AIとITの自動化の6つのレベル

IT サービスの自動化の時代に入りつつあります。しかし、IT 業界では、自動車業界が評価されるのと同様の方法で、最終的な IT と AI の階層について議論する必要があります。

このプロセスが自動運転車の大きな進歩につながったことを考えると、このフレームワークを使用して、自動化された IT 運用のための同様のフレームワークを作成してみてはいかがでしょうか。

従業員の失業に関する懸念は、IT 自動化に関するあらゆる議論の一部であり、主要な意思決定者は管理する人々と結びついた立場にあることが多いため、ほぼすべての自動化の取り組みに悪影響を及ぼすことになります。しかし、今日では多様な候補者の深刻な不足がほとんどの企業にとっての課題となっていますが、自動化によってこの問題を解決することができます。

まだ完全な自動化には近づいておらず、人員配置に影響が出るでしょうが、IT 業界がこれを達成するには何年もかかるでしょう。 IT スタッフは人員不足になることが多いため、この取り組みを縮小するにはしばらく時間がかかるでしょう。しかし、この傾向は、段階的な自動化プロセスの一環として再トレーニングを検討する必要があることを示唆しています。

車の自動化レベル

自動運転車には 6 つのレベルがあります。

レベル 0 は、物事が始まる場所であり、ドライバーがすべてを行う場所です。

レベル1は、前方の車との衝突を避けるために、スロットルのみをある程度自動で操作するクルーズコントロールです。

レベル 2 はクルーズコントロール + 車線維持で、現在最も先進的なシステムはレベル 2+ と考えられており、車は自動運転できますが、予期しない事態に備えてドライバーはハンドルから手を離さないようにする必要があります。

レベル 3 では、渋滞や高速道路など、特定の状況でドライバーが運転を放棄できるようになるため、状況がさらに面白くなります。レベル 3 では、ドライバーはリラックスできず、常に制御する準備ができていなければなりません。

レベル 4 では、車に完全な制御が与えられます。しかし、車が冠水した地下道や事故などの特別な問題を発見し、その問題を解決するために人間の助けを必要とする場合があります。

自動運転について話すとき、人々は通常レベル 5 を思い浮かべます。このレベルは完全に自律的であるため、無人運転です。

IT自動化レベル

IT 業界は自動車の自動化のレベルとガイドラインから学ぶことができ、次のような提案がなされています。

レベル 0 はまったく自動化されていません。企業はレポートやアラートを受け取るかもしれませんが、実際にそれに基づいて行動する人は必要です。

レベル 1 では基本的な自動化が実現されますが、スクリプトは動的ではありません。このレベルでは、いくつかの反復タスクを処理できますが、全体的な機能は非常に基本的なものです。

レベル 2 では機械学習テクノロジーが追加されます。一部の非クリティカルなシステムは自動化されていますが、ミッションクリティカルなシステムは依然として大部分が人間によって制御されています。ただし、デジタルアシスタントのコンセプトでは、タイムリーなアドバイスを提供し、そのアドバイスに基づいて限定的に行動できるようになる可能性があります。

レベル 3 では、機械学習と人工知能がより積極的に使用され、わずかな監視のみでより多くの機能が自動的に実行されます。しかし、問題が発生した場合、問題を解決するために作業員が必要となり、あるいは損害を防ぐためにシステムをシャットダウンしなければならない場合もあります。

レベル 4 では、機械学習からディープラーニングに移行し始め、システムは監視と修復を提供できるようになります。 IT スタッフへのプレッシャーは大幅に軽減され、データサイエンティストが関与する必要も時々あるだけです。このレベルは、IT 企業またはシステムインテグレーターによって完全に提供され、アラームはリモートで監視できます。企業は、顧客のリクエストに対応し、トラブルシューティングの電話を処理するために会話型 AI を使い始めています。 IT 部門は、日常業務から、それらの業務を支えるテクノロジーの進歩と拡張に重点を移すことができます。

レベル 5 は箱に入った IT です。このレベルは、自動化されたシステムが何が必要かを決定し、問題を独立して処理する完全なディープラーニング展開です。 AGI 技術は 2030 年までにはより成熟したレベルに開発されない可能性があるため、現時点で AGI の前にレベル 5 を実現できるかどうかは疑問であり、時間がかかるでしょう。これは IT のアウトソーシングに似ているため、これまで在籍していた IT スタッフのほとんどは、他の業務を行うために再訓練を受ける必要があります。しかし、この場合、企業は AI にアウトソーシングしますが、これはサードパーティのクラウドコンピューティングプロバイダーによって提供される場合もあります。

結論: 信頼は重要

市場にはレベル 3 の IT 自動化ソリューションがいくつか存在しますが、採用率は低く、レベル 4 および 5 のシステムは今後数年間は登場せず、広く採用されることも期待されていません。

自動化が進む産業分野は IT 業界だけではありません。特にオンラインと電話での販売は、会話型 AI に移行します。企業会計は、ブロックチェーンと関連する自動化機能に向けて積極的に移行しています。企業は製造工場を大規模な自動化 3D プリンターに変革する方向に動いています。

確かに、この作業の多くは今世紀半ばまで完了しないだろう。それでも、新しく職場に加わった従業員は、こうした自動化の進歩を日常業務の一部とみなし、定期的な再訓練を将来のキャリアに不可欠な部分とみなす可能性があります。これらの取り組みが適切に行われれば、コストが削減され、生産性が向上し、関係する企業の競争力が高まります。間違ったやり方をするとビジネスに支障をきたす可能性があるため、企業はテクノロジーとビジネスの運用の両方を理解している適切なパートナーを確保する必要があります。適切にトレーニングまたは実装されていない AI が引き起こす混乱を考慮すると、テクノロジーを理解し、ベンダーロックインを回避するための社内スキルを開発することがさらに重要になります。

多くの企業がデジタル変革の導入を始めたばかりです。これにより、煩わしいタスクがなくなり、人々が気づかない機会が生まれ、うまく実行されればビジネス運営を変革する大きな可能性が生まれます。初期の AI 導入のほとんどがうまくいかなかったことを考えると、多くの組織は今後の AI 導入に対して十分な準備ができていません。

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