Rajan SethuramanはLatentView AnalyticsのCEOです。彼の会社に対するビジョンは、CPG、金融サービス、テクノロジー、ヘルスケア、小売り、その他の主要セクターにおける専門知識に導かれ、クライアントのビジネスニーズを人間の観点から理解し、AIの価値と成功を最大化することです。
ジェネレーティブAIは、最近のバズワードではあるが、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・ワイゼンバウムによって作られた最初の自然言語処理ベースのチャットボットの進化形である。AI技術は、過去数十年間に少しずつ進化してきたが、AmazonのAlexaのようなデジタルアシスタントによって普及し、今回のジェネレーティブAIのブームによって、ビジネスを行うやり方を変えることになるだろう。 多くの人は、ジェネレーティブAIの急速な普及を、ポータブルコンピューターの出現と比較している。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、クリエイティビティを変えるからである。次の10年間で、Sequoia Capitalは予測しているように、GAIは人間が作ったコード、芸術、文章と同等の品質と複雑さを持つコンテンツを作成できるようになるだろう。いくつかの企業は、GAIへの投資を強化している。例えば、Salesforceのグローバル投資部門は、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た。これは、責任あるAIの開発を支援するためである。 しかし、同時に、セキュリティや法的影響についての懸念もある。どの会社がジェネレーティブAIを急速に採用し、どの会社が慎重に進めるのか。 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の未来とビジネスへの影響について、慎重に楽観的である。以下は、リーダーがジェネレーティブAIを受け入れる4つの方法である。 1. 目標を考える：CXが優先事項である 現在のビジネスでは、顧客に焦点を当てることが重要である。AIを日常のワークフローに組み込む機会が増えるにつれ、顧客にどう役立つかを考えなければならない。 理想的には、テクノロジーが基本的な作業を速く、ミスなく行えるようにしたい。ダッシュボードの設計、モデルビルディング、データエンジニアリングなど、どのようにジェネレーティブAIを利用して顧客に利益をもたらすかを考える必要がある。このアプローチにより、無駄な時間とリソースを削減し、チームが最優先事項に集中できるようになる。 ジェネレーティブAIは、データセットから洞察を速く引き出すことができる。LatentViewでは、GPT4のようなテクノロジーを利用して、特定のペルソナやシナリオに最も関連のある洞察を生成する方法を探っている。既存のデータ間の関係を分析して、手動で行うには時間がかかりすぎる、または見落とす可能性のある重要な洞察を迅速に抽出することができる。 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、従業員にとって挑戦となるかもしれない。いかなる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領域に導く必要がある。LatentViewでは、AIの新しい可能性に、制限なくアプローチしている。CEOは、チームに必要なリソースとトレーニングを提供し、ジェネレーティブAIについて学び、実験することを奨励するべきである。従業員が共同で作業し、質問し、新しい可能性とテクノロジーの使用例を探求することを促すべきである。 例えば、デジタルとソーシャルチャンネルを横断するマーケティングチームを管理していると仮定する。チームは効率的に動く必要があり、毎日最も重要なタスクに集中する必要がある。リーダーとして、GAIをどのように利用して、チームメンバーごとに最も関連のある情報を自動的に提供できるか。チームメンバーが仕事に来ると、カスタマイズされたダッシュボードを開き、そこにはその日の最優先事項が表示されている。手動での管理時間を半分に削減できる。これらの洞察は、マーケティングチームの目標、1日の達成可能なタスク、チームメンバーの過去の実績に基づいており、各チームメンバーごとにユニークである。 しかし、オープンな探索にはガイダンスが必要である。GAIで作成されたすべてのものが、慎重に検証される必要があることを強調する。コードのような出力は、GAI駆動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保証するために、徹底的なテストと検証を経る必要がある。リーダーは、GAI生成コンテンツを外部の利害関係者と共有する前に、厳格な品質管理プロセスを開発しなければならない。 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が重要である。チームに、サイバーセキュリティの脆弱性の可能性と、それに対処する計画について教育する。特に、GAIツールの使用に関連する潜在的なセキュリティリスクを強調する。 3. GAIがワークフローを再発明する方法を探す コードの書き込みを超えて、GAIは組織内のほぼすべての垂直と水平を自動化し、革新することになる。近い将来に起こることを予測する。ジェネレーティブAIは、組織を顧客やクライアントにさらに近づける。大量の顧客データを分析し、顧客の好み、行動、ニーズを反映したユニークなポートフォリオを構築することで、CXを強化し、エンゲージメントを促進することができる。 GAIは、ITリソースが豊富でない中堅企業の帯域幅を増やすこともできる。具体的には、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、現在はITエキスパートによって仲介されているものを、ストリームライン化する。小規模なプロジェクトやプロセスについて、ITを仲介者として排除することで、効率性を高めることができる。 ビジネスユーザーは、GAIを利用して、大量のデータセットを分析し、人間のアナリストが時間やリソースの制約により見逃す可能性のある洞察を発見したり、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するために、手動プロセスを自動化したりすることができる。電子コマース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を利用して、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た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る。これにより、マーケティングコンバージョン、顧客リテンション、収益の増加につながる。 最後に、AIは、ワークフローに関するより良い履歴を作成することで、従業員が組織の知識にアクセスしやすくすることができる。GAIは、組織の知識やベストプラクティスを文書化し、将来のチームメンバーにとって貴重なリソースを作成するために利用される可能性が高い。重要な知識や専門知識が従業員の退職や離職時に失われないようにする。 4. 未来に向かって楽観的に リーダーがジェネレーティブAIについてより多くを学ぶにつれて、特定のビジネスへの適用について、潜在的なリスクと機会を認識することが重要である。私の勧告は、GAIを実験する意欲を持つべきであるが、同時にその潜在的な影響についても明確に理解する必要がある。GAIは、一時的なトレンドではなく、ビジネスを行うやり方を変える変革的なテクノロジーである。 常にGAIの最新の進歩を追うことで、ビジネスが未来に備えることができる。革新と実験を奨励する文化を作ることは、従業員がGAIの新しい可能性や使用例を探求することを可能にするため、不可欠である。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駆動のソリューションの探求と実装のプロセスに完全に情報を得て、関与することができる。
