次世代AIの成功は効果的なパイロット戦略から始まります

生成 AI は世界を席巻していますが、企業はどのようにしてこのテクノロジーの可能性を真に活用し、その価値を実現できるのでしょうか?どのようなメリットが期待され、どのような課題が生じるでしょうか?

人工知能は、企業や個人ユーザーにとって比較的新しいツールです。多くの CIO はテクノロジーをかなりしっかりと理解しているかもしれませんが、それを大規模に実用化するというのはまったく別の問題です。

他の重要なテクノロジーの展開と同様に、一般的には、走る前に歩く方が良いでしょう。これは、まずゲノム AI パイロット プロジェクトを立ち上げて、その仕組みとビジネスへのメリットを理解し、ビジネス機能全体にわたる有望な使用事例を特定できるようにすることを意味します。

価値あるユースケースを特定する

企業がITや開発の人材を見つけて採用するためのプラットフォームを提供するハッカジョブは、新興技術のトレンドを探る非公式の研究開発プログラムの一環として、2022年後半に生成AIモデルの試験運用を開始した。

「このパイロットフェーズを開始することにしたのは、この分野で常に先手を打って、gen AI の潜在的な用途を評価し、その後、対象を絞った概念実証プロジェクトに移行したいからです」と、Hackajob のエンジニアリング担当副社長である Vlad-George Iacob 氏は述べています。「これらの取り組みは、gen AI の実用性を理解し、効率性を向上させ、新しい製品開発の機会を模索するのに役立ちます。」

同社が gen AI を導入した理由の 1 つは、職務記述書から偏見を排除することで、技術チームの多様性と代表性を向上させるためでした。雇用主はHackajobプラットフォームに職務内容をアップロードすることができ、人工知能技術がその内容をスキャンして評価し、より包括的な言葉遣いを提案します。

雇用主は提案された変更を実施することで、採用資料に偏りがなく、幅広い応募者にアピールできるようになります。

gen AI との最初の出会いは、Hackajob の製品チームとの 2 日間のハッカソンでした。 「このフェーズには、会社全体のアイデア創出プロセスが含まれ、事業全体から洞察を集めて、選択されたアイデアに優先順位を付けて実装します」とアイアコブ氏は述べた。

アイアコブ氏はまた、最初の成功の後、gen AI テクノロジーは社内の複数の製品チームにさまざまな立場で採用されていると述べた。

「当社は、製品組織全体とより広範なビジネス全体でゲノミクス AI を活用するための強力なフレームワークを構築しました」と彼は述べ、さまざまなテクノロジーとユースケースをしっかりと理解したことにより、現在、当社はゲノミクス AI を、直面する多くの課題に対する実行可能なソリューションと見なしていると付け加えました。

製品チームに加えて、Hackajob の他の部門でもさまざまな世代の AI ツールを導入し始めています。アイアコブ氏は、これは当社がこの変革的技術を採用・統合し、それを当社の戦略目標と整合させ、あらゆる分野で当社の能力を強化するという幅広い取り組みを示すものだと述べました。

Hackajob は、有望な遺伝子 AI の使用事例を特定するために多面的なアプローチを採用しました。 1つはアイデア提出構造です。 「当社は、特定のゲノム AI アイデアを含む、企業全体の製品アイデアを収集するシステムを使用しています」と Iacob 氏は言います。「ゲノム AI に対してよりターゲットを絞ったクラウドソーシング アプローチを採用することで、新しい洞察やアプリケーションを収集して検討できることが多くなります。」

もう一つは教育です。 「私たちは、ジェネレーション AI ツールの使用に関する非公式のトレーニングとガイダンスを、より広範なビジネス全体で共有しました」と Iacob 氏は言います。「この教育イニシアチブにより、さまざまなチームが AI の可能性を探り、安全かつ適切に使用するための知識と自信を得ることができました。」いくつかのユースケースを提案することで、実験と創造的なアプリケーションをさらに奨励します。

学習文化を育む

教育サービスおよびテクノロジーのプロバイダーである Skillsoft は、これまで長い間、人工知能を活用して、ユーザーにパーソナライズされた動的でインタラクティブな学習体験を提供してきました。

「最近、当社の製品チームは、コンテンツのローカリゼーション、コンテンツの制作、評価の作成と評価戦略、さらには検索および推奨エンジンなどの分野で、gen AI の新しい機能を試験的に導入し、成功しました」と、CIO のオーラ・デイリーは述べています。

「Gen AI は Skillsoft のアクセラレータであり、クライアント組織とその従業員が共に成長するのに役立つ機能を提供します」と Daly 氏は述べています。

スキルソフトは、ジェネレーションAIを通じて社内の効率化を実現したいと考えており、まずはChatGPTを使用してビジネス上の問題を解決したり、新たなビジネス価値を創造したりすることに焦点を当てたデジタルおよびITハッカソンを開催したとデイリー氏は語った。しかし、本当の目標は、人々が安全な空間で ChatGPT を活用する方法に慣れ、実際のビジネスユースケースにおけるその可能性と欠点を理解することです。

それ以来、製品、エンジニアリング、コンテンツ制作、ビジネス ラインのチーム メンバーがパイロットに参加し、gen AI を使用して新しい機能を市場に投入してきました。

「多くの場合、AIを責任を持って使用することで、実験から新しい顧客向け製品やプラットフォームの強化へと迅速に移行できました」とデイリー氏は語った。

良い例としては、Skillsoft の CAISY (会話型 AI シミュレーター) が挙げられます。これは、ビジネスやリーダーシップにおける会話スキルの向上を専門家に支援するために設計された AI ベースのツールです。

同社は今後も、遺伝子AIを活用して新たな機能を提供する機会を模索していく。 「私たちは、AI を活用して、学習者の現状に合わせた適応型学習の旅を推進するとともに、使用データから洞察を得て、エンゲージメントとパフォーマンスを最も効果的に向上させる方法を [管理者] が理解できるようにする予定です」とデイリー氏は述べた。

Skillsoft は最近、イノベーション チャレンジを開始し、全従業員に参加を呼びかけ、遺伝子 AI の機能について理解を深めてもらいました。 「18チームの優勝ソリューションは9月に全社会議で発表され、AIを採用し、それを当社のイノベーション文化の一部にすることの重要性が強調される」とデイリー氏は述べた。

同社はまた、部門横断的な部門の代表者から構成されるAI推進委員会を設立した。デイリー氏は、同協議会はスキルソフトにおけるAI技術の統合を促進・前進させ、協力の場を提供し、革新、効率、成長を推進するためのAIの効果的かつ責任ある使用を確保することを任務としていると述べた。

「私たちは、AI や AI 関連の職種に必要なトピックの強固な基礎を提供する当社の広範なコンテンツ ライブラリをチーム メンバー全員に活用するよう奨励しています」とデイリー氏は述べています。

AI教育と創造性の民主化

HR ソフトウェア プロバイダーの Ceridian は、パイロット プロジェクトとして自社の Dayforce 人材管理プラットフォームに人工知能を適用することで、人工知能の調査を開始しました。具体的には、同社は顧客サポートを強化するためにセルフサービス機能に AI を活用しています。

最高データ責任者のデビッド・ロイド氏は、顧客サポート組織のリーダーたちが2023年第1四半期にこの取り組みを推進したと語った。

「現在、私たちはまず社内使用のためにモデルを微調整し、高い精度を実現しています」とロイドは言います。「ターゲットを絞った質問に対する回答率を 85% にまで引き上げることに成功したので、現在はさらに 10% まで引き上げることに取り組んでいます。将来的には、このアプローチをより多くの顧客セルフサービスやその他のリソースに活用できると考えています。」

ロイド氏によると、これらすべては、実装ガイド、ナレッジベース、その他の社内文書に基づいてモデルをトレーニングすることによる副産物であり、顧客の質問と回答に基づいて改良されているという。

ロイド氏は、社内の何百人もの顧客サポート担当者がプラットフォームを通じて顧客や自分自身からの質問をすべて処理し、強化学習の観点から回答の正確さを判断していると述べた。 「顧客にいつ提供できるか検討している間、おそらく社内サポートアシスタントとして残るだろう」と彼は語った。

Ceridian にとって重要なのは、従業員とパートナーが AI について考える方法を民主化することです。 「私たちは教育、シンプルな AI アイデアの提出、そしてさまざまなトピックについて議論するための毎週の『Ask Me Anything』セッションに重点を置いています」とロイドは語った。

同社の Dayforce Labs は、新しい AI テクノロジーをテストおよび検証するための環境を提供し、ビジネス チームと製品チームに指導とガイダンスを提供します。 「Dayforce Labs は当社のデータ サイエンス チームを補完します。データがなければ AI は存在しないからです」とロイドは述べ、これには AI を通じてより良い成果を生み出すためにデータをどのように使用できるかを詳しく検討することも含まれます。

ロイド氏は、セリディアンの従業員全員が、社内の事業部門内であろうと、デイフォースを通じてであろうと、AI テクノロジーの使用にプラスの影響を与えることができると述べています。 「最終的には、AIが商業的価値があり、私たちの基本原則をサポートする結果を生み出すために使用されるようにする必要があります」と彼は述べた。

遺伝的 AI パイロットを成功させるためのベスト プラクティス

パイロット プロジェクトから始めてゲノム AI を導入しようとしている企業にとって、検討する価値のあるアプローチがいくつかあります。

デイリー氏は、職場に生成AIを導入する前に、リーダーはまずリスク評価を実施し、ツールの使用と潜在的な誤用によって組織としてどのようなリスクに直面するかを判断する必要があると述べた。これには、不正流用、盗作、偏見などが含まれる可能性があります。

「持続可能で信頼性が高く、透明性のあるガバナンス構造を構築するには、企業、従業員、サプライヤーの間で責任を共有することが必要だ」とデイリー氏は述べた。

責任は 1 人の人物や 1 つの部門に負わされるべきではないため、リーダーは、導入を管理および推進し、ユースケースを特定する機会を創出するための部門横断的なチームを設立することを望むかもしれないと Daly 氏は述べています。 「優れたユースケースは組織内のどこからでも生まれますが、優れたアイデアをプロトタイプや本番環境対応のソリューションに移行するにはサポートが必要です」と彼女は言います。

さらに、デイリー氏は、テクノロジーリーダーはチームメンバーにトレーニングとツールを提供して、AIの最新機能に関する知識と最新情報を提供する必要がある、と述べた。 「急速に進化するこの分野で遅れを取らないために、好奇心と学習の文化を促進しましょう」と彼女は語った。

アイアコブ氏は、ITリーダーはイノベーションのための「安全な空間」を作るべきだと述べた。 「データ保護のリスクや独自のデータの使用に関する懸念から創造性を抑圧することなく、イノベーションを奨励することが重要です」と彼は言います。明確なトレーニングとガイダンスを提供することで、エンジニアや他のチームメンバーに探索と実験の自由を与えながら、重要な資産を保護する境界を確立できます。

アイアコブ氏は、この育成環境はイノベーションを促進するだけでなく、信頼を構築し、AI が実現する可能性を制限することなく潜在的なリスクが適切に管理されることを保証すると述べました。

ロイド氏は、すべての大規模言語モデルが同じように作られているわけではないことを覚えておくことが重要だと述べた。 「モデルによっては、トレーニング方法によって特性が異なるものもあります」と彼は言います。これは、モデルの展開方法を決定する可能性があるため重要です。たとえば、会話よりも情報提供を重視したいですか?特定の業界や知識領域に合わせてさらに細かく調整されたモデルを使用したいですか?

もう 1 つの良い方法は、複数のモデルを検討し、技術開発の最新情報を把握しておくことです。

「AI の分野は急速に進化しており、常に新しいモデルや反復が生まれています」と Iacob 氏は言います。オープンで探究的な姿勢を保ち、特定のニーズに合ったさまざまなモデルを検討し、最新の開発動向を把握しておくことが重要です。

そうすることで、同社はこの分野の進歩の恩恵を受け、革新的かつ最新のベストプラクティスに沿ったソリューションをカスタマイズできるとアイアコブ氏は述べた。

出典: www.cio.com