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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への渇きを満たす能力により、ウイルス的に広まりました。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100万人以上の訪問者を集めました。個人は組織は、それを日常生活や活動に大きな熱意で統合しています。
しかし – GenAIは世界的に有名ですが、まだ多くの企業が実験を超えたところまで進んでいません。組織はその可能性に興奮していますが、最終的に計測可能な価値を生み出すことができる規模でそれを採用することが難しいことが多いです。
私の役割では、AIが組織の運営方法を進化させ、顧客に提供できる価値について見ることができました。ただし、企業は潜在力をパフォーマンス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の実験的な展開を実施し、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用的な戦略を開発しました。
私たちのGenAIの価値への道
Copilotを採用するにつれて、私たちのアプローチにより、どこでその機能が価値を加え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任意の組織にとって役立つでしょう。
私たちが道に沿った行動の一部は以下のとおりです：
- 構造化された採用フレームワークから始める。GenAIの機能を導入するために、私たちは組織内の利益を得る可能性のある人物を特定し、次に技術の特定のユースケースを特定し、最後に、各役割または人物のために個別のトレーニング計画を作成しました。これにより、ユーザーは正確に機能を使用する方法を知ることができます。
- 実験を使用して技術を検証する。Copilotの場合、私たちは3つのユーザーグループを使用した演習を実行しました。グループAにはCopilotのライセンスがなく、グループBにはツールへのアクセスのみを提供し、ガイダンスやトレーニングは提供しませんでした。グループCには私たちの完全な採用フレームワークを提供しました。結果は、グループCがグループ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は週あたり2.5時間の時間節約を達成しましたが、グループBは週あたり1.8時間でした。この演習により、特定のタスク（プレゼンテーションの作成など）に費やされる時間に関するベースラインデータも提供されました。これは、私たちの採用フレームワークが機能していることを確認するための別の強力な例でした。
- 従業員を密接に関与させる。私たちのCopilotの実験のような演習は、従業員が新しい技術に簡単に関与することを保証します。私たちは、Copilotのユースケースの選択に従業員を密接に関与させました。これにより、採用率と最終的にROIが向上します。このプロセスにより、技術の価値を明確に認識できるエバンジェリストも生まれます。私たちのグループCのコホートは、技術の価値を明確に認識できたため、会社全体で、特にチームでチャンピオンとして活躍しました。
- ハイパーパーソナライズされた継続的なトレーニング計画を作成する。プロジェクトマネージャーとプロセス所有者と協力して、Copilotのユースケースが毎日のタスク（短期間でプレゼンテーションを作成するなど）に適切であることを確認しました。armed with this understanding、we created highly tailored training that showed how technology could help them reach their goals。Also、we found that continuous training around creating prompts was very valuable in helping people get the best value out of GenAI。It is also fun and helps keep the community united。For example、we have created a group in which we are sharing useful prompts、and we also have regular short sharing sessions。
- 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することで、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を利用しました。GenAIのようなドメインは非常に速く変化するため、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する。倫理的なAIについての質問や、仕事を奪う可能性についての懸念は一般的です。したがって、採用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の責任ある使用を確実にするために、私たちは責任あるAIフレームワークを利用しました。このフレームワークは、従業員にとって明確なガイドラインを提供し、会社の価値観と一致しています。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、私たちは、嫌いな退屈で時間のかかるタスク（例：会議の議事録作成、コミュニケーションの草案作成、混雑したメールボックスの整理）を引き受ける能力に焦点を当てました。彼らの熟練度が高まったにつれて、より洗練されたテクニック、例えば高度なプロンプトを作成してより正確でカスタマイズされた出力を得る能力を紹介しました。
時間、イノベーション、トレーニング
私たちのCopilotや他のGenAIプロジェクトの経験は、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の採用と変更管理のフレームワークが必要です。ユーザーのトレーニングと積極的な関与と組み合わせると、これにより従業員を動機付け、GenAIに関する懸念を解消します。
技術が組織に根付いて広がると、それは文化の一部となり、GenAIから実際の価値を実現するための道を加速します。
