GenAIを活用したワークフォースから価値を実現する方法

OpenAIのChatGPTにより、ほとんどの人々が今日、GenAIについて知っています。単純なプロンプトで人々の知識の欲求を満たす能力により、注目を集めました。このツールの使用は真正に印象的です。5日間で100万人のユーザーを獲得し、最初の数ヶ月で1億人以上の訪問者を集めました。個人や組織は、毎日の生活や活動に熱心に組み込んでいます。

しかし、GenAIは世界的に有名ですが、まだ実験を超えて進んでいない人もいます。組織はその可能性に興奮していますが、最終的に価値を生み出すことができるスケールで採用することが難しいことがあります。

私の役割では、AIが組織の運営や顧客への価値提供を進化させていることを目撃することができました。ただし、企業は潜在力を実行力に変えるためのガイドが必要です。これらの課題を念頭に置いて、私のチームはMicrosoftのM365 Copilotを使用した実験的な導入を実施し、企業が成功した採用と有意義なROIを達成するための貴重な洞察と実践的な戦略を開発しました。

私たちのGenAI価値への道

Copilotを導入する際に、私たちのアプローチにより、どの分野で価値を生み出すことができるかを特定することができました。

私たちの経験は、ワークフローにGenAIを導入しようとしている組織にとって役立つことになるでしょう。

私たちが進む途中で役立った行動は以下の通りです：

• 構造化された導入フレームワークから始める。GenAIの機能を導入するために、私たちは組織内で利益を得る可能性のある人物と、特定のターゲットを絞ったユースケースを特定し、次に各役割や人物向けに個人化されたトレーニングプランを作成しました。ユーザーが機能を最大限に活用する方法を知ることができるよう、注意深くガイドしています。
• 技術を検証するために実験を使用する。Copilotの場合、3つのユーザーグループを使用した実験を実施しました。グループAにはCopilotのライセンスが与えられていませんでしたが、グループBにはツールへのアクセスのみを提供し、トレーニングやガイダンスは提供しませんでした。グループCには私たちの全面的導入フレームワークを提供しました。結果は、グループCでグループBと比較して31%の採用率の向上を見せました。さらに、グループCは週に2.5時間の時間短縮を達成しましたが、グループBは週に1.8時間でした。この実験により、特定のタスクの時間短縮に関するベースラインデータも得ることができました。たとえば、プレゼンテーションの作成に関する時間短縮についてです。これは、私たちの導入フレームワークが機能していることを示す別の強力な例であり、証拠となりました。
• 従業員を密接に関与させる。Copilotの実験のような取り組みにより、従業員が新しい技術に積極的に関与することができます。私たちは、従業員と密接に協力して、Copilotのユースケースを選択しました。これにより、採用率とROIの向上につながりました。このプロセスにより、企業内で技術の価値を推進するエバンジェリストも生まれました。グループCのコホートは、技術の価値を明確に認識できたため、会社全体やチーム内で技術を推進し、さらに採用を促進しました。
• ハイパーパーソナライズされた継続的なトレーニングプランを作成する。プロジェクトマネージャーやプロセスオーナーと協力して、Copilotのユースケースが彼らの日常業務に適切であることを確認しました。たとえば、短期間でプレゼンテーションを作成する必要がある場合です。この理解を基に、技術が彼らの目標を達成するのに役立つことを示す、高度にカスタマイズされたトレーニングを作成しました。さらに、プロンプトの作成に関する継続的なトレーニングは、ユーザーがGenAIから最大の価値を得るのに役立つことを発見しました。また、コミュニティを結束させ、楽しいものにすることもできます。たとえば、役立つプロンプトを共有するグループを作成し、定期的な短い共有セッションを実施しています。
• パートナーを活用する。私たちは、特定のユースケースとトレーニングオファーを提供して、私たちのスキルセットを構築するのに役立つパートナーと協力しました。GenAIのような急速に変化するドメインでは、パートナーシップとコラボレーションは、良い結果を得るために不可欠です。
• 従業員の懸念について積極的にコミュニケーションをとる。倫理的なAIや、仕事を奪う可能性についての質問は一般的です。したがって、導入フレームワークが明確に倫理的なAIとAIの倫理的な使用を定義することが重要です。AIの責任ある使用とセキュアな使用を確保するために、私たちのResponsible AIフレームワークを活用しました。このフレームワークは、会社の価値観と一致した、従業員にとって明確なガイドラインを提供し、AIを責任を持って使用することを支援します。また、GenAIが仕事に与える影響についての懸念を払拭するために、人気のない退屈で時間のかかるタスクを代替できる能力に焦点を当てました。たとえば、ミーティングの議事録作成、コミュニケーションの草案作成、または混雑したメールボックスの整理などです。ユーザーの熟練度が向上するにつれて、より高度なテクニックを導入しました。たとえば、より正確でカスタマイズされた出力を生成する高度なプロンプトを作成する能力を向上させました。

時間、イノベーション、トレーニング

Copilotや他のGenAIプロジェクトでの私たちの経験は、構造化されたパイロットフェーズが重要であり、従業員がイノベーション技術を学ぶ時間が必要であることを示しています。また、チームの特定のニーズに合わせたAI導入と変化管理のフレームワークも必要です。ユーザーのトレーニングと積極的な関与と組み合わせて、これにより、GenAIに関する懸念を払拭し、動機付けます。

技術が組織に根付いて広がると、文化の一部となり、GenAIから実際の価値を実現するための道を加速します。