3つのコアプリンシプル：GenAIデプロイからROIを生み出す

企業のリーダーは、ジェネレーティブAI（GenAI）をビジネスに導入したいと考えている。しかし、多くのプロジェクトは、Proof of Concept（POC）ステージを超えて進まないのはなぜか。最近のGartnerイベントで、Rita Sallam氏、ディスティングイッシュド・バイス・プレジデント・アナリストは、少なくとも30%のGenAIプロジェクトが、データの品質の低さ、リスク管理の不足、コストの急増、またはビジネス価値の実現の困難さなどの問題により、2025年末までにPOCの後で中止されるだろうと述べた。

これらの問題は、GartnerがGenAIはトラフ・オブ・ディルージョンメントに入り始めていることを理由に挙げている。しかし、Gartner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%、コストが15.2%、生産性が22.6%改善されたと報告している。

では、企業がGenAIを重要なワークフローに統合することに成功するものと、失敗するものとを何が区別するのか。後者のリーダーとチームは、厳格な準備とチェンジマネジメントが特徴的な異なるアプローチを使用している。これらは、GenAIの評価、選択、有効化を導く3つの重要な原則であり、チームはリスクを軽減し、コストを管理しながらビジネスプロセスを変革できる。

1. コアプリンシプル1: 最初からビジネス価値を厳密に量る:

ビジネスリーダーは、もともとGenAIの実験を優先していたが、今は投資から有形なビジネス価値を得たいと考えている。

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理解することで、企業に詳細なビジネスケースを開発するのに役立つことができる。 このプロセスの一環として、企業のチームと協力して、潜在的なユースケースを評価し、ビジネスの痛み点を解決することによってそれらを優先し、努力のレベルと予想されるROIを決定し、進捗状況を測定するための重要なパフォーマンス指標を開発する。 Google Cloud Next ’24では、同社は、101のストーリーを紹介した。 これは、顧客、従業員、クリエイティブ、データ、コード、セキュリティエージェントを展開することで、GenAIで成功を収めた組織の物語である。

マーケットの機能は、価値創出への道を簡素化しながら進化し続けている。 MicrosoftとGoogleは、大規模な言語モデルを検索エンジンに統合した。 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、洞察に至るまでの時間を短縮できる。 同様に、パートナーは、企業がカスタマイズして数週間で環境に展開できる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る。 企業は、実証済みのツールを取得し、展開のコストとリスクを削減し、新しいビジネス機能をより迅速に拡大できるため、利益を得ることができる。

2. コアプリンシプル2: データの品質、プライバシー、セキュリティを確保する。

モデルトレーニングと推論のために、高品質の、プライバシーに準拠した、セキュアなデータを提供することは、すべての成功したGenAI実装の基盤である。 企業は、AIモデルが正確で信頼性の高い出力を生成することを保証するために、データを準備する必要がある。 さらに、機密情報、モデル出力を含む、公開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る。 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上の問題を特定するために使用できる。

Mastercardは、GenAIを使用して、顧客とのやり取りを容易にし、不正行為を減らしている。 AI駆動のチャットボットは、顧客にインスタントアクセスを提供し、個人向けのレコメンデーション、口座情報、および取引履歴を提供する。

同社はまた、GenAIの予測モデリングを使用して、異常な支出パターンを特定し、潜在的な不正行為を示す。 GenAIを使用して、Mastercardは、不正なカードの検出率を2倍に増やし、誤検知を最大200%削減し、不正行為に弱い商業者を特定する速度を300%向上させた。

3. コアプリンシプル3: ヒューマンとGenAIのコラボレーションを強化する。

GenAIは、一部のプロセスを自動化するが、ほとんどの場合、人間がより良い決定を下すのを支援する。 GenAIは、シンセティックデータを作成し、データを処理し、パターンを認識し、予測分析を作成して、チームワークと新しいサービスを作成することを可能にする。 例えば、GenAIは、意思決定者が検討できるシナリオとレコメンデーションを提供することができ、最適な結果を実現することができる。 人間は、市場と状況の認識、ビジネス知識、判断、共感を意思決定に持ち込み、GenAIの機能を構築する。

では、企業はヒューマンとGenAIのコラボレーションの潜在能力を最大限に活用するにはどうすればよいのか。 リーダーは、明確に定義された役割と責任を設定する時間をとり、チームを最新の機能について継続的にトレーニングし、GenAIが期待どおりに動作しない場合のガイドラインとエスカレーションパスを提供する必要がある。 さらに、GenAIがビジネスを変革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る。 Forresterの調査によると、36%の従業員が、自動化またはAIによって仕事を失うことを心配しているが、実際には1.5%だけが仕事を失い、6.5%が役割がGenAIによって影響を受けることになる。 したがって、従業員は、このテクノロジーを避けるのではなく、受け入れるべきである。

Allstateは、GenAIを活用したチャットボットを実装し、自然言語処理を利用してリアルタイムでマルチリンガル対応を提供し、顧客の行動に関する洞察を深める。

チャットボットは、関連情報の収集と確認のための中央集権的なプラットフォームを提供することで、請求プロセスを合理化する。 人間のエージェントが、専門家の判断を必要とする複雑な請求を引き続き処理する一方で、チャットボットは、ルーチンワークを自動化し、処理時間を短縮することで、効率性を大幅に向上させる。 AIを使用してフォームの入力を合理化することで、Allstateは、正確性と顧客満足度を向上させることができる。

これら3つのコアプリンシプルを採用してGenAIからより多くのROIを得る

GenAIが世界の意識に突然現れたとき、リーダーはすぐにそれをビジネスに適用し、実験とイノベーションを奨励した。しかし、時には、POCは基礎から先行し、コストを増やし、期待どおりの価値を提供できないソリューションを作成した。

リーダーは、これら3つのコアプリンシプル – 健全なビジネスケースの開発、データ要件の対処、チームとAIのコラボレーションの支援 – を使用して、新しいGenAIイニシアチブを成功させることができる。 これにより、高価値のユースケースとツール、データのセーフガード、以及生産性とイノベーションの改善が可能になり、C-suite、取締役会、顧客、投資家などすべての利害関係者を喜ばせることができる。