ジェネラティブAIの力は非常に大きいものでありながら、多くの組織はこの技術を完全に受け入れることには慎重な姿勢を取っています。知的財産や個人情報の暴露などのリスクについては正当な懸念がありますが、MIT Sloan School of Managementの主任研究員であるアンドリュー・マカフィーは、これらのリスクは管理可能であると主張しています。実際、マカフィーは、AIの競争に参入しないことは大きな誤りであり、ジェネラティブAIの恩恵は大きく、成功の報酬に価値があると考えています。
マカフィーは、ジェネラティブAIアプリケーションにおける投資利回りを特定し、機会を見極めるために、ビジネスリーダーが考慮すべき基本的な4つのステップを推奨しています。
まず、既存の知識業務のジョブをベースに、ジェネラティブAIを使用して改善できるタスクを特定します。たとえば、確立されたテンプレートを使用して何かを作成する場合は、AIに最初に試してもらい、その後に人間の労働者がレビューして編集するようにします。
次に、市販のAIソリューションを検討します。マカフィーは、特定の役割には有能で素朴なジェネラティブAIアシスタントを利用することを提案しています。このタイプのアシスタントは、事前に構築されたAIソリューションを通じて提供され、ソフトウェアのテストやエラーのデバッグなどのタスクを処理することで、新入社員が迅速に生産性を上げるのに役立ちます。
さらに、より専門知識が必要な知識業務のジョブには、市販のジェネラティブAIシステムと内部データでトレーニングされた別のシステムを組み合わせることを検討してください。これにより、機関の知識、顧客情報、センチメント分析、業界特有の知識などを活用して、より経験豊かなアシスタントの出力を実現することができます。
最後に、素朴なまたは経験豊かなデジタルアシスタントに最適な役割を識別し、最も有望なジェネラティブAIのユースケースに焦点を当てることで、潜在的なプロジェクトの優先順位を付けます。マッキンゼーの調査によれば、顧客オペレーション、マーケティングとセールス、エンジニアリング、そして研究開発のような分野がジェネラティブAIアプリケーションの最も大きなポテンシャルを持っています。
結論として、ジェネラティブAIにはリスクが伴うものの、組織がこれらの課題を克服し、AIの競争に参入することは重要です。マカフィーのステップに従うことにより、企業は機会を特定し、リスクを軽減し、生産性と成功を推進するためにジェネラティブAIの潜在的な利益を活用することができます。
よくある質問：ビジネスにおけるジェネラティブAI
Q：組織におけるジェネラティブAIのリスクは何ですか？
A：ジェネラティブAIには、知的財産や個人情報の暴露などのリスクがあります。
Q：組織がジェネラティブAIを受け入れることが重要なのはなぜですか？
A：ジェネラティブAIの恩恵は大きく、成功の報酬につながる可能性があるためです。
Q：ジェネラティブAIアプリケーションの投資利益を特定するために、アンドリュー・マカフィーが推奨する4つのステップは何ですか？
A：1. 既存の知識業務のジョブを調査し、ジェネラティブAIを使用して改善できるタスクを特定します。
2. 特定の役割には市販のAIソリューションを検討します。
3. 専門知識が必要な知識業務のジョブには市販のジェネラティブAIシステムと内部データでトレーニングされた別のシステムを組み合わせます。
4. 素朴なまたは経験豊かなデジタルアシスタントに最適な役割に基づいて、最も有望なジェネラティブAIのプロジェクトを優先順位付けします。
Q：マッキンゼーの調査によれば、最もジェネラティブAIアプリケーションのポテンシャルを持っている分野はどれですか？
A：マッキンゼーによれば、顧客オペレーション、マーケティングとセールス、エンジニアリング、研究開発などの分野がジェネラティブAIアプリケーションの最も大きなポテンシャルを持っています。
定義：
– ジェネラティブAI：大量のデータに基づいてコンテンツを生成したり予測を行うことができる技術。
– 知的財産：著作権、特許、商標法で保護される発明や創造的な作品などの無形の資産。
– 個人情報：個人を識別できる情報、例えば名前、住所、社会保障番号など。
関連リンクの提案:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es