新しい調査によると、AIの使いやすさと信頼性のバランスを取ることがビジネスリーダーの最優先事項であることが判明

最近のCIOレポートによると、企業はAIに最大250億XNUMX万ドルを投資しているにもかかわらず、 ROIの証明に苦労しているビジネス リーダーは生産性の向上を追求していますが、新しいテクノロジの統合により、既存のアプリケーションをリファクタリングし、プロセスを更新し、従業員が現代のビジネス環境を学習して適応するように促す必要も生じます。

ネイト・マクレイチの、最高経営責任者（CEO） クイックブロックス AI 導入の現実を明らかにするために 136 人の経営幹部を対象に調査を実施し、リーダーの最優先事項、主な懸念事項、2025 年に導入予定のツールに関する信頼できる情報をどこで探しているかを調べました。

効率性のために信頼を犠牲にしていませんか?

調査結果によると、ビジネス AI ツールを選択する際の最大の要因は、使いやすさと統合性 (72.8%) であることがわかりました。しかし、選択プロセス中の主な懸念事項について尋ねられたところ、60.3% がプライバシーとセキュリティを最大の懸念事項として挙げました。しかし、使いやすさを重視するあまり、セキュリティが適切に優先されているかどうかという疑問が生じます。

人間と機械のコミュニケーションが容易になり、AI ユーザーはより熟練してより多くのことを達成できるようになりました。企業は、ユーザーフレンドリーな分析によってタスクを自動化し、プロセスを最適化し、より適切な意思決定を行うことができます。 

API 駆動型 AI とマイクロサービスにより、企業は高度な AI 機能をモジュール方式で既存のシステムに統合できるようになります。これをノーコード ソリューション、自動 ML、音声制御のマルチモーダル仮想アシスタントと組み合わせると、このアプローチにより、広範な AI の専門知識を必要とせずにカスタム アプリケーションの開発をスピードアップできます。 

継続的な調査と最適化により、AIは USD 4.4兆 AI は世界経済に多大な影響を与えています。今日、念頭に置くべき重要かつ複雑な部分は、これらの構築済みソリューションが規制および倫理的な AI 慣行に準拠していることを確認することです。強力な暗号化、厳格なアクセス制御、定期的なチェックにより、これらの AI システム内のデータは安全に保たれます。

また、AIプロバイダーが信頼を築き、危害を避け、AIがすべての人に利益をもたらすようにするためにどのような倫理的AIフレームワークに従っているかを確認することも価値があります。注目すべきものには、 EUAI法、OECD AI原則、ユネスコAI倫理フレームワーク、IEEE倫理的整合設計（EAD）ガイドライン、および NIST AI リスク管理フレームワーク.

リーダーには何が必要で、それをどこで手に入れるのでしょうか?

AI 選択フェーズではデータ プライバシーに関する懸念がリーダーたちの最大の懸念事項でしたが、統合の課題について尋ねられたとき、それを主要な問題として挙げたのはわずか 20.6% でした。その代わりに、リーダーの 41.2% が統合コストが最優先事項であると述べています。

しかし興味深いことに、「どのような追加サポートが必要ですか？」という質問に対して、「より手頃な価格のオプション」という回答が最も低く、リーダー企業はトレーニングと教育（56.6%）、カスタマイズされたソリューション（54.4%）、技術サポート（54.4%）を重視しています。これは、人々が単に最も安価なオプションを求めているのではなく、統合とセキュリティのサポートを提供してくれるプロバイダーを求めていることを示唆しています。適切なデータプライバシー保護方法を指導してくれる信頼できるパートナーを見つけることを好み、そのための費用を支払う意思があるのです。

リーダーが信頼できる AI アプリケーションを調査する際には、外部の情報源が頼りになります。ツールを決定する際に最も信頼できる情報源として、ソーシャル ネットワーキング プラットフォーム、ブログ、コミュニティ プラットフォーム、オンライン ディレクトリのいずれかを選択するように求められたところ、54.4% の回答者が LinkedIn と X と回答しました。

これら2つのプラットフォームが最も信頼されているのは、繋がることができる専門家の数が膨大であることからでしょう。LinkedInでは、リーダーは企業のページ、ベストプラクティス、製品情報、投稿で共有された関心事などをフォローしたり、同僚のコメントを確認したり、他の同僚と会話を交わしたりすることで、直接の経験から得た洞察を得たりすることができます。同様に、Xでは、リーダーは業界の専門家、アナリスト、企業をフォローして、最新の開発動向を把握することができます。このプラットフォームは変化が速いため、AIツールがトレンドになった場合、プラットフォームのメンバーはすぐにその情報を知ることができます。

それでも、どのソーシャル メディア プラットフォームにも、誤った情報や偏った意見が入り込む可能性があります。意思決定者は、AI ツールの購入を決定する際に、オンライン調査、専門家の相談、ベンダーのデモンストレーションを組み合わせて考慮するように注意する必要があります。

リーダーシップは十分な速さで進化できるのか?

AIを管理するための社内の専門知識が限られていることが、統合コストに次いで統合中に26.5番目に大きな懸念事項としてXNUMX%に挙げられました。 最近のIBMの調査 職場における AI に関する調査では、ビジネス リーダーの 87% が、生成型 AI と自動化に対応するために、従業員の少なくとも XNUMX 分の XNUMX がスキルを習得する必要があると予想していることが分かりました。適切なパートナーを見つけることは良いスタートですが、リーダーはどのような戦略を使用して、必要な情報をチームにトレーニングし、導入を成功させることができるでしょうか。

ゆっくりと着実に進むことが勝利への道ですが、1 分 1 秒を大切にすることを目指してください。ビジネス リーダーは、規制遵守を実現し、業務と従業員を準備する必要があります。これには、説明可能性、公平性、堅牢性、透明性、プライバシーという 5 つの柱に基づいた効果的な AI ガバナンス戦略の作成が含まれます。

全員が同じ認識を持つこと、つまり従業員がより効率的な戦略を採用したいという熱意を共有することが効果的です。まずは、従業員にとってどのようなメリットがあるのか​​を示しましょう。利益の増加？ストレスの少ない業務？学びと成長の機会？主張を裏付ける証拠があると効果的です。よりシンプルな課題を解決するための、短期的な成果やパイロットプロジェクトをいくつか提供できるように準備しておきましょう。例えば、医療分野では、患者の通話記録や医師の承認を得るための問診票の自動入力などが考えられます。

とはいえ、全員の考えを予測することはできません。だからこそ、チームが批判や報復を恐れることなく、アイデア、懸念、フィードバックを気軽に共有できる場を作ることが重要です。これは、存在すら知らなかった問題点を発見し、解決する機会にもなります。新しいプロセスに適応する際には、心理的安全性を育むことも不可欠です。失敗を挫折ではなく、貴重な学習経験と捉えることで、前進を促しましょう。

ビジネスにおけるAI導入は、効率性の向上だけでなく、使いやすさ、セキュリティ、信頼性の適切なバランスを実現することが不可欠です。企業はAIがコスト削減と業務効率化にもたらす可能性を認識している一方で、統合費用やAI特有のスキルに対するニーズの高まりなど、現実的な課題に直面しています。従業員は雇用喪失を懸念しており、経営陣は透明性とスキルアップの取り組みを通じて、こうした懸念に積極的に対処する必要があります。コンプライアンス、倫理的配慮、そしてデータ保護を円滑に進めるには、堅牢なAIガバナンスが不可欠です。最終的に、AIを現実世界で活用するには、明確なコミュニケーション、具体的なメリット、そして実験を奨励するセキュリティ第一の文化が不可欠です。