GenAI 導入による ROI を高める 3 つの基本原則

企業のリーダーたちは、 generative AI （GenAI）をビジネスに導入する企業は増えています。では、なぜこれほど多くのプロジェクトが概念実証（POC）段階から抜け出せないのでしょうか？最近のガートナーのイベントで、著名な副社長アナリストのリタ・サラム氏は、 最小30％ 2025 年末までに、データ品質の低さ、リスク管理の不十分さ、コストの急増、望ましいビジネス価値を実現できないなどの問題により、GenAI プロジェクトは POC 後に中止されるでしょう。

これらの問題は、ガートナーがGenAIが参入し始めていると述べた理由の1つです。 幻滅の谷 ガートナーは、最新の「新興テクノロジーのハイプ・サイクル2024」で、GenAIが企業にとって最優先事項であると報告しています。ただし、ガートナーの別の調査では、回答者は、GenAIの導入により、企業の収益が15.8%増加し、コストが15.2%削減され、生産性が22.6%向上したと報告しています。

では、GenAI を主要なワークフローに統合することに成功した企業と、予測されたビジネス価値を実現できなかった企業の違いは何でしょうか? これらのリーダーとチームは、厳格な準備と変更管理を特徴とする異なるアプローチを採用しています。ここでは、GenAI を使用したユースケースの評価、選択、有効化をガイドする 3 つの重要な原則を紹介します。これにより、チームはビジネス プロセスを変革しながらリスクを軽減し、コストを管理できます。

1. 基本原則 1: 最初からビジネス価値を厳密に定量化する:

ビジネスリーダーは当初は GenAI の実験を優先していたかもしれませんが、現在は投資から具体的なビジネス価値を獲得することに熱心になっています。

パートナーは、ワークショップを開催して全体的な目標、データプロセスとテクノロジーインフラストラクチャの現状などを把握することで、企業が詳細なビジネスケースを開発するのを支援できます。このプロセスの一環として、パートナーは企業チームと協力して潜在的なユースケースを評価し、ビジネス上の課題を解決して優先順位を付け、労力のレベルと期待されるROIを決定し、進捗状況を測定するための主要業績評価指標を開発します。Google Cloud Next '24で、同社は次のことを強調しました。 101ストーリー 顧客、従業員、クリエイティブ、データ、コード、セキュリティのエージェントを導入して GenAI で成功している組織。

市場の機能は進化し続け、価値創造への道筋を合理化しています。Microsoft と Google は、大規模な言語モデルを検索エンジンに統合しました。インターネット ユーザーは、要約された回答とリンクを受け取ることができるようになり、洞察を得るまでの時間が短縮されました。同様に、パートナーは、企業が数週間以内にカスタマイズして自社の環境に導入できる AI および機械学習モデルを備えた GenAI アクセラレータ プラットフォームを提供しています。企業は、実証済みのツールを手に入れ、導入のコストとリスクを削減し、新しいビジネス機能を迅速に拡張できるというメリットを得られます。

2. 基本原則 2: データの品質、プライバシー、セキュリティを確保する。

モデルのトレーニングと推論に高品質でプライバシーに準拠した安全なデータを提供することは、あらゆる GenAI 実装の成功の基盤です。企業は、AI モデルが正確で信頼性の高い出力を生成するようにデータを準備する必要があります。さらに、モデル出力などの機密情報を漏洩から保護するためのガードレールと新しいツールを実装しています。同様に、GenAI は、チームまたは自動化によって修復できるセキュリティの問題を特定するために使用できます。

マスター は、顧客とのやり取りを容易にし、詐欺行為を削減するために GenAI を使用しています。同社の AI 駆動型チャットボットは、パーソナライズされた推奨事項、アカウント情報、取引履歴に顧客が即座にアクセスできるようにします。

同社はまた、GenAI 予測モデリングを使用して、不正使用の可能性を示唆する異常な支出パターンを特定しています。GenAI により、Mastercard は不正使用されたカードの検出率を 200 倍にし、誤検知を最大 300% 削減し、不正使用の恐れがある加盟店を特定する速度を XNUMX% 向上させました。

3. 中核原則3：人間とGenAIの連携を強化する。

GenAI は一部のプロセスを自動化しますが、ほとんどの場合、人間がより良い意思決定を行うのを支援します。GenAI は、合成データの作成、データの処理、パターンの認識、予測分析の作成が可能で、チームワークと新しいサービスの作成を強化します。たとえば、GenAI は、意思決定者が結果を最適化できるように検討すべきシナリオと推奨事項を提供できます。人間は、GenAI の機能を基に、市場と状況の認識、ビジネス知識、判断力、共感力を意思決定に持ち込みます。

では、企業は人間とGenAIのコラボレーションの可能性を最大限に引き出すにはどうすればよいのでしょうか。リーダーは、明確に定義された役割と責任を設定し、最新の機能についてチームを継続的にトレーニングし、GenAIが期待どおりに機能しない場合はガードレールとエスカレーションパスを提供する時間を取る必要があります。さらに、GenAIがビジネスを再構築するというビジョンを共有し、人間の能力を置き換えるのではなく強化することを強調する必要があります。Forresterの調査によると、 36% 短縮されます 従業員の 1.5% が自動化や AI によって職を失うことを恐れていますが、実際に職を失うと感じているのはわずか 6.5% で、XNUMX% が GenAI によって職務が影響を受けると予想されています。そのため、従業員はこのテクノロジーを避けるのではなく、受け入れるべきです。

オールステート は、自然言語処理を活用してリアルタイムの多言語サポートを提供し、顧客行動に関するより深い洞察を得る GenAI 搭載チャットボットを実装しました。たとえば、エージェントのサポートを必要とする顧客ジャーニーを特定することで、以前のモデルのパフォーマンスを 3 倍に向上させることを目指しています。

チャットボットは、関連情報を収集して確認するための集中プラットフォームを提供することで、請求プロセスを効率化します。人間のエージェントが引き続き専門家の判断を必要とする複雑な請求を処理している一方で、チャットボットは日常的なタスクを自動化し、処理時間を短縮することで、効率を大幅に向上させます。Allstate は AI を使用してフォームの記入を効率化することで、精度と顧客満足度を向上させています。

これらの 3 つの基本原則を採用して GenAI からより多くの ROI を獲得しましょう 

GenAI が世界中で注目されるようになると、リーダーたちはすぐに GenAI をこれらのビジネスに適用し、実験とイノベーションを奨励しました。しかし、時には POC が基礎を先取りし、コストが増大し、期待した価値をもたらさないソリューションが生み出されることもありました。

リーダーは、健全なビジネス ケースの開発、データ要件への対応、チームの AI との連携支援という 3 つの基本原則を活用して、新しい GenAI イニシアチブを成功させることができます。リーダーは、経営幹部、取締役会、顧客、投資家を同様に喜ばせる価値の高いユース ケースとツール、データ保護、生産性とイノベーションの向上を指摘できるようになります。