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2024-03-21 08:02:14
今日の進化するデジタル環境では、企業には大量のデータが氾濫しています。
この情報の急増は貴重なものではありますが、関連する情報を効果的に管理し、迅速に取得するという課題を伴います。
人工知能を使用したエンタープライズ検索機能の統合は、企業が蓄積されたデータ リポジトリにアクセス、分析、アクティブ化する方法を変革する、段階的な改善だけでなく変革をもたらします。
「素材を合成する際に一貫性と流暢性を備えた生成 AI モデルの能力は、出力のステップ関数の向上です。」 エディ・チョウ、AI 責任者 落穂拾いとの会話の中でPYMNTSに語った。AI効果” シリーズ。
「これらのモデルをインターフェースとして使用して、企業が一連のタスクを実行する方法を決定できるようにすることは、これまでの AI モデルには存在しなかった機能です」と彼は付け加えました。
それでも、企業が AI を使用する準備ができているかということに関しては、Zhou 氏は、断片化されたデータ環境の市場全体のサイロによってもたらされる課題を強調し、導入前にユースケースを明確にし、エンタープライズ検索への投資の価値提案を理解することの重要性を強調しました。
組織内の情報サイロを打破する
ここで、自然言語処理から機械学習に至るまでの機能を備えた AI が介入し、データを検索して並べ替えるだけでなく、データを真に理解できるようになります。
たとえば、部門や役割に関係なく、従業員が同僚に質問するのと同じように自然言語でシステムにクエリを実行できる企業を想像してください。 最新の製品仕様を探している営業担当者であっても、特定のコードを探しているエンジニアであっても、AI ベースの検索ツールは正確で関連性の高い結果を提供します。多くの場合、ニーズが明示的に表現される前に予測されます。
しかし、これらのメリットを享受することは、単にスイッチを切り替えるほど簡単でも簡単でもありません。
「多くのナレッジワークを推進するデータ層は乱雑で、企業内の多くの人がプロセス全体の難しさを過小評価しています」と周氏は説明しました。
「企業が何を解決したいのかが明確でないと、統合が遅れる可能性がある」と同氏は述べた。 「はい、AI は役に立ちますが、AI に何をしてもらいたいですか? それは動く目標です…私たちは真の価値がどこに付加されるのかを発見し始めたばかりです。」
大まかに言えば、エンタープライズ AI はデータのパターンと傾向を分析することで内部検索機能を強化します。 このシステムは推奨事項を提供し、非構造化データに埋もれたままになっている可能性のある貴重な洞察を明らかにする可能性があります。 これにより、業務効率が向上するだけでなく、より優れた戦略的計画と意思決定が可能になります。
「これは、すべてのナレッジ ワーカー、コンピュータで作業するすべての人が実際に何らかの価値を得ることができるものです」と Zhou 氏は言います。
「AI 検索に必要なのは、通常は散在している企業の知識が現在どこに存在するかを把握することです」と彼は説明しました。 「垂直セクターが異なれば、データが保存される具体的な場所も異なります。これには、作業に使用するドキュメント、使用する通信などが含まれます。そして、それを 1 つの統合ストア、検索インデックス、ナレッジ グラフに接続する必要があります。 …サイロを打破し、そうでなければ決して知ることのなかった会社の他の部門で何が起こっているかを知り、理解するという約束の地に到達するには、この完全性が必要です。」
同氏は、これは許可を必要としない方法で行う必要があると強調した。
「消費者の世界との最大の違いの 1 つは、 [large language model] アプリケーションとエンタープライズの世界では、異なる人々が異なる情報に異なるアクセスを許可されているということです」と Zhou 氏は述べています。 「権限は、エンタープライズ AI に関して考慮する必要がある最重要事項です。」
企業に AI の未来を実装する方法
AI を活用したツールは、異種のデータベースとリポジトリにインデックスを付けることで、統合された検索ゲートウェイを作成します。 このアクセシビリティにより、部門間のコラボレーションと知識の共有が向上し、より相互接続された情報に基づいた職場が促進されます。
「ユーザーが何が起こっているかを理解できるように、これらの製品を透明性のある方法で構築することも、システムに対する信頼を構築する鍵となります」と彼は言いました。 「…検索は追跡可能であるため、検索と生成 AI が非常にうまく連携しているのはこのためです。 由来があるのです。 そして、生成 AI は力を倍増させるものです。」
Zhou 氏は将来に目を向けて、読んで理解するだけでなくアクションを実行する AI システムを構想し、従業員の認知リソースを解放して、あまり日常的な作業に集中できるようにしました。
「私が最も興奮しているのは、質問に答えるだけではないことを実際に実行できる AI システムをどのように使い始めるかという考え方の転換です。」と彼は言いました。
「検索はあらゆるエンタープライズ ワークフローのほんの一部にすぎません。 [future iterations of AI systems] その細片を両側に拡大します」と周氏は付け加えた。 「推論、読み取り、実行の両方ができる、よりエージェントベースのフローへの移行が、今後数年間、つまり数年と言おうと思っていましたが、実際には数か月以内に多くの未来が進むと考えています。私たちはこの空間の未来を見据えています。」
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