2020 年に AI、分析、データ ガバナンスに影響を与える 5 つのトレンド

企業レベルの人工知能は、まさに臨界質量に達しました。 AI があらゆるビジネスの主要な構成要素となるのはもはや「かどうか」という問題ではなく、「どのように」そして「いつ」という問題です。その結果、単純なタスクとデータ マイニングの実行として始まったものが、多くの組織にとって戦略計画と競争上の意思決定の重要な部分になりました。

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2020 年を迎えるにあたり、多くの企業が新たな段階に入り、試験運用やパイロットから組織全体への実装へと移行し、AI とデータ分析がデジタル変革の取り組みをどのように推進できるかを検討しています。

特に、5 つのトレンドが企業の競争力の鍵となります。

1. 「変革としてのサービス」への移行

企業は、主要な業務とサービスを根本的に変更する必要があることに気づきます。それだけでなく、ビジネスに影響を及ぼす可能性のある最新のテクノロジーの変化にも継続的に対応する準備も必要です。大企業は、データの分析、効率性の向上、消費者行動の予測、競争力の洞察の獲得を支援するために、組織全体に AI と機械学習ツールを組み込んでいます。

しかし、多くの人にとって、AI ボットやプログラムのインストールに必要な時間とリソースは気が遠くなるようなものになる可能性があります。サービス・アズ・ア・トランスフォーメーション・モデルにより、これらの組織は、重要なタスクと知識を備えた AI テクノロジーだけでなく、その他のデータ、クラウド コンピューター、モバイル テクノロジーにもアクセスできるようになります。さらに、顧客のニーズや要求の変化に応じて、組織がテクノロジー ポートフォリオをより迅速に変革できるようにも役立ちます。

2. 顧客体験はデジタル化の主戦場である

効率性は企業にとって引き続き主要な目標となる可能性が高い一方で、デジタル変革には顧客体験とパーソナライゼーションの再考がますます必要になってきています。最も競争力のある組織は、顧客のニーズに単に応えるだけでなく、それらのニーズを予測し、その予測を満たすサービスと製品を提供する必要があります。これは、代替データ ソースから洞察を得て、リアルタイムの競合分析を生成し、応答性の高い意思決定をエクスペリエンス プランニングに組み込むことを意味します。

エクスペリエンスを再定義すると、エラーとコストが削減され、B2C と B2B 両方のビジネスの収益が向上するだけでなく、エンド ユーザー向けに差別化されたパーソナライズされたエクスペリエンスを継続的に提供することもできます。

3. データ増加の価値

人工知能と分析技術の向上により、人々はこれまで以上に多くのデータにアクセスできるようになりました。実際、2025 年までに 1 日あたり 463 エクサバイトのデータが作成されると推定されています。しかし、データだけではビジネスアクションを推進することはできません。意思決定の最後の段階は、依然として人間が担っています。

同様に重要なのは、データのコストが下がるにつれて、人間の判断の価値が高まるということです。この変化と、その結果としての職務機能および要件の進化を考えると、労働力の再教育が緊急に必要となっています。 2020 年、経営幹部は従業員のニーズにさらに応えるために、スキルとスキル向上の取り組みのギャップを埋める必要があります。

改善が見られるにもかかわらず、調査では雇用者と従業員のスキル研修に対する考え方に乖離があることが示されており、会社が新しいスキル研修の選択肢を提供していると答えた従業員はわずか35%であるのに対し、上級管理職では53%が提供していると答えている。成功する組織は、従来の教室の環境を超えて、専門家の集合的な知恵をより有効に活用するプロジェクトに重点を置きます。

4. データ、人工知能、デジタルの倫理的ガバナンス

データの量が増えるにつれて、その使用に関する疑問も増えます。信用限度額を決定するアルゴリズムから顔認識ソフトウェアの使用まで、AI 主導のテクノロジーは消費者と政府から厳しい監視を受けています。その結果、多くの組織が来年にはデジタル倫理担当者を追加することが予想されます。

これらの職員は、データのセキュリティや偏見などの考慮事項に対処しながら、新しいテクノロジーに関する適切な決定を下すための倫理的な枠組みを実施する責任を負うことになります。これらの分野における消費者の当面の懸念を軽減することに加えて、これらの当局者は、残された技術的課題、技術の意図された使用に関する新しいガバナンス基準の確立、およびこれらの予防措置が引き続き有効であることを保証できる新しいチェックとバランスのシステムについても見据えることになります。

5. アクセラレータの形でモジュール性を追加

専門家は、2025年までにAIのリーダーとなる組織は効率性が10倍になり、AIテクノロジーを採用していない組織の2倍の市場シェアを獲得すると予測しています。 AI の導入を加速するために時間とリソースの障壁を打ち破ることは、組織にとって生き残りの問題になりつつあり、ほとんどの経営幹部はそれを認識しています。

事前トレーニング済みの AI アクセラレータの形でモジュール性を導入することは、これらの障壁を打ち破り、テクノロジーを民主化する第一歩です。この拡張テクノロジーは、今後数年間で飛躍を目指す企業にとって重要な、必要なドメイン専門知識に基づいてトレーニングされています。

2020 年には、人工知能とデータ分析技術が業界全体でさらに普及するでしょう。企業が 2020 年にこれらのテクノロジーをどのように理解し、適用するかが、短期的および今後 10 年間で効率性を向上させる上で重要な役割を果たすことになります。