アンドレア・モルガン＝ヴァンドームは、Blue Yonderのチーフ・イノベーション・オフィサーです。この役割では、業界戦略、製品戦略、ロードマップの方向性、アクイジション戦略、市場戦略のパッケージとメッセージ、新製品の導入を担当しています。
AIは新しいものではありません。人間は1940年代からAIの研究を始め、ジョン・マッカーシーなどのコンピュータ科学者は、この技術が何を達成できるかについて私たちに目を開かせました。新しいのは、むしろこの技術に関する話題の量です。話題の量は指数関数的に増えているようです。ChatGPTは2022年に大きな注目を集めてリリースされましたが、現在はDeepSeekやQwen 2.5が世界を席巻しています。話題の量は理解できます。計算能力の向上、より大きなデータセットへのアクセス、改良されたアルゴリズムやトレーニング手法により、AIやMLモデルはほぼ毎月その有効性を倍増させています。毎日、推論やコンテンツ生成などの分野で大きな進歩をしています。私たちが住む時代は、本当にワクワクする時代です。しかし、話題の量は反作用をもたらすこともあります。AIに関する話題が実質よりも大きいという印象を与えることがあります。私たちは、情報過多の時代に生きているため、重要な機会を見逃すことがあります。もしかしたら、生成的なAIに関する「ノイズ」が多いため、一部のリーダーはこの技術を未成熟と見なし、投資に値しないと考えるかもしれません。彼らは、批判的な量の採用が行われるまで待ってから、自分たちも参加することを決めるかもしれません。あるいは、安全を優先して、生成的なAIをビジネスの影響が少ない分野でのみ使用するかもしれません。しかし、彼らは間違っています。生成的なAIで実験し、失敗することは、全く始めないことよりもはるかに良いでしょう。リーダーとは、機会を活用し、変革し、再考することを意味します。AIは非常に速く進化しています。如果あなたがこの波に乗らなければ、あなたは全く見逃すことになります。この技術は、明日のビジネス世界の基盤になります。現在参加する者が、どのような未来になるかを決定します。生成的なAIを使用して、わずかな改善だけに止めるのではなく、飛躍的に変化させましょう。那が勝者が行うことです。どれほど悪いことが起こるか生成的なAIの採用は、単純にリスク管理の問題です。企業の幹部は、他の新しい投資と同様に、この技術を扱うべきです。過度のリスクを負うことなく、前進する方法を見つけましょう。何かをしなさい。すぐに結果がわかります。AIがプロセスを改善するかどうかは明らかです。分析パラリシスに陥ることを避けましょう。達成しようとしていることを長々と考える時間を浪費しないでください。ボルテールの言葉を思い出してください。完璧を目指すことで、よい結果を得る機会を逃すなと。最初に、受け入れる結果の範囲を作成しましょう。次に、それを目指して改善し、前進し続けましょう。完璧な機会、完璧なユースケース、実験する完璧な時期を待っていることで、悪影響が生じるだけです。待っている時間が長くなるほど、機会コストが増えます。どれほど悪いことが起こるか。試験用の風船をいくつか選び、実験してみましょう。失敗したとしても、組織はそれによってより良くなります。失敗は実際に性格を形成し、回復力をもたらします組織が生成的なAIの実験に失敗したとします。どうなると思いますか。組織的な学習には、試み、ピボットし、チームがどのように苦闘するかを見てみることには、非常に大きな価値があります。人生は、学び、次の障害を乗り越えることの連続です。如果あなたがチームやツールを失敗の瀬戸際まで追い込まないのであれば、組織の限界をどのように判断しますか。何が可能かをどのように知ることができますか。あなたが正しい人を正しい役割に配置し、そして彼らを信頼しているのであれば、あなたは何も失うことはありません。チームにリアルな課題を与え、プロとして成長し、仕事からより多くの価値を得ることができます。もしも生成的なAIの実験に失敗したとしても、次の試みの際には、より良く準備できます。実験するための道筋を特定しましょう始めるには、ビジネスの課題が最も大きい分野を特定しましょう。ボトルネック、強制されたエラー、管理されていない期待、見過ごされた機会などです。データ分析や課題解決に多くの時間を要する作業やワークフローは、AIの実験に適した候補となります。私の業界であるサプライチェーン管理では、機会は至る所にあります。たとえば、倉庫管理は生成的なAIの出発点として優れています。倉庫管理には、多くの要素をリアルタイムで調整することが含まれます。製品を処理、保管、回収するために、正しい人が正しい時間に正しい場所にいる必要があります。冷蔵食品の場合、特殊な保管要件が必要になることがあります。これらの変数を管理することは、巨大な事業です。伝統的に、倉庫管理者は、星の配置を整えるために、無数の労働者と商品に関するレポートを確認する時間を持っていません。これには多くの時間がかかり、倉庫管理者はリアルタイムの混乱に対処するなどの他の仕事もあります。生成的なAIエージェントは、生成されるすべてのレポートを確認し、洞察と根本原因に基づいて情報に基づいたアクションプランを生成できます。彼らは潜在的な問題を特定し、有効な解決策を構築できます。管理者が節約できる時間は、過小評価できないほど多くあります。これは、生成的なAIによって最適化できるビジネスの重要な分野の例です。時間のかかるワークフロー、特にデータや情報を処理して決定を下す必要があるワークフローは、すべてAIの改善の優れた候補となります。ただ単に、ユースケースを選択し、始めましょう。ただ、飛び込んでみましょう生成的なAIはここにあり、革新のスピードで進化しています。毎日、新しいユースケースが現れます。毎日、この技術はより良くなり、より強力になります。メリットは明らかです。組織は内部から変革され、人間はデータを活用して最高のパフォーマンスを発揮します。より速く、より賢いビジネス上の決定ができます。私はこれについてさらに多く話すことができます。あなたが「完璧な条件」が出現するのを待っている時間が長くなるほど、あなたとあなたのビジネスは、後手に回ります。あなたが優れたチーム、健全なビジネス戦略、改善の実際的な機会を持っているのであれば、あなたは何も失うことはありません。あなたは何を待っているのですか?
