AI投資から利益を得るための3つの鍵

人工知能 (AI) の専門家や機械学習 (ML) サービスの利用可能性が高まるにつれて、AI は多くの組織に多大な価値をもたらすことができます。しかし、AI を導入するとなると、企業は初期投資さえ回収できないことがよくあります。ちょっと変な感じがしませんか？

最近の IBM の調査によると、業務に AI を統合できる企業はわずか 21% であることが明らかになりました。これが問題の根源です。生産に投入されない技術は経済的利益を生み出すことができません。さらに、導入された AI プロジェクトでさえ、期待された価値を生み出さないこともよくあります。

AI を活用して収益を上げるまでの過程で企業が直面する障害と、それを克服する方法について議論しましょう。

データ駆動型AI戦略を構築する

AI には常に大量のデータが必要になることを考慮すると、AI を導入する組織がデータ主導であることが最も重要です。当然のことながら、データ不足は、企業が AI の可能性を最大限に引き出すまでの過程で直面する最も頻繁な問題の 1 つです。

企業の経営陣と主要従業員にデータスキルが欠けている場合、AI イニシアチブは失敗する可能性が高くなります。たとえ専門家が構築した AI システムであっても、従業員が意思決定にデータ主導のアプローチを適用しなければ、その潜在能力を最大限に発揮することはできません。

管理不足は、AI 実装におけるもう一つのよくある間違いです。

多くの場合、AI では、組織の構造や戦略、従業員の考え方やスキルに大きな変化が必要になります。簡単に言えば、人工知能の応用を成功させるための鍵となる要素は人にあります。したがって、変更管理を AI 実装ロードマップの中核部分と見なし、企業のリーダーが AI 中心の文化を育むために必要な知識と意欲を持っていることを確認してください。

具体的な目標を求めて

目標はあらゆるプロジェクトの成功の基本的な前提条件ですが、多くの企業は AI 実装に関しては依然として目標を明確に定義できていません。 AI プロジェクトの結果について明確な期待を持つことが重要です。多くの場合、エンドユーザーは AI プロジェクトに積極的に参加しないため、技術チームが完璧な AI システムを構築しても、ビジネス価値はほとんど提供されません。そのため、プロジェクトの最初からすべての関係者を関与させることが重要です。

さらに、AI プロジェクトでは、正確に測定できない価値が提供されることがよくあります。たとえば、従業員満足度の向上や顧客体験の向上は、コストや時間の節約よりも追跡が困難です。あるいは、IT 部門が交通違反切符の選別にかかる時間を短縮するために AI システムを構築したとします。まず、システムは自由形式のテキストを理解するために NLP を使用する必要があるため、特に最初のうちは 100% 正確ではありません。したがって、チームは許容できるエラー率を決定し、それを ROI 計算に考慮する必要があります。

AI システムが誤ってこのチケットを低優先度と識別したとします。この状況のマイナスの結果を測定することは難しいため、ROI の計算は非常に複雑になります。

そのため、ROI の期待値を正しく計算できるプロジェクトから始めることが重要です。たとえば、多くの製造企業は、ROI の測定が比較的容易であるため、品質管理に AI プロジェクトを適用して財務的な利益を達成しています。

小さな目標から始める

大規模な AI システムを構築するのは魅力的ですが、特に最初に始めるときは、簡単に成果が得られる目標を目指す方が効果的な戦略となることがよくあります。 AI よりも経済的で、比較的短期間で ROI が得られる傾向があるロボティック プロセス オートメーション (RPA) から始めるのが良いかもしれません。 RPA は非侵入的に実装されるため、多くの AI ソリューションのように従来のシステム プロセスを中断 (破壊) することはありません。

短期間で成果が得られる AI プロジェクトは、より野心的な AI 投資を正当化し、将来的により多くの関係者の賛同を得ることにも役立ちます。

AI には成熟が求められます。些細なことのように聞こえるかもしれませんが、成熟度と経験が豊富な企業の方が AI の恩恵を受けられる可能性が高くなります。このような企業では、多くの場合、データ ガバナンスの実践、詳細なトレーニング プログラム、パフォーマンス追跡システム、明確なプロジェクト目標が確立されています。これらは、AI の導入に成功した企業とそうでない企業の主な違いです。

プロジェクトの成功率は不安定であることから、AI は他のどのテクノロジーよりも、主要な管理領域で強固な基盤を必要とします。企業がプロセスを追跡、測定、整理する度合いは、一般的に AI から利益を得る可能性と相関します。