英国政府、FCA、PwC の AI 戦略は正しく行われているもの

ビジネスのパフォーマンスと生産性を向上させる AI の能力は周知の事実です。したがって、当然のことながら、多くの企業は新しいテクノロジーを常に最新の状態に保ちたいと考えています。それでも、にも関わらず 82パーセント すでに AI 戦略に投資している企業の割合 半分以上 のビジネス リーダーは、テクノロジーを効果的に使用する方法がまだわかりません。

AI プロジェクトの 3 分の 1 は、次のようなリスクにさらされています。 放棄された その結果、概念実証フェーズが終了しました。 AIを正しく導入すれば企業がどれだけの利益を得られるかを考えると、これは大きな損失となるだろう。

AI を適切に活用するには、熟慮されたアプローチが必要です。言い換えれば、企業は、テクノロジーの可能性を最大限に引き出すために、適切なユースケース、そのユースケースに適した AI ツール、モデルを支える適切なデータを特定する必要があります。政府機関、グローバル企業、FTSE 100 企業と協力してきた私の長年の経験と、ビジネスで AI を運用する任務を負ったリーダーから聞いたことを基に、最も有望な AI プロジェクトがとっている 4 つのアプローチを以下に共有しました。他の企業がこのテクノロジーを安全かつ効果的に活用できるようにするために、共通です。

彼らは強力なデータ基盤を優先します

ゴミが入ってゴミが出てくる。このフレーズはテクノロジーの世界ではよく知られています。 AI モデルの出力は入力の品質に依存するため、AI モデルに供給するデータの品質が低かったり不完全だったりすると、そのデータを最大限に活用することができません。データリーダーの半数未満が、自分の組織にはその権利があると答えています。 データ基盤 AI世代のために。

問題は、ほとんどの企業のデジタル インフラストラクチャが、相互に通信しない、バラバラの異なるシステムで構成されていることです。これは、組織の特定の領域に導入された AI が、最も正確で関連性の高い結果を生成するために必要な、他のシステムに保存されている情報にアクセスできないことを意味します。

データを整理して相互接続することが、最高の AI プロジェクトのための強固な基盤となるのはそのためです。当社は企業に対して、自社のデータが適切に分類、ラベル付け、保存されていることを確認するようアドバイスしています。これにより、適切な人材とツールが適切な情報にアクセスでき、機密データがロックダウンされ、AI の出力に適切な情報が提供されるようになります。重要なのは、企業がデータの全体像を把握できるため、テクノロジーを最大限に活用し、意思決定を強化するために使用できることです。このプロセスを自動化することが、最も効果的かつ効率的なアプローチです。

「AI に何を求めるでしょうか?」から始まります。

ドキュメントを要約する AI ツールは便利かもしれませんが、企業が AI を使用する唯一の方法である場合、その機能が十分に活用されていないリスクがあります。テクノロジーの機能を真に最大限に活用したいと考えている AI プロジェクト リーダーは、人気やマーケティング上の魅力に基づいてツールを選択するのではなく、AI に何を求めるかを最初に考える必要があります。

言い換えれば、どのような AI を使用するかを検討する前に、まず適切なユースケースを特定する必要があります。たとえば、私たちがお手伝いしているのは、 製造業 企業は AI を使用してマニュアルやサービス ログ内の技術情報を検索して説明し、顧客からの問い合わせへの応答時間を短縮しています。他の企業は、営業チームが有力な見込み顧客をより迅速に特定できるよう支援したいと考えているかもしれません。ビジネス主導のアプローチをとるということは、企業が日々の業務に実証可能な価値を追加する AI プロジェクトに投資し、テクノロジーを最大限に活用するために、まずこれらの分野でのデータ品質の確保を優先できることを意味します。

彼らはデータセキュリティを第一に考えています

ChatGPT などの人気ツールを含む一部の AI はクラウドベースです。企業データをパブリック クラウドに送信する場合の問題は、IP が失われる可能性があることです。さらに、多くの生成 AI モデルは入力された情報に基づいてトレーニングされるため、企業データが危険にさらされる可能性があります。従業員が会社の非公開情報を直接共有していない場合でも、これらのツールは、仕事関連の質問をするスタッフとの対話を通じて、会社とその目的について学び始める可能性があります。

プライベートで実行できる AI モデルを使用することで、生成 AI を安全に活用し、プライベート データでパブリック モデルを使用するリスクを回避できます。これにより、企業はデータの制御を維持し、機密情報の漏洩を防ぎ、コンプライアンスを維持しながら、同時に AI のメリットを最大限に享受することができます。

彼らは教育によって支えられている

労働者のかなりの 40% が、どのようにすればよいかわからないと回答しています。 遺伝子AIを効果的に活用する 仕事で。この知識のギャップは AI の進歩を大きく妨げる可能性があり、スタッフと企業は生産性の向上を逃すことになります。また、セキュリティ上のリスクを引き起こす可能性もあります。たとえば、スタッフが ChatGPT などの公開 AI ツールに機密データを入力した場合です。

だからこそ、最も有望な AI プロジェクトは教育によって支えられているのです。 研究 によって実施される あいみ 英国のビジネス リーダーのほぼ半数が、この理由から従業員内の AI スキルの開発に投資していることを示しています。これにより、チームはいつ、どのように AI を使用するかをよりよく理解できるようになります。情報を得た従業員は、自分とビジネスをサポートするために AI をどこに使用できるかを特定することもできます。したがって、AI の安全な使用に関するスタッフ向けのスキル トレーニングと明確なガイドラインが、AI 戦略の重要な部分を形成する必要があります。

AI の潜在的な価値は、テクノロジーの進歩と同じ速さで増大しています。 AI に対して熟慮されたビジネス主導のアプローチを採用する組織は、その恩恵を真に享受できるでしょう。

Steve Salvin は、AI データ インサイト スペシャリストの CEO 兼創設者です。 あいみ。

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