企業における AI ROI の最大化

これまでの数多くのテクノロジーと同様に、人工知能 (AI) は、企業が必ず採用しなければならない次の偉大なイノベーションとして歓迎されています。皮肉なことに、基盤となるテクノロジーは何十年も前から存在していましたが、最新のイテレーションでは、誇大宣伝が最高潮に達し、企業全体への実装の現実を上回っています。しかし、IT チームは IT トレインに乗らなければならないというプレッシャーが高まる中、その熱意と収益の現実のバランスを取らなければなりません。実装が異なると投資レベルも異なるため、多くの場合、異なるスケジュールで異なる収益を生み出す必要があります。

成功する AI 製品を提供できるかどうかは、ビジネス リーダーが選択した特定の戦略、計画、実行、熟練したリソースの可用性、製品ロードマップへの適合、組織によるリスクの受容、予想される投資収益率 (ROI) に対する時間管理など、さまざまな要因に依存します。

これらの要素のバランスを取ることは困難ですが、次の 3 つの手順に従うことで、組織は AI ROI への道を歩み続けることができます。

テクノロジーを理解する

多くの企業は、自分たちが遅れていると思いながら AI 競争に参入しますが、その理由、方法、さらにはテクノロジーが何であるかさえ十分に理解していません。その結果、彼らの最初の仕事は、精密 AI と生成 AI から始めて、さまざまな種類の AI を区別することです。

精密AIとは、 機械学習 および 深い学習 モデルを活用して成果を向上させます。これにより、企業は意思決定プロセスを自動化し、効率を高め、ROIを向上させることができます。Precision AIは、企業にとって確立された主力技術へと成長し、引き続き大きな採用が見られ、日々主流になりつつあります。

生成AI GenAI は新しい技術であり、OpenAI が 2022 年後半に ChatGPT をリリースして以来、注目を集めています。新しいセマンティック テキスト コンテキストを生成するために数十億のパラメータでトレーニングされた基礎的な大規模言語モデル (LLM) で構成される GenAI は、ビジネスへの影響と運用効率に大きな機会をもたらしますが、導入ライフサイクルはまだ初期段階です。

大きなハードルの 1 つはデータ品質の基準です。低品質のデータセットは透明性と倫理的な問題を引き起こす可能性があるため、GenAI アプリケーションではデータ品質の基準が厳しくなっています。

データの信頼性は、ワークフローの設計と実装、実行するパイプラインの確立、API による抽象化、キュレーションと民主化、さまざまなデータ タイプの処理から始まります。4V (量、速度、正確性、多様性) を含む前世代のデータ品質要件ではなく、AI には、予測、生産性、精度、大規模なペルソナの 4P を含む新しい要件が必要です。

予測AI アルゴリズムを使用すると、統計分析を使用してデータ内のパターンを見つけ、動作を識別し、保存されている履歴データとデータ ストリーミングを相関させて将来のイベントを予測し、リアルタイムで意思決定を行うことができます。

生産性AI によりビジネス プロセスの自動化が可能になり、企業の運用効率と生産性が向上し、反復的なタスクが削減され、スタッフはより戦略的な任務に取り組む時間を確保できます。

精度: このメトリックは、機械学習モデルがユースケースによって決定された許容範囲内で精度を生成できる方法でモデル結果を測定します。精度は、真陽性の数を陽性予測の総数で割って計算されます。

大規模なペルソナ: 顧客の購入履歴、サイト上での行動、特定の商品に対する顧客の感情分析、アンケートの回答など、信頼できるデータを活用するプロセスを指します。人口統計全体にわたって個別のエクスペリエンスを提供します。

企業は、データ品質に加えて、ガバナンス、コンプライアンスの調整、クラウドへの投資、人材、新しいビジネス運用モデル、リスク管理、リーダーシップのコミットメントなど、内部と外部の両方における数多くの他の要素を考慮して AI の準備状況を評価する必要もあります。

組織は、まず目標と戦略目標に合致する AI ビジョンを確立する必要があります。AI の導入には多額の先行投資が必要となるため、C レベルの幹部の賛同を得ることが不可欠です。CIO は、ROI への道筋を C レベル全員に明確に説明する必要があります。これは、IT を単なる支援機能から戦略機能へと高める上で、CIO の真の試練となります。

次に、組織は人材、プロセス、テクノロジーを調整する必要があります。組織は従来、AI を人間のワークフローに統合してきたため、AI にはディープラーニング モデルや機械学習などの新しいスキルと認定が必要です。ただし、GenAI は状況を逆転させますが、ほとんどのベスト プラクティスと責任ある使用ガイドラインには、倫理基準と価値観を維持するために「人間が関与する」コンポーネントが依然として含まれています。

AI の導入には、ガバナンスとデータ品質保証のための新しいビジネス プロセスも必要であり、新しい AI モデルの提供を担当するデータ サイエンティストが複雑なビジネス問題を解決できるようにする必要があります。

新しい AI 製品が設計、開発、製造されて生産されるにつれて、企業は AI 業界の最新の規制ポリシーにも注意を払う必要があります。 欧州AI法はAIの利用に関するベストプラクティスを確立した—そして、それらのポリシーに従わなかった場合の結果も。その結果、企業は AI 規制に関する取り組みを作成、評価、更新するためのチームを構築しました。

企業がますますデータ主導型になるにつれ、分析プロセス自動化プラットフォームを通じて最良の洞察を提供できるように、データ資産を保護するための基本的な戦略を策定する必要があります。そこから、企業は自社にとって最も適切な AI テクノロジーと新しいプラットフォームを選択できます。

ビジネスケースを定義する

最後に、AI 投資の真の利益を得るには、顧客にメリットを売り込む必要があります。つまり、AI 技術がさまざまな業界の企業の変革を推進しているため、AI への対応には新しいビジネス マインドセットが必要です。

AI 製品開発を成功させるには、業界固有のカスタマー ジャーニーを深く理解し、AI ソリューションをビジネス目標に合わせる必要があります。顧客中心主義は新しい運用モデルの開発において重要な役割を果たし、効率性を高めるために最新のテクノロジーが使用されます。

たとえば、AI の成熟度を少しでも高めたいと考えている顧客は、ソフトウェア資産とクラウド インフラストラクチャを活用して新しい製品やソリューションを開発できます。これにより、従業員の満足度を高め、顧客の期待を上回ることに注力し続けることができます。

そうは言っても、組織の中核は、製品開発ライフサイクルを短縮し、新製品の提供効率を高めるために、市場投入までの時間を短縮し、新しいプロセス管理を改善することに重点を置く必要があります。たとえば、分散型拡張データ分析プラットフォームを使用して、取り込み、キュレーション、民主化、処理、分析をリアルタイムで自動化します。これらはすべて、生産性と ROI を向上させます。

AI ROI の可能性を最大限に引き出す

AIの本質は、高度なアルゴリズム、データ品質、コンピューティングパワー、コードとしてのインフラストラクチャ、ガバナンス、 責任あるAI データのプライバシーと機密性を保護するための倫理観が必要です。AI アプリケーションの準備の要点とデータ管理の課題には、堅牢なデータ駆動型のフレームワーク、人材、プロセス、戦略、倫理、テクノロジー プラットフォームが必要です。

同時に、 マッキンゼーは、企業の65%がAI技術を使用していると報告している。—昨年の 2 倍の数字です。勢いはありますが、導入は好奇心から実際のビジネスユースケースへとゆっくりと進んでいます。GenAI は新たなブレークスルーをもたらし、組織がセマンティックおよびマルチモーダル LLM の開発を通じて新しい機能を活用できるようにします。AI 機能のすべてを民主化し、新しい収益源を生み出すことを可能にします。

適切な戦略、リーダーシップのコミットメント、適切なユースケースへの投資により、企業は AI を通じて大きな価値を獲得し、変革的な成長を推進することができます。