ビジネスでAIを統合する方法：従業員がスキルを欠く場合

デロイトの最近の調査によると、57%のアメリカの小規模ビジネスがAIに投資しており、2023年の36%から増加している。にもかかわらず、小規模ビジネスは、AIを扱うためのスキルが不足している従業員という大きな障害に直面することが多い。

小規模ビジネスは、従業員が少なく、リソースが限られているため、従業員を訓練することが難しい。しかし、幸いなことに、これらの会社がAIを成功させるために統合する方法がある。従業員が必要な知識を欠いている場合でも、会社はAIを統合することができる。

AIの実装プロセス

従業員が準備されていない場合、ビジネスはAIをどのように統合することができるか？通常、会社は外部のパートナーと協力するか、社内で専門知識を構築する。

社内で専門知識を構築する場合、2つの方法がある。1つは、フルタイムのリーダーを雇用することである。もう1つは、既存の従業員を訓練してスキルを向上させることである。社内で訓練することは、時間がかかり、労力が必要である。従業員は、既存の責任に加えて、複雑な新しい技術を学ぶ必要がある。

会社が内部の従業員と協力するか、外部のパートナーと協力するかに関係なく、理想的な実装手順は似ている。まず、会社の日常業務とワークフローを分析して、AIを統合する機会を特定する。各プロセスで、専門家はデータの品質を評価する。集めた情報に基づいて、ワークフローを再評価して、AIが現在のプロセスにどのように適合するか、または現在のプロセスがAIを基盤として再構築できるかを判断する。

会社がどこから始めるかに関係なく、重要な要素は、開放的な心構えである。会社は、技術の詳細をすべて知る必要はない。従業員のための基盤を構築するには、現在の状況、効率性や価値創出の影響、AIがプロセスにどのように影響するかを理解する必要がある。初期の教育のための良いフレームワークは、従業員にAIの機能を示し、次に新しいプロセス、AIが決定を下すためのデータ、そしてAIが独自に決定を下すことができるか、または人間の介入が必要かを示すことである。会社は、AIを単純に説明することで、AIの基礎的な理解を身につけることができる。

最も一般的な課題

AIの導入には多くの課題があるが、特に2つの課題が頻繁に発生する。1つは、経営陣がAIの導入プロセスを急ぐように会社に圧力をかけることである。多くの会社が現在AIを使用しているため、経営陣は、すぐにAIを導入しないと、後れを取ることを恐れている。

この圧力に直面して、専門家は、会社に可能な落とし穴を警告するために、冷静で測定されたアプローチを維持する必要がある。会社がプロセスを分析せずにAIを急いで導入すると、結果はおそらく損なわれ、時間とお金の浪費だけでなく、会社の運営にも潜在的な損害を与えることになる。

2つ目の課題は、データである。良いニュースは、データが存在する限り、会社はAIに適したデータの品質フレームワークを構築することができることである。データのギャップを埋め、ロバストなデータ品質フレームワークを構築することができる。 このプロセスは時間と忍耐が必要であるが、成功したAIシステムを構築するために必要である。会社が貧弱なデータの上にAIを構築すると、結果はおそらく欠陥があり、チームはプロセスに信頼を失うことになる。

データの課題は、データが存在しない場合にのみ、解決が難しくなる。会社がAIエージェントに予測をさせる場合、予測の基礎となるデータがなければ、外部のデータソースまたは合成データを使用してギャップを埋める必要がある。そうしたソースが利用できない場合、責任は人間に委ねられるべきである。

最も準備ができていないビジネスにアプローチする方法

ビジネスが特にAIに熟練していない場合、専門家は説明を簡単にし、技術の細部に深く入るべきではない。基本的な用語の定義、たとえばエージェント、コンテキスト、MCPから始めるべきである。明確な言語でこれらの単語を定義することで、専門家は、技術的な細部に深く入ることなく、ビジネスにAIを理解させることができる。

スキル向上は、上から始まる。経営陣は、AIの実際の働き方を理解する必要がないと主張することが多い。ただし、これは、AIの実際の影響と限界についての期待が一致していないこと、および一致していないことにつながることが多い。AIは、ビジネスに新しい技術的自律性をもたらしている。新しい従業員があなたのビジネスに参加する場合、背景とアクセスを理解したいと思わないだろうか。

AIを理解することで、経営陣と従業員は、会社内のさまざまな部門での利用パターンを特定することができる。AIは、多くの部門で使用されるデータを使用するため、専門家は、すべての部門と話をすることになる。彼らは、たとえば、「この部門のワークフローは別の部門のワークフローに接続されており、このプロセスはどのように類似しているかを発見することができる。私たちは、2つの部門の問題を解決するための1つのソリューションを構築する必要があるだけである」といったつながりを見つけることができる。

会社は、AIの導入プロセスを開始する前に、これらの相関関係に気づくことはない。プロセスが開始されると、会社のさまざまな部門の運営における類似性を発見し始める。したがって、会社のワークフローを最適化することに加えて、AIは、会社内の部門間のコラボレーションについての会話を開く。

従業員がエキスパートになる方法

多くの従業員は、AIについてどう考えるかを教えてくれる会社を待っている。しかし、文化的変化をもたらす技術に取り組む場合、従業員は情報を入手する責任がある。AIのニュースレターなどのリソースは、難しい概念を分解し、最新の開発について読者を最新の状態に保つために利用できる。

この心構えの変化は、新しい時代に成功するための基本的な要素である。従業員は、AIについて「私を置き換える」または「私の仕事を無意味にする」ことを恐れていない。代わりに、彼らは「この技術をどのように利用して、私が提供する価値を高め、新しい機会を生み出すことができるか」を尋ねている。

AIに対する前向きで開放的なアプローチは、最終的に従業員と会社の両方に良い影響を与えることになる。情報を入手し、前向きな態度を維持する従業員は、仕事でAIの推進者となることができる。会社がAIを導入することを決定したとき、こうした個人は、移行を主導する人となる。

次のステップ

会社がAIを成功裏に統合した後でも、まだ終わりではありません。会社は、プログラムを継続的に監視して、スムーズに実行され、正確な結果と会社が望む影響をもたらしていることを確認する必要がある。

AIは常に進化しているため、会社は、最新の進歩をどのようにプログラムに組み込むかを決定する必要がある。会社は、常に情報を入手することで、先頭を走り、真のAIリーダーになることができる。