イノベーションのFOMOを克服し、AI/GenAIを使用して特定のビジネス問題を解決する方法

企業の幹部がパフォーマンスを評価し、次の計画を立てる忙しいシーズンに入ります。コストの増加、持続的なサプライチェーンの問題、持続可能性の目標を達成するための継続的な努力の後、多くの課題があります。しかし、まだ誰もが心に留めているトピックはある——人工知能（AI）/生成AI（GenAI）です。

イノベーションのFOMOの時代に突入しています。幹部は、会社が後ろに残らないように、AI/GenAIの機能をいくつか運用に組み込むよう求められます。しかし、すべての興奮の中で、イノベーションはプロセスであり、解決策ではないことを覚えておくことが重要です。永続的な影響を生み出すには、組織は、新しい機能が特定のニーズに合致していることを確認し、リスクを評価し、測定可能なビジネス成果に結び付ける必要があります。

以下は、企業幹部チームから共通の質問/課題と、AI/GenAIがどのように役立つか、また、いくつかの業界でこのイノベーションがすでに違いをもたらしている例です。

新しいテクノロジーが毎日導入されていて、予算はすでに限界です。AI/GenAIイノベーションへの投資が最もROIをもたらす場所をどのように決定できますか？

逆説的に、誰もが加速し始めたとき、リーダーシップチームは基礎に焦点を当て、スピードを落とす必要があります。まず、AI/GenAIについてどう考えているかについて、すべてのメンバーが一致していることを確認してください。AIはすでにしばらくの間あり、ハイレベルでは、データを分析し、洞察を収集し、賢く働くためのツールと考えるのが最善です。GenAIはより新しいもので、すべての洞察を使用して自動的に実際のコンテンツと推奨事項を生成する方法について扱います。すべての会社は、AI/GenAIの機能を組み込むことで利益を得ることができますが、移行を民主化することで、労働者が価値があると感じるのに役立ちます。

企業ワイドのAIエコシステムを構築しようとする企業は、カイゼン方法からインスピレーションを得ることができます。トヨタが開拓したこのアプローチでは、組織のすべてのレベルのチームが、小さなインクリメンタルな変更を加えて無駄を排除し、プロセスを最適化することを奨励します。これにより、AI/GenAIが最も影響を与える可能性のある場所を特定するのに役立ちます。また、「テストアンドラーン」マインドセットを育むのに役立ち、結果として、より幸せで生産的な従業員が育まれます。

フォーカスオン：輸送業界

輸送業界では、AI/GenAIが需要予測、在庫管理、予測メンテナンス、ルート最適化など、すべてを改善するのに役立ちます。 デルタ航空 は、顧客データを分析してパーソナライズされた旅行体験を提供するためにGenAIを使用し、 UPS は、AIを使用したORIONシステムで、交通状況の変化に応じて配送ルートを調整し、 ニューヨーク市MTA は、運賃回避を削減するためにAIを展開しています。

拡大するにつれて、Cスイートと機能リーダーシップ、特にITの間でコミュニケーションギャップが生じています。AI/GenAIを使用して、真実性を失うことなく、内部および外部のメッセージをより効果的に作成する方法はありますか？

GenAIは驚くほどリアルなメッセージを生成できますが、ブランドの評判を保護するために、一定の基準を維持することが重要です。つまり、スタイルは重要であり、人々は本物のように感じる方法でコミュニケーションを行いたいと思います。 PwC の最近の調査によると、Cスイート、消費者、従業員の間で信頼を確立することは、ますます重要になっています。ビジネスの幹部の93%が、信頼を構築して維持することで利益が向上することに同意しています。組織内でも同様で、従業員は、偽りのような新しい管理指令や、適切な文脈で提示されていない新しいテクノロジーに対して、慎重な態度をとることがよくあります。

誤ったコミュニケーションは時間とお金を浪費し、イノベーションと運用の効率を低下させます。GenAIは、過去のやり取り（顧客や従業員との）の大量のデータセットを分析して、潜在的な反応をモデル化し、リアルタイムの洞察を提供し、2つの「言語」（ビジネスが何を伝えたいかと、顧客/従業員がそれをどのように受け取るか）の間のブリッジとして機能することで、これを積極的に解決できます。幹部がパフォーマンスに関するタイムリーなAIドライブの洞察を得た場合、運用上の決定を戦略的な目標に合わせることができます。また、従業員がプロセスの一部になるように、継続的な教育とスキルアップの取り組みを通じて、AI/GenAIは脅威ではなく、資産と見なされることができます。

フォーカスオン：小売業界

パンデミック後の消費者行動は劇的に変化したため、小売企業は、顧客データを分析して、高度にパーソナライズされたサービス、製品の推奨、마케ティングキャンペーンを提供するためにAIを使用することが重要です。規模では、AIは、将来の行動を予測するのに役立ち、ターゲット化されたセールス努力と顧客の獲得を改善するのに役立ちます。この分野の将来は、興奮することなく、ショッピングの方法を完全に変革することになります。たとえば、 アマゾン は、店内センサーからのデータを分析して、チェックアウト不要の店舗を世界中で動作させるAIを搭載した「Just Walk Out」テクノロジーを継続的に改良しています。

私たちの業界では、膨大な量の機密性の高い顧客情報を扱っており、新しいテクノロジーを導入することでデータがさらなる脆弱性にさらされる可能性があることを心配しています。AI/GenAIを使用する利点と、リスクを軽減する方法はありますか？

医療と同様に、AI/GenAIの変革における黄金律は、「まず害を加えない」ということです。ヘルスケアや金融サービスなどの特定の業界は、複雑で厳しく規制された環境のため、AIの広範な導入は遅れてきましたが、特定の機能では大きな進歩がありました。最も目立つ証拠は、顧客サービスで、AIを使用したチャットボットや仮想アシスタントが24時間体制でサポートを提供し、一般的なロジスティックに関する質問に回答するのに役立ちます。たとえば、2018年に開始された バンクオブアメリカのAIを使用したチャットボット「エリカ」 は、4200万人以上のクライアントから8億回以上の問い合わせに応えており、1億2000万回以上のパーソナライズされた洞察/ガイダンスを提供しています。

皮肉にも、デリケートな業界でのセキュリティに関する懸念が残っているにもかかわらず、AI/GenAIは不正検出の分野でプラスの影響を享受しています。 不正は金融における慢性的な問題 であり、2029年までに金融業界に480億ドルの損失をもたらすと予測されています。AIアルゴリズムは、不正行為を示す可能性のある異常を特定するために、膨大なデータセットを分析できます。また、セキュリティチームは、しきい値を超えた場合にのみ介入をトリガーする、疑わしい活動のしきい値を設定できます。GenAIは、データ入力、調整などの特定のルーチンタスクを自動化するのにも役立ち、チームが人間の分析が役立つ、ローンの承認、デフォルトなどの、より繊細な決定を下す時間を解放するのに役立ちます。

フォーカスオン：銀行業界

2021年、 PNC は、企業の歴史データから学習するAIと機械学習（ML）を使用する、キャッシュ管理アプリケーション「PINACLE」を立ち上げました。このモジュールがトレーニングされると、毎日更新して、将来のキャッシュフローを予測し、バージョン管理の問題を軽減し、さまざまなシナリオの現在および将来のキャッシュポジションに関する洞察を深めるのに役立ちます。AIは、特に持続可能性に焦点を当てた投資家を支援するのにも役立ちます。 モルガンスタンレー は、AIの分析機能が「ESGパフォーマンスの強い企業を特定し、リスクを軽減し、持続可能性目標に沿ったポートフォリオを形成するのに役立つ」とアドバイスしています。

2025年の基調を設定

企業には、AI/GenAIを使用して運用を最適化するための、かつてない機会があります。しかし、このような変革には、規律が必要です。来年に向けて、幹部は、変化はチームスポーツであること、どのような新しいテクノロジーのROIも特定のビジネス成果に結び付けられる必要があること、そして、方向性のないスピードは混乱をもたらすことを明確にする必要があります。ハイプを無視し、有意義な影響に焦点を当て続けることで、組織は、この新しいイノベーションの時代に永続的な成功を収めることができます。