人工知能（AI）– 10ステップ？
自動化、卓越性への小さな一歩 | 記事
組織内に人工知能と機械学習を実装する前の10の質問への回答
人工知能（AI）と機械学習（ML）は、組織に生産システムのブレークスルーを提供し、適切なコンテキストで慎重に使用すれば競争上の優位性さえも提供します。 第XNUMX次産業革命とその複数の進歩は、取り残されることへの恐れから、企業に圧力をかけています。 その後、リーダーの間でこれらのテクノロジーを自社に実装する意欲が生まれました。
自動化–それは何ですか？
簡単に言えば、人間の支援をほとんどまたはまったく必要とせずに独立して機能するシステムを構築するための技術です。実際、AI/ML は、優秀な人材が著しく不足している分野で自動化に遅れをとっています。
自動化の魔法は、退屈で反復的なタスクにおける人間の労力を削減することです。自動化により、最も包括的な AI/ML サービスを利用して、より迅速にイノベーションを起こすことができます。生産性が向上し、より迅速でインテリジェントかつ正確な意思決定を行うことができます。これはわかりやすい例です。
自動化の目的は何ですか？
自動化と補助サービスにより、会社のワークフローを改善し、コスト、時間、無駄を削減し、生産性と精度を向上させることができます。
「スマートになる：面倒な作業を AI に任せ、自由な時間を創造力に充てましょう。」
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AIで解決する予定の課題は何ですか？
この場合、基本的な目的は問題を定義することから始めることです。会社は何を求めているのか、どのような問題を解決したいのか? では、機械学習モデルはそれを解決できるのか?
どの活動が非効率的であるか、または人的資本集約的であるかを検出し、AI および ML システムがこれらの問題をどのように軽減できるかを判断することが重要です。 -
AIを付加価値に取り入れるための事業計画は？
ビジネスはどのように問題に対処し、本格的なAIおよびMLソリューションを実装する予定ですか？
企業は、AI をデータ プラットフォームに接続し、機械学習 (教師ありまたは教師なし) を使用してシステム同士が「対話」し、情報を渡して傾向を収集したりデータ パターンを明らかにしたりすることで、価値を確立できます。これらのパターンは、顧客にとっての価値を生み出し、経済パフォーマンスを向上させることができます。 -
一時的または永続的な解決策を考えていますか？
AI テクノロジーは、企業の中核的なビジネス目標の一部となる必要があり、経営陣 (役員室から現場まで) の考え方の変化によって補完される必要があります。あらゆるレベルでのビジネスのデジタル変革が、大多数の成功事例を支えています。
詳細な状況に応じて、明確に定義された時間スケールでの特定のアクション、または会社の日常的なプロセス用の AI モデルが必要になり、特注製品、標準化されたソリューション、または一時的なサービスを取得するかどうかが決定されます。
「AIで情報を要約し、勇気があれば解釈を求めてください。」
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AI スキーマにインポートするデータ構造は何ですか?
AI モデルの優秀さは、企業が利用できるデータの質と量に直接左右されます。さらに、AI の使用には、AI システムにフィードして独立して機能することを学習できる正確で有意義なデータ モデルをトレーニングすることを意味します。そのため、質の高い履歴データを持つことが非常に重要です。
私の会社には包括的なデータ量がありますか？
AI が使用するデータ ソースは信頼できるでしょうか?
会社には堅牢なデータアーキテクチャがありますか？これらの質問に正直に答えるには、目標と KPI (主要業績評価指標) の強固なフレームワークと、それを可能な限り価値あるものに絞り出す包括的なスペクトル データ戦略が必要です。
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すべてのデータはデジタル形式ですか？
データはデジタル システム/形式で保存されていますか? データを適切に管理するには、データをデジタル化し、一元管理し、整理し、さまざまなデジタル ツール (CRM、ERP、SharePoint) またはさまざまなデータベースに統合する必要があります。
ファイルの種類には、PDF、Word、JPG（スキャンまたは写真）などがあります。システムは、情報を抽出、処理、必要に応じて翻訳、理解できる必要があります。そうでない場合、これらのデータをデジタル化して AI で分析するには長い時間がかかり、困難な投資になることもあります。 -
会社には、エンドツーエンドのソリューションを実装するためのノウハウとリソースがありますか？
企業は、人的資本レベルと財務資本レベルでの変化を吸収するために必要なリソースがあるかどうかについて現実的に考える必要があります。基本的な質問: AI を導入するための専門人材はどこで見つけられるでしょうか? タスクを支援するサードパーティ企業を探すことを検討する必要がありますか? ML モデルを取得するための会社の予算はいくらですか?
スムーズな人工知能の移行と社内システムとの適切な統合を実現するには、会社の環境を熟知した技術チームを擁することが不可欠です。ほとんどの場合、社内チームと社外チームは連携して作業します。さらに、これらのチームは、会社のシステムに実装するモデルを統合する経験が必要です。
一方、AI モデルの精度は、予算、環境 (クラウド)、および開発のために企業に提供される時間によって決まります。これらすべてによって、企業がオンデマンド サービスを選択するか、要件に合わせて開発された既存の特注ソリューションを取得するかが決まります。
「複雑な課題の解決を支援する AI の強力なパワー。」
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AI をどのようにテストしますか? 問題が発生した場合はどうしますか?
人工知能モデルは、洗練されたアルゴリズムと統計的相関関係を通じて機能し、常に誤差が生じます (当社は A2I を使用して間違いを排除します)。企業は、変動性が高く精度率が低いプロセスに AI を実装したいと考えていますか、それともその逆でしょうか。どのようなリスクと優先順位が個別に評価されますか。
利用可能なシステムとデータセットに応じて、企業は実行されたモデルの精度が期待を満たしているかどうかを評価して続行する必要があります。
AI を概念実証 (PoC) として小規模でテストし、結果を待って必要に応じて拡張することをお勧めします。AI は最初はうまく機能しない可能性があることに留意し、複数のシナリオをテストすることをお勧めします。
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AI はどのような形で企業のビジョンに完全に統合されるのでしょうか?
ビジネスは AI をプロセスや人とどのように統合するのでしょうか? AI がプロセスと衝突する転換点はありますか? その可能性は非常に低く、AI は全体的なビジネス戦略を強化します。
AI は、スタンドアロン システムとして実装するのではなく、生産性と成果を最大化するために、会社のすべての領域と相乗効果を発揮する統合ソリューションとして実装する必要があります。したがって、企業は AI モデルが他の関係者と連携して機能するかどうかを自問し、発生する可能性のある問題を特定する必要があります。
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AIは会社の人員にどのように利益をもたらし、影響を与えますか？
現在労働者が行っている活動を自動化するAIの能力は、労働力の規模にどの程度影響しますか？
従業員の規模は変わらないはずです。AI は従業員の生産性と創造性を高め、エラーを最小限に抑え、90% 以上のデータ精度を実現し、企業が競争力を維持し、収益を生み出すようにします。従業員は過重労働にならず、充実した家庭生活を送り、おそらく労働時間はわずかに短くなるでしょう。賃金が下がることはあってはなりません。結局のところ、AI と人材はより良い付加価値をもたらします。企業が追加の収益を得るために探るべき新しい方法があります。「より賢く、より一生懸命働く」ことです。従業員は新しい変更に対して懐疑的になることがあります。倫理的な状況はどうでしょうか? 企業内での彼らの立場は短期的または長期的に影響を受けるでしょうか? したがって、これらの点は (上記のように) 伝達され、説明される必要があります。
説得力のある変更プログラムは、会社の従業員とマネージャーを巻き込むための特定のトレーニングと介入に焦点を合わせます。
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AIテクノロジーを適用することの全体的なROIはどれくらいですか？
会社が投資を回収するのにどれくらい時間がかかりますか？ AIが実装されると、会社のコストはどのくらい削減されますか？ AIモデルとMLモデルを企業に統合することは、コストを意味するため、多額の投資を意味します。
このため、投資収益率のパラメータを決定するには現実的な見積もりを行う必要があります。AI および ML 計画を実行するには、収益とモデルが企業にもたらす価値を測定するために、最初に可能なパフォーマンス指標 (KPI) を定義する必要があります。
多くの場合、システムとインフラストラクチャはクラウドプラットフォームから実行されるため、即時の回答を期待する人にとって、セットアップと継続的なコストは非常に競争力があります。 どれだけの利益が得られるか、投資収益率（ROI）については、計算機を確認してください。
「ML でより多くのことを発見し、学び、理解しましょう。」
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ステファン・チャルネツキ
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