敏捷性は強力な GenAI 戦略の鍵です

今日、ますます多くの組織が、イノベーションを推進し、生産性を高め、優れた顧客体験を提供するために、生成 AI の力を検討しています。

しかし、より高性能でコスト効率の高い基盤モデルが毎週のように登場し、新しいユースケースが出現し、ベストプラクティスが絶えず変化しているため、この分野は急速に変化しています。そのため、一部の組織は、テクノロジーの進化する機能にどう対応すればよいのか疑問に思っています。

それでも、避けるべき生成 AI 戦略が 1 つだけあります。それは、様子見のアプローチを取り、何もしないことです。

生成 AI で成功するには、組織が積極的に取り組み、カスタマイズと適応性を考慮したアプローチを優先し、独自のデータを生成 AI ソリューションに安全に統合し、テクノロジーの進歩に合わせて柔軟性を維持できるようにする必要があります。

最初からセキュリティ、俊敏性、柔軟性を優先する戦略的アプローチを生成 AI に適用することで、企業はテクノロジーの潜在能力を最大限に引き出し、今日の顧客に役立つ特定のユースケースに合わせてアプリケーションを迅速にカスタマイズし、競争上の優位性を築くことができます。

敏捷性を取り入れる

新しいテクノロジーを導入する場合、1 つのソリューションに固執して、すべての課題や機会に一度に取り組みたくなるかもしれません。しかし、生成 AI は急速に進化しているため、組織は実験的で機敏な考え方を取り入れて、アイデアをテストし、結果から学び、迅速に革新できるようにする必要があります。

たとえば、単一の生成 AI モデルが万能のソリューションとして機能することを期待するのではなく、企業はさまざまな基盤モデルまたは大規模言語モデル (LLM) をテストして反復し、ユースケースと望ましい結果に最適なモデルを特定する必要があります。適切なツールとインフラストラクチャがあれば、組織は複数のモデルを使用して、時間をかけて更新または微調整したり、モデルをゼロから構築したりすることもできます。

生成 AI へのアジャイル アプローチでは、開発プロセスを小規模なスプリントに分割し、チームがリアルタイムのフィードバックと結果に基づいてモデルを定期的に確認して調整できるようにします。これにより、不正確な点やその他の問題に迅速に対処できるようになり、ビジネス成果が向上します。定期的な振り返りとフィードバック ループにより、チームは継続的に学習して改善することができます。これは、生成 AI の最新の進歩に遅れずについていくために不可欠なプロセスです。

コラボレーションは、アジャイル アプローチのもう 1 つの特徴です。データ サイエンティスト、開発者、ドメイン エキスパート、エンド ユーザーで構成される部門横断的なチームは、AI アプリケーションが技術的に健全であり、ビジネス目標と一致していることを確認するために緊密に連携する必要があります。生成 AI がもたらす複雑な課題に対処するには、多様な視点と専門知識が不可欠です。

アジャイル手法を採用することで、組織は新しいデータの洞察、進化するユーザーのニーズ、新興テクノロジーに迅速に対応し、生成 AI アプリケーションの関連性と有効性を維持できます。このアプローチは、AI モデルの技術的なパフォーマンスを向上させるだけでなく、ソリューションがユーザーのニーズとビジネス目標に一致することを保証し、最終的にはより影響力のある持続可能な AI イニシアチブにつながります。

ジェネレーティブAI 組織

あらゆる業界の組織が、生成 AI で革新を進める中で、アジャイル アプローチを採用しています。法律、会計、出版、その他の専門職にサービスを提供する世界的なニュースおよびテクノロジー企業である Thomson Reuters は、生成 AI を使用してチームが洞察を引き出し、ワークフローを自動化して、顧客のより大きなニーズに集中できるようにしています。

組織全体での探究と革新を促進し、AIソリューションを技術チームと非技術チームの両方が利用できるようにするために、トムソン・ロイターは アマゾン岩盤は、高性能な基盤モデルの幅広い選択肢を提供するフルマネージド サービスであり、Open Arena を開発するために協力しました。Open Arena は、Web ベースのセルフサービス エンタープライズ AI および機械学習 (ML) アプリケーション スイートであり、従業員が生成型 AI を使用して迅速かつ安全にイノベーションを起こせるように設計されています。

Amazon Bedrock のシンプルなユーザーインターフェイスとエンタープライズ グレードのセキュリティおよびプライバシー機能を活用することで、Thomson Reuters は AI モデルを数日ではなく数時間で導入し、テストとイノベーションを効率化し、生成 AI ツールへのアクセス性を高め、ユーザー エクスペリエンスを簡素化できるようになりました。

「この分野が急速に進化していることを考えると、多様なモデルが登場するたびにそれを使用できることが、私たちにとって重要な原動力でした」と、トムソン・ロイター・ラボのAI部門責任者、ジョエル・フロン氏は語る。

「新しいユースケースを簡単に立ち上げられることは、本当に強力です」と Hron 氏は言います。「急速に進化する分野では、多様化を図り、最新の進歩をすぐに活用できるようにする必要があります。」

急速な進化に追いつく

セキュリティ、柔軟性、俊敏性を備えた生成 AI を導入するという戦略的考え方は、あらゆる分野に当てはまります。

世界最高のプレーヤーが参加する一流ゴルフ団体 PGA TOUR は、Amazon Bedrock を使用して概念実証に最適な LLM を選択し、仮想アシスタントを構築して最適化し、ゴルフファンが必要な情報にアクセスできるようにすることを最終目標としました。また、貨物輸送のスタートアップ企業である Nexxiot は、同じテクノロジーを使用して顧客向けの会話型アシスタントをホストし、輸送資産に関する最高のリアルタイムの会話型インサイトを顧客に提供しています。「さまざまな基盤モデルに直接アクセスできるため、迅速かつシームレスな実験、開発、展開が可能になり、Nexxiot のイノベーションが促進されます」と、Nexxiot の最高技術責任者である Maja Rudinac 氏は述べています。

業界に関係なく、強力な生成 AI 戦略の鍵となるのは俊敏性、つまりイノベーションを促進する実験精神を安全かつ確実に受け入れる柔軟性です。

常に変化する生成 AI 環境において、組織は傍観者でいることも、硬直した取り組みやすぐに時代遅れになるテクノロジーに執着することもできません。生成 AI を計画し構築する際に柔軟性と俊敏性を維持することは、組織が成長につながる最新の進歩の恩恵を受けるために不可欠です。

革新的な組織は、迅速な実験と反復的な改良に依存しています。そうすることで、急速に変化するテクノロジーとビジネス ニーズに合わせて進化する準備を整えながら、顧客と従業員のエクスペリエンスを向上させることができます。企業が生成 AI で負う可能性のある最大のリスクは、実験的なリスクをまったく負わないことです。

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