Ram Reddy, NagarroのCTO Ram Reddy NagarroのCTO

サンタのように、企業にも課題は尽きない。ここがAIの活用法

毎年、誰かが「今年のホリデー・シーズンは技術がすべての問題を解決する」と宣言します。遅れた出荷、サプライ・チェーンのボトルネック、製品の欠陥、適切な贈り物を見つけること… しかし、毎年同じ問題が再現し、企業はホリデー・シーズンに苦労します。今年も、AIが解決策になるという声が上がっています。しかし、多くの企業はすでにAIに多大な投資をしており、結果は今のところ中途半端です。幸いなことに、前進する方法があります。企業がAIの活用法を知りたいのであれば、華麗なデモや企業のロードマップを見るのではなく、サンタの工房を見てみましょう。はい、サンタ。赤い服、笑顔、トナカイ、玩具、そして誰もが感謝している締め切り。もしも鈴の音を取り除けば、その工房は現代の企業と似ている。善意を持ってはいるものの、過大な負担と、誰もが管理できないシステムが拡大しています。ホリデーの混乱の中に、企業が今問いている質問があります。信頼できるソフトウェアをどのようにして製品を市場に出すのか。データをどのようにしてよりよい決定を下すのか。AIを使用して混乱を生み出すことなく、説明のつかないメスを避ける方法は何か。北極の「創造的なコードベース」問題何世紀にもわたるシステム、コンピューターコードを使用して出荷しているエルフのチームを想像してみてください。各エルフには少し異なるスタイルがあります。何人かは最後の瞬間の修正を好みます。何人かは「一時的なパッチ」が大丈夫だと主張しています。何人かは「これが私たちがいつも行ってきたことだから」という理由でまだ手動でテストしています。エンジニアなら誰でもこれを読むと身震いするでしょう。ホリデーの魔法は、バックログの蓄積、標準の不一致、時折のみ動作する不安定なシステムなどの問題から工房を守ることができませんでした。ブラックフライデーからこれらの緊張が高まります。解決策はもっと魔法ではありません。もっと構造です。硬い、官僚的なプロセスではありません。創造性が自らの重さに潰れるのを防ぐ、軽量なピアレビュー、自動テスト、デザインと更新を前方に推進するパイプラインです。また、機械の知能からの少しの助けもあります。パフォーマンスの問題をスキャンするツール、セキュリティリスクをフラグするツール、クリスマス・イブに必ず壊れるバグを指摘するツールです。これは華麗ではありません。しかし、これが会社を壁に突き当ててしまうのと、信頼性の高い出荷をする会社を区別するものです。工房が実際に何が起こっているかをリアルタイムで見ることができたので、シーズンから学ぶためのスペースができました。ルドルフの関税の悪夢とサプライ・チェーンの本当の不安今年の工房のもう一つの静かな危機は、関税です。サンタが地政学から免除されていると思いますか。そうではありません。玩具の部品が高価になり、配達が遅れると、トナカイでも子供たち（と彼らの親たち）から影響を隠すことはできません。今年の問題を解決したのは、厳しい管理ではなかった、可視性だったのです。AIのおかげで、工房と他の企業は、明確なサプライヤーデータ、ほぼリアルタイムで更新される予測、人間が大きな声で聞きたくない質問に答えることができるシナリオモデルを持っています。《部品の価格が上がった場合、サプライヤーがオフラインになった場合、輸送が混乱した場合、ある地域では需要が急上昇し、別の地域では低下した場合》AIはトナカイを置き換えませんでした。工房に事態が深刻になる前に行動する機会を与えました。成果は効率的な生産だけでなく、チームの平穏と、真夜中の消火活動の減少でした。関税がシーズン中盤に変更されると、工房はすぐにどの部品がより高価になったか、どのサプライヤーが突然非経済的になったか、どの部品を避けてホリデーの予算を超えないようにする必要があるかを確認できました。AI駆動の可視性により、チームは関税なしの代替品を特定し、地元の部品を推奨し、気象パターンの監視を改善することができました。予測と実際の結果を継続的に比較することで、工房はプロセスを改良し、ボトルネックを予測し、事前に対応することができました。これにより、反応的な運用は、動きのある知性に近づきました。AIを使用する消費者は実際に気づき、信頼するホリデー・シーズン中、ほとんどの消費者はバックエンドのコードやサプライ・チェーンについて考えることはありません。彼らは毎日、チャットボットやギフトのレコメンデーション、パーソナライズされた広告を通じてAIとやり取りしています。ここで、信頼が最も重要です。企業は、AIシステムが人間の管理、説明、コンテキストなしで動作すると、ユーザーを苛立たせ、信頼を損ない、さらには評判を傷つける可能性があることを発見しています。マーケティングとカスタマーエンゲージメントを例に挙げてみましょう。AIは、ホリデーのメールやソーシャル広告のようなコンテンツを大量に生成することを容易にします。しかし、スピードだけでは不十分です。設計が不十分な自動化は、口調の悪いメッセージ、エラー、偏見を生み出す可能性があります。これは、AI生成コンテンツに依存する企業が今シーズン直面している課題です。消費者の信頼、エンゲージメント、さらには売上も損なわれる可能性があります。カスタマーサービスも同様です。チャットボットはホリデーの大量の問い合わせに対応できますが、人間の管理なしでは、混乱を招く、不完全な、無神経な、または完全に間違った回答を提供するリスクがあります。消費者は気付きます。悪い経験はすぐに広まります。人間の管理を組み込んだAIの設計は、口調、共感、判断を軽視しないことを保証します。パーソナライゼーションエンジンも人間の管理が必要です。Etsyがユニークなギフトのデザインを支援したり、小売業者がレコメンデーションを提供したりする場合、AIは透明性、説明可能性、コンテキストの認識が必要です。そうでない場合、レコメンデーションは押しつけがましい、的外れ、または断片的なものに感じられます。特にプレッシャーのかかるホリデー・ショッピングの際にはそうです。重要な考えはシンプルです。技術、スピード、スケールだけではなく、人を中心にAIを設計することです。明確なガイドラインと継続的な管理は、倫理的な問題だけではなく、企業にとって不可欠です。責任あるAIは、人間の判断を強化するのではなく、置き換えるのです。ユーザーが理解され、尊重され、信頼できる体験を生み出すのです。ホリデー・シーズン中は、ユーザーが戻ってくるような体験を作ることができ、フラストレーションを避けることができます。なぜサンタについて話しているの？北極は、企業が公に認めたくない問題の便利な代名詞です。善意でまとわれているコードベース、簡単に壊れるサプライ・チェーン、適切なガイドラインや消費者保護のないアルゴリズムです。これらの問題は、製造業、小売業、公共機関など、すべての業界で存在します。しかし、ホリデー・シーズンのプレッシャーにより、見過ごすことが難しくなります。しかし、良いニュースもあります。解決するには、そり、エルフ、赤い服が必要ではありません。実用的エンジニアリング、明確なデータ、責任あるAIの使用、人間の判断と組み合わせることで、同じ問題を現実の世界で解決できます。サンタの工房が心を失うことなく進化できたのなら、我々も同様に管理できるはずです。できれば、12月まで待たずに始めましょう。