- コンサルティング会社は、AIを最大限に活用しようとしている一部の企業の目的地となっています。
- これらの企業のAIリーダーは、GPT EnterpriseなどのツールやMcKinsey’s Lilliのような内部チャットボットを使用しています。
- BIは、いくつかの大企業のAIリーダーに、テクノロジーを使用するためのヒントを共有するように依頼しました。
人工知能を扱うことは、科学よりも芸術のように感じることがあります。
そのため、多くの企業がテクノロジーを最大化する方法についてのガイダンスを求めてコンサルティング会社に目を向けています。
トップ企業は、企業がAIツールを開発し、労働力を高め、潜在的なセキュリティの弱点を特定するのを支援するだけでなく、チャットボットとエージェントを作成して、企業の知識を整理し、日常的なタスクを合理化しています。その結果、コンサルティング会社のAIリーダーは、幅広いタスクに対応できるAI戦略を処理する傾向があります。
Business Insiderは、Deloitte、EY、KPMG、McKinsey、PwCの5つのトップコンサルティング会社のAI幹部に、日常の仕事でAIを使用するための最善のヒントを共有するように依頼しました。
AIのリーダーは、Openai、Google、Microsoft、Anthropicのモデルなど、McKinsey’s Lilli、EY’S EYQ、PWCのChatGPTの内部バージョンなど、内部で構築されたツールなど、さまざまなAIツールを使用したと述べました。
彼らがAIを使用する方法と、それを最大限に活用するためのアドバイスのいくつかは次のとおりです。応答は簡潔に編集されます。
仕事でAIをどのように使用しますか？
ダン・プリースト、PWCの米国AI最高責任者： 私はそれでたくさんの研究をしています。たとえば、私は労働生産性と、AIが労働生産性をどのように改善するかについて、いくつかの分析を行っていました。典型的な検索では、労働統計が生成されます。さて、AI、大きな強力な基礎モデル、それはそれらの労働の事実と統計をつかみ、分析を行い、傾向、不連続性を示し、分析を引き起こします。それははるかに堅牢です。研究と分析の観点から、それは思考パートナーとしてのみの検索エンジンとして現れます。
あなたはあなたの思考の中で盲点を発見します。私はポリシーを書いていましたが、それはかなり包括的であると思っていたので、GPT Enterpriseを通じてそれを実行しました。
KPMGの生態系の責任者、トッド・ローア： リーダーとしての私の仕事の一部は、情報を統合できることです。 AIは、トレンドと市場を理解することができ、リーダーとしてより広い視野を持ち、より多くの情報を統合して摂取することを可能にしたという点で非常に役立ちます。
McKinsey DigitalおよびAIの企業変換のグローバルリーダーであるRodney Zemmel： 「レベル1」の創造性と、一般的に考えていないことを考え出すのに優れていることがわかりました。チームのブレインストーミングにとって優れた援助です。私はまだそれを真の無制限の創造性、すなわち、世界を見る新しい方法を持っているとは考えていません。しかし、それはそれほど遅れていません。
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週の間、私はたくさん旅行します、そして、私が1日で100通または200メールを受け取った場合、それらのすべてに追いつくのは本当に難しいです。 Microsoftチームに行き、Copilotをアクティブにし、チームのすべてのメッセージを確認して電子メールで確認し、アクションを見つけてください。私は一日の終わりに15、20分を費やし、「直接私に宛てられた、または私のためにアクションを持っているメールを識別する」というプロンプトを行い、リストを作成します。完璧ではありませんが、それは得意です。
私は料理が好きで、冷蔵庫に食べ物を無駄にするのが好きではありません。そこで、「これらの材料でレシピを作成する」と促します。冷蔵庫で取り除きたいものをリストします。
ロドニー・ゼムメル、マッキンゼー： あまりにも多くの人がまだそれを使用して何かを調べています。トリックは、それと対話し、簡単なタスクを実行できる快適な建築エージェントを得ることです。 AIが私たちが平凡なタスクの80％を処理させてください。そうすれば、同僚の1人が言うのが好きなように、エキサイティングな20％に優れています。
EYのアメリカの最高技術責任者、マットバリントン： コンテキスト管理が最重要です。テクニカルQ＆Aやクライアント通信の起草など、さまざまなフォーカス領域に対して別々のAI「ワークスペース」を保持しています。
また、「簡潔で弾丸の要約を提供する」または「財務専門家として行動する」または「信頼できるソースまたは参照を引用してリンクを提供する」など、私が望むスタイルと応答の深さについてAIの明確な指示を提供します。
AIを使用することでどのような課題がありますか？
ダン・プリースト、pwc： 筋肉の記憶を変えています。
私は何年もの間、特定の執筆スタイル、特定の研究手法を開発しましたが、それを変えなければなりませんでした。そして、私はそれを変更した方が良いですが、それは一晩では起こりません。
それはあなたが学ぶものと同じように、あなたはそれを学ぶことについて規律されなければならない、そしてそれはそれが固執する。
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また、これらのモデルは自信があり、印象的であるが、間違っている可能性があることを覚えておくことが重要です。利用する前に、常に情報と出力を検証してください。
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ダン・プリースト、pwc： 質問が変化しました。 1年前、彼らは「キラーユースケースは何ですか？」と尋ねていました。 「最も工業化されたユースケースは何ですか？」 「最も節約または最大の欠陥を生み出すユースケースは何ですか？」さて、私たちが得ている質問は、これらの技術的なユースケースに関するものではなく、「AI機能を活用するためにビジネス戦略をどのように進化させますか？」
ロドニー・ゼムメル、マッキンゼー： 彼らは、AIエージェントがどのように彼らの労働力と統合できるかを理解したいと考えています。また、会話は生産性だけから成長と生産性に移行し、人間よりもより速く物事を行う方法を見つけて、人間ができないことをすることができました。
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