AIテクノロジーを統合して、企業が目標を達成できるようにします

AIは、これまで考えられなかった多くの可能性を可能にした現代科学の驚異です。 AIの結果として、業界の多くのものがより効率的かつ生産的になりました。

ビジネスにおけるAIの役割について言えば、AIは商業の世界で幅広い用途を持っています。 AIは、ありふれたものから壮観なものまで、さまざまな業界のあらゆるビジネス活動に影響を与えています。 AIテクノロジーは、広く利用可能であるため、競争上の優位性を維持する方法を模索している企業にとって徐々に重要になっています。

以下は、ビジネス手順を変更しているAI統計です。

• Fortune Business Insightsによると、2021年の世界のAI市場は474.7億ドルであり、予測期間中のCAGRは33.6％で、2028年までに3603.6億ドルに成長すると予測されています。
• Gartnerによると、企業全体でAIの使用が増えると、2021年には2.9兆ドルのビジネス価値と、62億時間の作業生産性が生まれます。
  
• AIのビジネス価値に関連する別のGartnerの予測では、ビジネスの付加価値による最大のタイプのAIであり、採用への初期の障壁が最も少ない意思決定支援/増強が強調されています。 予測では、意思決定支援/拡張は2030年までに他のタイプのAIイニシアチブを超えて、世界のAI由来のビジネス価値の44％を占めると予測しています。

• Forbesによると、企業の83％が、 AIが今日のビジネスの戦略的優先事項であると考えています。
  
• ビジネスにおけるAIの役割が増大しているにもかかわらず、多くの企業は開発と実装の課題を抱えており、これらのAIの問題を解決する必要があります。 このブログでは、AIテクノロジーを統合するための6つのステップの方法論と、企業が目標を達成するのに役立つビジネスにおけるAIの利点について説明します。

それでは、会社の目標を達成するためのテクノロジーの実装について詳しく見ていきましょう。

AIテクノロジーの実装

1.テクノロジーに精通する

企業は、AIプログラムに参加する前に、まず特定の種類のアクティビティを実行するテクノロジーと、その長所と限界を特定する必要があります。 たとえば、ビジネスにおける人工知能の例としては、ロボットプロセスの自動化とルールベースのエキスパートシステムがあります。これらはどちらも機能が明確ですが、どちらも学習および進化することはできません。

一方、ディープラーニングは、膨大な量のラベル付きデータから知識を抽出するのに優れていますが、それがどのように行われるかを理解することはほぼ不可能です。 これは、規制当局がそのような選択が行われる理由を知ることを要求する金融サービスのような高度に規制された分野では厄介な場合があります。

いくつかの企業は、仕事のために間違った技術を追求することによって時間とお金を浪費しています。 一方、企業は、特定のニーズに最適なテクノロジー、対処するベンダー、およびさまざまなテクノロジーを完全に理解している場合にシステムをどれだけ迅速に実装できるかを評価するのに適しています。 この理解を得るには、通常はITまたはイノベーショングループ内での継続的な調査と教育が必要です。

2.ビジネス要件を理解する

ビジネスを確認し、AIベースのソリューションを使用して対処できる戦略的な問題点を決定します。 最初のステップは、企業のどの部分がコグニティブアプリケーションから最大の利益を得ることができるかを把握することです。 ビジネスにおけるAIは、予測的な洞察を提供できます。 プロセスの自動化に役立ちます。 あなたはそれらを調べることによってあなたの会社の目標を見つけることができます。 それらは通常、知識（データ分析またはテキストのコレクションから得られた洞察）が高い需要があるが、何らかの理由で利用できない会社の一部です。

AIを統合するための次のステップは、AIプログラムを確立することです。これは、ニーズと機能の徹底的な評価を実施し、その後、優先順位の高いプロジェクトポートフォリオを開発することです。 AIを使用している企業は、次の3つの分野で評価を行う必要があります。

• 可能性の特定
• ユースケースの評価
• 適切な技術の選択

提案されたAIソリューションを技術的にも組織的にも実装するのはどれほど難しいですか？ AIアプリケーションをビジネスで立ち上げることの利点は、時間と労力の価値がありますか？

ガートナーは、「 AIおよびML開発戦略」調査を通じてオンライン調査を実施しました。 調査によると、組織内のAIプロジェクトの平均推定数は2019年に4つでしたが、回答者は今後3年以内に15のプロジェクトを含めると予想しています。 これは、2022年までに、調査対象の組織が平均35のAIまたはMLプロジェクトを実施することを期待していることを示しています。

3.価値の主な推進要因に優先順位を付ける

会社のニーズを確立したら、ビジネスプロジェクトでAIがビジネス上および経済的にどのようなメリットをもたらす可能性があるかを判断する必要があります。 AIのさまざまな実装を検討し、短期的な目標に焦点を当て、可能な限り財務的またはビジネス的価値を実証することにより、それぞれを実際の結果にリンクするようにしてください。

目標を検討するときは、価値の推進要因（顧客価値の向上や従業員の効率の向上など）が会社の業績向上と同じくらい重要であることを忘れないでください。 人ではなく機械が、時間のかかる特定のタスクをより効率的に実行できるかどうかを検討してください。

推進価値は、各ユースケースで検討中のAIツールが本当に機能するかどうかを調べます。 一部の企業は、チャットボットやインテリジェントエージェントに不満を感じる可能性があります。たとえば、それらのほとんどは、現在、単純なプログラムされたシナリオを超えて人間の問題解決に対応できないためです（ただし、急速に改善されています）。 請求書発行などの単純な手順を高速化する可能性のあるロボットプロセス自動化などの他のテクノロジーは、より複雑な製造システムの速度を低下させる可能性があります。

4.パイロットの立ち上げ

現在のAI機能と予想されるAI機能の違いが常に明らかであるとは限らないため、企業は組織全体にコグニティブアプリケーションを展開する前に、トライアルプロジェクトから開始する必要があります。

概念実証パイロットは、ビジネス価値の高いプロジェクト向けに特別に設計されています。 また、組織が一度に複数のテクノロジーをテストできるようにします。 テクノロジーサプライヤーに左右された上級管理職によるプロジェクトの「注入」を避けるために、特別な予防策を講じてください。

あなたの会社がそうすることを計画しているなら、多くのパイロットを扱うために卓越性の認知センターまたは同等の構造を確立することを検討してください。 この方法は、ビジネス内で必要な技術スキルと能力の開発、および小規模なパイロットからより効果の高い大規模なアプリケーションへの移行を支援します。

職場での人工知能（AI）と機械学習（ML）の採用についてMemSQLが委託した調査では、回答者の65％が働いて使用の準備をしていると、ML / AIはMLとAIを採用する主なポイントはより多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を可能にし、分析のためのこれらのテクノロジーの重要性を強調します。

5.スケールアップ

多くの企業がコグニティブパイロットの立ち上げに成功していますが、組織全体でのAIの実装にはそれほど効果的ではありません。 AIを使用している企業は、目的を達成するためにスケールアップするための正確な計画を必要とします。そのため、テクノロジースペシャリストと自動化されたビジネスプロセスの所有者との間の調整が必要になります。

コグネティブテクノロジーは通常、プロセス全体ではなく個々のタスクを支援するため、AIを既存のシステムやプロセスと統合することで、ほとんどの場合、スケールアップが必要になります。

企業は、スケールアッププロセスを開始する前に、必要な統合が実行可能かどうかを検討する必要があります。 ビジネスにおける人工知能の例の1つはスケーラビリティです。これは、ビジネスにおけるAIアプリケーションが、取得が困難な独自のテクノロジーに依存している場合に制限されます。 パイロットフェーズの前または最中に、ビジネスオーナーとITチームがスケーラビリティの問題について話し合うようにしてください。 RPAのような比較的基本的なテクノロジーを使用しても、ITのエンドランを成功させることは困難です。

8つのビジネス機能にわたる33のAIユースケースに関するマッキンゼーの調査によると、結果はAIが企業に有意義な価値を提供していることを示唆しています。 回答者の44％以上が、展開されているビジネスユニットでのAI採用によるコスト削減により、AI採用によりビジネスユニットのコストが平均で少なくとも10％削減されたと報告されています。 回答者は、マーケティングと販売、製品とサービスの開発、およびサプライチェーン管理セクターでのAIの使用事例からの収益の伸びを報告する可能性があります。

6.小さく始めます

ただし、最初に開始するときは、ビジネスでAIをどのように適用するかを慎重に検討してください。つまり、最初のプロジェクトですべてのデータを投入せず、最高のものを期待してください。

マイナーなサンプルデータセットから始めて、AIを適用してそこに含まれる値を示します。 次に、数回の勝利の後、完全な利害関係者のサポートを使用してソリューションを戦略的に展開します。 次に、AIが新しいデータセットに対してどの程度機能するかを確認してから、これまでに見たことのないデータでAIを機能させることができます。

最初の計画が規模に合っているかどうかを確認した後（または、先に進む前にアプローチを変更する必要がある場合）、低コスト、低リスクのプロジェクトからより野心的なイニシアチブに移行できます。これらの早期学習は、コストのかかる回避に不可欠です。将来の失敗。

よくある質問

Q1。 AIを構築する方法は？

A. AIシステムの作成は、ソフトウェアが自動的に改善されないという点で、標準のコンピュータープログラミングとは異なります。 AIを構築する際に留意すべき6つの主要なステップがあります。

• 問題を特定する
• データを準備する
• アルゴリズムを選択する
• アルゴリズムをトレーニングする
• プログラミング言語を選択する
• 選択したプラットフォームで実行

Q2。 人工知能の使い方は？

A.近年、AIの発見は、処理能力の進歩、大量のデータの可用性、革新的なアルゴリズムのおかげで行われています。

人工知能は社会のデジタル革命の重要な要素と見なされており、将来の使用は大きな変化をもたらすと予測されています。 以下は、AIが変化をもたらしているいくつかの業界です。

• 音声認識
• ヘルスケア技術
• ストリーミングサービス
• チャットボット
• 農業におけるAI
• 製造
• 輸送
• サイバーセキュリティ

Q3。 AIはビジネスにどのように役立ちますか？

A.以下は、AIが企業の成長と進捗状況の監視に役立ついくつかの方法です。

• 感情分析は、さまざまな種類のテキストで人々の感情や意見を監視および分析するために使用される自動化されたプロセスです。
• パワフルなコンペディティブインテリジェンスを使用すると、製品から人、プロモーションに至るまで、競合他社が行うすべてのことを追跡し、最も情報に基づいた意思決定を行うことができます。
• AIの売上予測により、潜在的な問題を回避する時間がある間に、潜在的な問題を確認できます。
• 予測分析により、AIは情報を知識に変換し、未来への洞察を提供します。

結論注記

AIをあらゆる企業に統合することは大きな仕事です。

それには、深い知識、多くの時間、そして精度への取り組みが必要です。 さらに、AIが特定のビジネスに価値をもたらす方法に焦点を当て、それが最も必要とされる場所を決定するのではなく、AIが特定のビジネスに価値を付加する方法に焦点を当て、それを正常に実装するために最も必要な場所を決定します。

次に、人工知能開発会社の助けと知識を活用して、 AIビジネスのアイデアを活用し、AIの困難な分野を使用して長期的な価値を生み出すことができます。