最もの会社はAIを過剰に考えすぎている — その代わりに何をするべきか

誰でもAIが欲しいが、ほとんどの人が間違った方法でやっている。人工知能の導入は取締役会全体の最優先事項であるが、最も有望なプロジェクトのほとんどはサンドボックスを脱出できない。統計によると、30%の生成的なAIイニシアチブは、2025年末までに概念実証の後で放棄される。ただし、実装のトレンチから見ると、一つのことは明らかである：会社はAIが難しすぎるということではなく、創設者がそれを過剰に複雑にしたことが失敗の原因である。

あなたはなぜピザを配達するためにスペースシャトルを構築しているのか？

古い方法でAIを導入するには時間がかかりすぎる。まず、チームは6週間を計画に費やす。次に、平均3〜6ヶ月を実世界のモデルを作成し、データをクリーン化し、機能を設定するために必要である。而且、それがうまくいく場合に限る。ほとんどのカスタムAIプロジェクトは遅延し、完了するまでに1年以上かかることが多い。

AIは新しいクラウドであるため、それをそのように扱うべきである

クラウドの登場以前、会社は自社のサービスを構築していた。インフラストラクチャはカスタマイズされ、費用が高く、壊れやすかった。次にクラウドが登場し、すべてがモジュラー化され、スケーラブル化し、高速化された。

威信のあるプロジェクトはあなたの進歩を殺している

しかし、スタートアップだけがレディーマイドのAIソリューションを選択しているのではない。テックの巨人であるNetflixも、時々開発を中止し、代わりにOpenAIと提携している。

もしもそれが配信されなければ、それは重要ではない

リーダーシップはAIを華麗なプロジェクトとして扱うのを止め、製品インフラストラクチャとして扱うべきである。スピードは磨きよりも重要である。フィードバックは理論よりも勝る。実際の勝利は継続的なデプロイと現実世界の最適化から来るのであって、白書から来るのではない。価値を提供するAIは、計画の終わりから始まるのではなく、「どれくらい早くライブにできるか」という質問から始まる。

代わりにあなたができること

• フォーカスされたAI機能の監査から始め、最も価値のある機会を特定する
• API経由で接続されるモジュラーなツールを使用し、既存のデータと連携する
• 収益、効率、または顧客満足度のような明確なビジネス結果を通じて成功を追跡する
• サイクルを短く保つ：起動、学習、改良

最後に、動作するものが完璧なものよりも優れている

先進的なテクノロジーを使用することは、億万長者だけのもののように感じられた時期があった。しかし、それはもう高価なアイデアや完璧な計画についてではない。重要なのは、ドアの外に出すこと、現実の世界でどう機能するかを見て、修正することである。人々の時間を節約したり、チームが焦点を当てたり、ただ単に面倒なプロセスを簡単にしたりすることに関係なく、そこに実際の価値がある。