CEOの視点：ジェネレーティブAIを受け入れる4つの方法

ジェネレーティブAIは、最近の流行にもかかわらず、全く新しい概念ではなく、1966年にMITのコンピュータサイエンティストであるジョセフ・ワイゼンベームによって最初の自然言語処理ベースのチャットボットが作成されたことに端を発するものです。AI技術は、過去数十年間に少しずつ進化してきましたが、AmazonのAlexaのような家庭用デジタルアシスタントによって普及しました。私たちは、ビジネスを行うやり方を変えることになる指数関数的な成長の時代にいます。

多くの人々は、ジェネレーティブAIの急速な普及を、携帯コンピューターの出現と比較しています。なぜなら、それが組織内のワークフロー、コラボレーション、創造性を変えるからです。次の10年間で、Sequoia Capitalは予測しています、GAIは、人間が作成したコード、芸術、文章と同等の品質と洗練度のコンテンツを生成することができるようになるでしょう。一部の企業は、Salesforceのように、新興技術への信頼を二重にしています。Salesforceのグローバル投資部門は最近、新しい2億5000万ドルのジェネレーティブAIファンドを立ち上げました。責任あるAIの開発を支援するために、次の18ヶ月間に渡ってです。

この流行に伴って、私たちは不確実性の独特な段階にもいます。企業は、ジェネレーティブAIの広範な使用のセキュリティまたは法的影響についてより慎重になっています。どの会社がジェネレーティブAIを迅速に採用し、どの会社が慎重に進むでしょうか?

グローバルデジタルアナリティクス会社のCEOとして、私はGAIとそのビジネスへの影響について慎重に楽観しています。以下は、リーダーが自信を持ってジェネレーティブAIを受け入れる4つの方法です:

1. 目標を考慮してください: CXは優先事項であるべきです

今日のあらゆるビジネスは、クライアントに執着するべきです。AIを日常のワークフローに織り交ぜる方法をテストする機会が増えるにつれて、私たちは、それがクライアントにどのように役立つかを重点的に考える必要があります。

理想的には、テクノロジーが基礎作業をより迅速に、エラーを少なくして行うことができます。ダッシュボードのデザイン、モデル構築、データエンジニアリングなど、ジェネレーティブAIをどのように利用して顧客に利益をもたらすことができるでしょうか。このアプローチにより、時間とリソースの無駄を排除し、チームが最優先事項に集中できるようになります。

ジェネレーティブAIは、データセットから洞察をより迅速に抽出するために使用する必要があります。LatentViewでは、GPT4のようなテクノロジーを使用して、特定のペルソナやシナリオに最も関連する洞察を生成する方法を探究しています。既存のデータ内で特定されたすべての相関関係を考慮して、ジェネレーティブAIを使用して、人間の手作業で導き出すのに数時間かかるかもしれませんが、見落とされる可能性のある主要な洞察を迅速に抽出することができます。

2. 従業員のためのパラメータを設定する

ジェネレーティブAIを受け入れることは、難しいことです。どの初期段階のテクノロジーと同様に、リーダーは従業員を未知の水域を導いています。LatentViewでは、新しい可能性のあるAIにほとんど制限を設けずにアプローチしています。ジェネレーティブAIと同様に従業員を導くCEOは、チームに必要なリソースと訓練を提供する必要があります。彼らにジェネレーティブAIについて学び、実験するよう奨励し、生産性を念頭に置いて共同で作業し、質問をして、新しい可能性とテクノロジーのユースケースを探求するよう促します。

例えば、デジタルとソーシャルチャンネルにわたる複数のマーケティングイニシアチブを持つ急成長しているマーケティングチームを管理しているとします。チームは効率的に動作する必要があり、実行に焦点を当てる必要があります。リーダーとして、GAIを使用してチームメンバーそれぞれに毎日最も関連性の高いものを自動的にプッシュする方法は何ですか? チームメンバーが仕事に来ると、カスタムダッシュボードを開き、今日の優先事項はこれら3つのことであることがわかります。手動での管理時間を半分に削減します。これらの洞察は、マーケティングチームの目標、1日で実行可能なこと、従業員がこれまでに実行したすべてのことに関するデータに基づいています。それぞれの従業員に固有のものです。

しかし、オープンな探索にはガイダンスが必要です。GAIで作成されたすべてのものがこの段階で徹底的に検証される必要があることを強調します。コードなど、出力は厳格なテストと検証を経て、GAIパワードのソリューションが正確で信頼性が高く、倫理的であることを確認する必要があります。リーダーは、GAI生成コンテンツをクライアントやその他の外部の利害関係者と共有する前に、すべてをレビューするための厳格な品質管理プロセスを開発する必要があります。

AIが進化するにつれて、セキュリティを常に念頭に置くことも重要です。チームをGAIツールの使用に関連するサイバーセキュリティの脆弱性とそれらを軽減するための計画について教育します。

3. GAIがワークフローを再発明する方法を探す

コードの記述を超えて、GAIは近い将来、組織全体のほぼすべての垂直と水平を自動化し、革新するでしょう。私が近い将来に来ると予測していることは次のとおりです。ジェネレーティブAIは、組織を顧客やクライアントに近づけるでしょう。大量の顧客データを分析し、顧客の好み、行動、ニーズのユニークなポートフォリオを構築して、CXとエンゲージメントを高めることができます。

GAIは、ITリソースが企業サイズの競合相手ほど豊富でない中規模企業の帯域幅を増やすこともできます。具体的には、GAIは、現在IT専門家によって仲介されているビジネスプロフェッショナルとコンピューターの間のコミュニケーションを合理化します。これにより、小規模なプロジェクトやプロセスについてITが中間者となる必要がなくなり、効率が向上します。

ビジネスユーザーは、GAIを使用して大規模なデータセットを分析し、人間の分析者が時間とリソースの制限により見逃す可能性のある洞察を発見することもできます。リモートまたはハイブリッドワーク環境で働く従業員の負担を軽減し、手動プロセスを自動化することもできます。電子商取引やその他のデジタルネイティブプラットフォームでは、GAIを使用して、より正確で関連性の高いレコメンデーションエンジンを開発し、個々のユーザーに合わせてコンテンツやマーケティングメッセージをパーソナライズすることができます。これにより、マーケティングの転換、顧客の保持、収益の増加が実現します。

最後に、AIは、従業員が簡単にアクセスできるように、ワークフローに関するより良い履歴を作成するのに役立ちます。GAIは、組織の知識やベストプラクティスを 捕獲し、文書化するために使用されるでしょう。これにより、貴重なリソースが作成され、将来的にチームメンバーが退職または退職した場合に重要な知識や専門知識が失われるのを防ぐことができます。

4. 将来を前向きに捉える

リーダーがジェネレーティブAIについて、そしてそれが特定のビジネスにどのように適用されるかについて学ぶにつれて、潜在的なリスクとともに機会を認識することが重要です。私の勧告は、GAIを実験する意欲を持つことですが、同時にその潜在的な影響について明確な理解を持って進むことです。GAIは一時的なトレンドではなく、仕事のやり方やビジネスを変える変革的なテクノロジーです。

GAIの最新の進歩について常に最新情報を入手することが重要です。ビジネスが将来に対して十分に準備されていることを保証するためです。革新と実験を奨励する文化を作成することは、従業員がGAIの新しい可能性やユースケースを探求することを可能にするため、不可欠です。オープンなコミュニケーションとコラボレーションを通じて、チームメンバーはGAIを探求し、実装するプロセスにおいて完全に情報を得て、関与することができます。