エンタープライズにおけるAIのROIの最大化

数多くのテクノロジーと同様に、人工知能（AI）は、エンタープライズが必ず使用しなければならない次の大き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、基礎となるテクノロジーは数十年前から存在していますが、最新のイテレーションにより、実装の現実を上回るほどの熱狂が高まっています。ただし、ITチームは、ITトレインに乗る圧力に直面しながら、熱情とボトムラインの現実をバランスさせなければなりません。さまざまな実装には、さまざまな投資レベルが必要であり、異なるリターンを生み出す必要があります。しばしば、異なるタイムテーブルで。

成功したAI製品を提供する能力は、ビジネスリーダーが選択した特定の戦略、計画、実行に依存します。スキルドリソースの可用性、製品ロードマップ内の適合性、組織のリスク受容、期待されるROIに対する時間管理など、多くの要因があります。

これらの要因をバランスさせることは課題ですが、以下の3つのステップに従うことで、組織はAIのROIへの道を維持できます。

テクノロジーを理解する

多くのエンタープライズは、AIの世界に参入していますが、理由、方法、またはテクノロジーそのものを十分に理解していません。したがって、彼らの最初のタスクは、精密AIと生成AIの違いを理解することです。

精密AIは、マシンラーニングとディープラーニングモデルを使用して成果を改善することです。エンタープライズは、意思決定プロセスを自動化し、効率性を高め、ROIを増加させることができます。精密AIは、エンタープライズの確立されたワークホーステクノロジーに成熟し、毎日より主流になりつつあります。

生成AI(GenAI)は新しく、2022年後半にOpenAIがChatGPTをリリースして以来、注目を集めています。基礎となる大規模言語モデル（LLM）を使用して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ことで、ビジネスへの影響と運用効率化の機会を提供しますが、導入ライフサイクルは初期段階です。

大きな障害は、GenAIアプリケーションではデータ品質の基準が高く、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ことです。

データの信頼性は、ワークフローを設計して実装することから始まり、パイプラインを確立して実行し、APIを介して抽象化し、キュレーションと民主化を実施し、さまざまなデータタイプを処理します。以前のデータ品質要件の世代には、4V（ボリューム、速度、真実性、多様性）が含まれていましたが、AIには、予測、生産性、精密性、ペルソナの4Pが含まれる新しい要件が必要です。

予測: AIアルゴリズムを使用して、データ内のパターンを分析し、将来のイベントを予測して予測することができます。

生産性: AIはビジネスプロセスの自動化を可能にし、エンタープライズの運用効率と生産性を高め、繰り返しのタスクを削減し、スタッフが戦略的なタスクに集中できるようにします。

精密性: このメトリックは、モデル結果を、機械学習モデルが使用ケースによって決定される許容範囲内で精度を生成できるように測定します。精密性は、真の陽性の数を陽性予測の総数で割ることによっても計算されます。

ペルソナのスケーラビリティ: このプロセスでは、顧客の購入履歴、サイトでのアクション、顧客の特定の製品に対する感情分析、アンケート回答などの信頼できるデータを使用して、個別のエクスペリエンスを提供します。

データ品質に加えて、エンタープライズは、AIの準備度を評価する際に、内部および外部の多くの要素を考慮する必要があります。ガバナンス、コンプライアンスの整合性、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です。

組織は、目標と戦略的目標に合ったAIビジョンを確立することから始める必要があります。Cスイートからのバックアップは重要です。AIの展開には大きな前払い投資が必要です。CIOは、Cスイート全体にROIへの道を明確に伝える必要があります。これは、CIOがITを有能な機能から戦略的な機能に昇格させる上で真のテストです。

次に、組織は、人、プロセス、テクノロジーを整合する必要があります。AIには、ディープラーニングモデルやマシンラーニングなどの新しいスキルや資格が必要です。組織は従来、AIを人間のワークフローに統合してきました。しかし、GenAIはダイナミクスを逆転しますが、ベストプラクティスと責任ある使用ガイドラインのほとんどには、倫理基準と価値を維持するために「人間のループ」コンポーネントが含まれています。

AIの展開には、新しいビジネスプロセスも必要です。ガバナンスとデータ品質保証を可能にし、複雑なビジネス問題を解決するための新しいAIモデルを提供する責任があるデータサイエンティストをサポートします。

新しいAI製品が設計、開発、製造され、生産されるにつれて、エンタープライズは、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。 ヨーロッパのAI法は、AIの使用に関するベストプラクティスを確立しました —そしてそれらのポリシーに従わない場合の結果。したがって、エンタープライズは、AI規制に関する取り組みを作成、評価、更新するチームを構築しました。

エンタープライズがデータドリブンになると、データアセットを保護する基礎的な戦略を開発する必要があります。そこから、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。

ビジネスケースの定義

最終的に、AI投資の真のROIは、顧客に利点を提供することです。つまり、AIの準備度には、新しいビジネスマインドが必要です。テクノロジーは、業界全体のエンタープライズの変革を推進しています。

成功したAI製品開発には、業界固有の顧客ジャーニーとビジネス目標にAIソリューションを合わせるための深い理解が必要です。カスタマーセントリシティは、新しい運用モデルを開発する上で重要な役割を果たします。モダンテクノロジーは、効率性を高めるために使用されます。

たとえば、AI成熟度の小さな勝利を探している顧客は、新しい製品やソリューションを開発するために、ソフトウェアアセットやクラウドインフラストラクチャに依存できます。従業員の満足度を高め、顧客の期待を上回ることに焦点を当てます。

ただし、組織の核心は、時間対市場を短縮し、新しいプロセス管理を改善して、製品開発ライフサイクルを短縮し、新しい製品の提供を効率化することに集中する必要があります。たとえば、分散型の拡張データ分析プラットフォームは、リアルタイムでインジェスト、キュレーション、民主化、処理、分析を自動化して、生産性とROIを高めるために使用されます。

AI ROIの全潜在力を解放する

AIの核心は、先進的なアルゴリズム、データ品質、コンピューティングパワー、インフラストラクチャーとしてのコード、ガバナンス、責任あるAI、データプライバシーと機密性を保護するための倫理などです。AIアプリケーションの準備度の要素とデータ管理の課題は、ハードなデータドリブンのフレームワーク、人、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、McKinseyの報告によると、65%のエンタープライズがAIテクノロジーを使用しています — 前年比で2倍です。これは、勢いがありますが、展開はまだスローペースで、好奇心から実際のビジネスユースケースへの移行が進んでいます。GenAIは、新しい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利用できるようにします。AIの全スペクトルを民主化し、新しい収益ストリームを生成できるようにします。

適切な戦略、リーダーシップのコミットメント、正しいユースケースへの投資により、ビジネスは、AIを通じて大きな価値を生み出し、変革的な成長を推進できます。