最も会社はAIを過度に考えすぎている — 代わりに何をするべきか

人々はAIを渇望しているが、ほとんどの人は間違った方法でそれを実現しようとしている。人工知能の導入は、取締役会全体の最優先事項であるが、最も期待される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に失敗した後、放棄されることになる。しかし、実装のトレンチから見ると、一つのことが明らかである：会社は、AIが難しすぎるという理由で失敗しているのではない。彼らは、創設者がそれを過度に複雑にしたという理由で失敗している。

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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、平均して3-6ヶ月を実世界のモデルを作成し、データをクリーンアップし、機能を設定するのに費やす。そうでなければ、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。

一方、解決しようとしている多くの問題は、月面着陸のような大規模なプロジェクトを必要としない。ただ、動作するテクノロジーが必要で、それを迅速に実装する必要がある。すぐに使用できるソリューションは、数日または数週間で展開能力を実証することができるが、カスタム開発では通常、完全な実装には5-6ヶ月以上かかる。この6倍の速度の優位性は、早期の価値の実現とプロジェクトリスクの軽減に直接つながる。

イベントチケット販売では、スマートオートメーションを使用して、最後の瞬間にチケットをユーザーに提示することで、コンバージョン率を向上させることができる。チケットの需要予測ツールを使用すると、主催者はノーショーを回避し、過剰予約を防ぐことができる。

マーケットプレイスや電子商取引では、セラーがアップロードしたPDFやスプレッドシートをクリーンなリストに変換するツールを使用すると、手作業で数時間を節約し、製品が見つかりやすくなる。在庫が限られていること、迅速な配送、またはトレンド商品についてのシンプルなリマインダーも、チェックアウト率を向上させるのに役立つ。

デーティングアプリでは、メッセージングの習慣、返信のタイミング、プロフィールの更新などの行動的兆候を使用して、相互の興味だけに頼るよりも優れたマッチングを実現できる。新しいユーザーに対して、オンボーディングアシスタントを使用すると、より本物で魅力的なプロフィールを作成することで、ドロップオフを減らすことができる。

AIは新しいクラウドである。そう扱うべきだ

あなたは、会社が自分でサービスを構築していた頃を覚えていますか？インフラストラクチャはカスタマイズされていて、高価で、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で、スケーラブルで、高速になった。

AIも同様の変化を経ている。2025年には、すべての企業がAIを迅速に導入する必要がある — スキルを構築し、競争力を維持し、顧客の需要に応えるために。しかし、車輪を再発明し、最初から始める必要はない。

AIの成功には、高価なテクノロジーは必要ない。重要なのは、既存のツールをどれだけ迅速に動作するソリューションに変えることができるか — そして、それはほとんど予算に依存する。

私たちの調査によると、カスタムAI開発の場合、通常、250,000ドルから500万ドルまでの初期費用がかかり、月額25,000ドルの継続費用がかかる。完成品のソリューションの場合、初期費用は50,000ドルから500,000ドルまでで、月額費用は7,500ドル程度である。

しかし、これはすべての会社が自分でAIを構築すべきではないことを意味している。特に、新しいプロジェクトや成長しているプロジェクトの場合、完成品の「プラグアンドプレイ」AIが、より賢明で、費用対効果の高い選択肢となる。

威信のプロジェクトはあなたの進歩を妨げている

しかし、スタートアップだけが完成品の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、時々放棄して、OpenAIと提携する。

彼らのコラボレーションにより、自然言語のリクエストを理解する会話型検索ツールが作成される。「ヨーロッパで強い女性主演のスリラーを表示してください」というようなリクエストに対応する。この驚くべき変化は、どれほどリソースを持っている会社でも、既存のAIを活用する利点を認識していることを示している。

正直に言えば、カスタムAIはよい気分になる。プレゼンテーションでは印象的だ。自尊心を満たす。しかし、1つの会社が完璧さに執着している間に、別の会社は出荷し、学び、成果を積み上げている。影響力は行動から来るので、建築図から来るのではない。

何が革新的なように見えているかは、優先順位を設定することを拒否していることである。会社は、小さく始めることを恐れている。彼らは「十分に先進的ではない」と感じることを恐れている。しかし、その恐怖は、より深い問題を示唆している：多くのチームは、忙しいように見せるために、または汚い運用上のギャップを避けるために、プロジェクトを構築している。

威信のプロジェクトは、実際の制約を避けるために使用されることが多い。顧客のフィードバックを遅らせ、レガシーシステムに触れることを避け、チームをクロスファンクショナルな説明責任から守る。ダッシュボードのモックアップは、データの清潔さを修正するよりもきれいだ。カスタムモデルは、セールスと一致するよりもセクシーだ。

勝つチームは、AIを配管と考える。静かで、役に立つ、華々しさがない。あなたのAIはあなたのビジネスに奉仕するべきだ、あなたのビジネスがAIに奉仕するべきではない。

出荷しなければ意味がない

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ことを始める必要がある。スピードがより重要だ。フィードバックが理論よりも優れている。実際の勝利は、継続的な展開と現実世界の最適化から来るので、白書では来ない。価値を生み出すAIは、計画を終わらせることから始まるのではない。ただ、「どれだけ迅速に実現できるか」という質問から始まる。

また、私たちが発見したことは、一部の業界では、完成品のAIソリューションが、カスタム開発よりも優れているということである。銀行や金融会社は、88%の成功率で最高の結果を達成している。製造業者は84%である。私たちが見た最大の違いは、ヘルスケア業界である — オフザシェルフのAIは、カスタムビルドのソリューションよりも28%優れている。小売業者も、完成品のAIを使用して82%の成功率を達成しているが、カスタムAIの場合は55%である。

しかし、あなたのAI導入の成功は、業界の特性だけに依存していない。真のAIの利点は、早期に実現し、影響を測定し、執拗に適応することにあるので、理論的な完璧さを追求するのではなく。

代わりに自分でAIを構築するのではなく、以下のことを行う

• 最も価値のある機会を特定するために、AIの機能を重点的に監査することから始める
• API経由で接続し、既存のデータと連携するモジュラーツールを使用する
• 収益、効率、または顧客満足度などの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：出荷、学習、改良

最終的には、動作することが完璧なことよりも優れている

先進的なテクノロジーを使用することは、かつては10億ドル規模の会社だけができることだった。しかし、それはもうそうではない。重要なのは、アイデアが高価かったり、計画が完璧だったりすることではなく、ただ、実際に何らかのものを外に出し、現実の世界でそれがどう機能するかを見て、そしてそれを修正することである。人々の時間を節約したり、チームの集中力を高めたり、ただ単に1つの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。

まだ準備を整えている人と、すでに動き出している人との間には、ギャップが広がっている。最終的には、誰が最も賢いアイデアを持っていたかということではなく、誰が勇気を持って始めたかということである。

AIの勝者は、威信を追求しているのではない。彼らは出荷し、学び、反復している。今日のツールやフレームワークを使用すると、迅速で測定可能な導入は、どのテクノロジー駆動型ビジネスでも手の届くものになる。