジーとますます組み合わされるようになり、従来は技術職ではなかった職種にも AI アプリケーションの魅力が広がっていることです。

人工知能はデータ中心である

企業はデータ中心主義と民主化を採用し、データを従業員の手に委ねる必要があります。従業員が現在保有しているデータを使用できるようにすることで、組織は段階的な改善のフィードバック ループを作成し、データ収集手順の改善を通じて従業員のデータ分析スキルを向上させることができます。これを念頭に置くと、AI 実装を成功させるための主な優先事項は、改善されるアクションまたはプロセスが焦点となるような方法で解決する問題を組み立てることです。

このアプローチが成功するかどうかは、IT 部門だけでなくすべてのビジネス機能で AI が利用できるかどうかにかかっています。このテクノロジーを民主化することが、企業全体のワークフローに統合する上で重要です。これは、テクノロジーを最大限に活用し、AI 実装への投資収益を得るための重要なステップです。

これは、投資収益率 (ROI) が AI 統合の成功を測定するために使用される唯一の指標であるということではありません。長期的には、継続的な改善のための資産としてデータを活用し、企業のワークフローを合理化するなど、追加のメリットを生み出すことができます。しかし、本当の価値は、企業の人々が管理できるようにすることです。 AI と競争するのではなく、AI と協力するためのツール、機能、許可を従業員に提供します。このようにして初めて、人工知能と人間の知能が調和して共存し、ビジネスの成果を向上させ、より良い未来を創造することができます。