未来を形作るAIのトレンド

多くの人が人工知能技術の導入に非常に興味を持っていることは間違いありません。しかし、世界的な調査によると、スタートアップ企業の約 70% が AI ツールを使用しておらず、そのようなツールの不足がビジネスの成長にほとんど影響を与えていないことがわかりました。つまり、この技術の有効性を確認する人もいるにもかかわらず、AI技術は十分に活用されていないのです。そのため、企業は特に今後数年間に戦略的な洞察を得るために AI のトレンドを理解する必要があります。

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2020年以降に何が期待できるでしょうか?

企業が AI に最適な戦略を採用するには、必要な手順を踏む必要があります。人々は、AI がビジネス管理や投資収益率 (ROI) に与える影響をより大規模に認識するようになります。最も重要なのは、以下で説明するように、2020 年以降の AI 導入について楽観的になる必要があるということです。

AIはより賢くなる

AI はリソースが豊富でインテリジェントなテクノロジーですが、特にオーディエンスのニーズに応える場合には、微調整が必​​要です。今後は、AI 開発の可能性を制限する定義済み出力が、さまざまな側面から解放されるはずです。人工知能は常に、固定された、対応する、制約された入力間のバランスをとるツールとして見られてきました。したがって、人工知能技術を使用するマシンは、トレーニングに常に入力データのみに依存します。今後数年間で、AI はより自己学習型のテクノロジーとなり、よりスマートになるでしょう。従来の次元が崩壊するにつれて、業界の範囲や規模に関係なく、あらゆる業界に AI を適用しやすくなります。

AI のプラスの影響は、保険業界を含むさまざまな業界に及ぶでしょう。 AI モジュールが自己学習ツールになると、最適な自動車保険プランを特定したり、その他のリソースにアクセスしたりすることが容易になります。そのため、自己学習型 AI テクノロジーは、閲覧履歴に基づいてニーズを事前に分析し、関連性の高い結果のみを提供します。

エラーを減らす

AI プログラムは人間が設計したものなので、エラーが発生しやすくなります。しかし、今後数年間で、AI テクノロジーは自己修正可能となり、周囲の状況に基づいて学習し、自己修正するようになります。 AI 技術は銀行、運輸、医療などの重要かつ不可欠な分野でますます使用されるようになっているため、すぐに修正を行う必要がある場合は時間が問題になります。人工知能技術には、ニューラルネットワーク技術とパフォーマンスの強化が含まれます。そして、将来的に説明可能な AI を実現するためのすべての要素には、プロセスの倫理的かつ説明可能な部分が含まれる必要があります。

AI環境の強化

人工知能技術は将来、企業向けの最新のオペレーティングシステムになるでしょう。これにより、運用上のコンセプトが導入され、AI 環境を管理する役割が強化されます。 AI ツールは、モデルの展開、モデルの提供、メトリックの収集、パフォーマンスの監視、結果の分析、既存のエラー、展開されたモデルのトレーニングに使用されます。

B2Bの合理化

人工知能技術は、B2B 手順の改善に重要な役割を果たすことができます。将来的には、複雑なビジネスモデルの管理における AI の役割が全体的に拡大するでしょう。 B2B の複雑さが簡素化されるにつれて、すべての直感的なステップが合理的に処理されるようになるのは時間の問題です。つまり、AI が競争にさまざまな機能と利点をもたらすことができるため、データ主導の戦略が将来的に拡大することが期待できます。

ハイパーオートメーションの到来

調査会社ガートナーが発表した調査レポートによると、ハイパーオートメーションは2020年に最も画期的な技術トレンドの1つになると予想されています。つまり、この AI ユースケースは、既存のビジネス向けにデジタル ツインなどのデジタル ID のようなものを作成することになります。これには、インテリジェントなビジネス プロセス、ロボット プロセス、その他の形式の自動化テクノロジが含まれます。

前述したように、AI は特に将来、既存の技術環境において不可欠な役割を果たすでしょう。スマートチャットボットの導入により、AI ツールは今後さらに改善され、顧客の多様で複雑な問い合わせに対応しながら、各顧客にタイムリーな応答を提供できるようになります。しかし、これはランダムなプロセスではなく、ある程度の時間がかかります。人工知能は未来的な概念であるため、開発に時間がかかり、自己学習機能が組み込まれる必要があります。この方法でのみ、入力を最小限に抑え、出力を最大化しながら、企業に革新的なソリューションを提供することができます。