デジタル変革後、企業がより積極的にAIを取り入れる
企業技術の環境は急速に変化しており、デジタル変革に取り組んでいる企業は人工知能（AI）を統合する際により容易さを感じています。これは、TMA InnovationのエグゼクティブディレクターであるTrần Phúc Hồng氏が述べた内容で、その背景には「新しいテクノロジーを活用して新たな経済を形作る」というテーマの技術フェスティバルがありました。このフェスティバルは、ビジネスセクターにおける先端技術の応用を探求するよう設計された、ホーチミン市で開催されたグローバルイノベーション週間の一環でした。
AI導入における課題と機会
Trần氏は、企業が新技術を導入することをためらうことがよくあると述べました。TMA Innovationは8年間にわたり、地元企業や国際企業を含めて、10%に満たない企業がAIを体系的に導入していることを観察しました。主な壁としては、準備が整っていないこと、資金調達の取り決め、適切なスタッフの不足が挙げられました。これは、過去のパターンと一致しており、企業がデジタルオペレーションに移行するまで大きな危機や市場のプレッシャーに刺激されない限り、そのような状況が続いてきました。
ただし、ChatGPTのようなAIサービスの登場により、企業の間には緊急性を感じているという風潮が広がっています。これによりAIの採用率が3倍に増加し、運用戦略において重要な勢いの変化が見られています。
戦略とデータインフラがAIの成功の鍵
デジタル変革を遂げた企業にとって、AIを適用することは、すでに存在するデジタルインフラや技術導入に前向きな考え方によって容易になっています。しかし、AIへのシームレスな移行は即時ではありません。データの基本的な役割を強調した、段階的な戦略が必要です。高品質のAI成果は、入力データの品質に依存しています。
AIの導入に関連するコストは、デジタルに通じた企業にとって顕著に低下しています。どのようなビジネスでも、コストを削減し効率を高めるためにAIを活用できることが明らかになっています。ただし、AI戦略の前にデータ戦略を優先することが重要です。企業は、コンサルティング組織と連携して、特有のビジネス課題に対処する最適なAIソリューションを選択することが推奨されています。
AI統合におけるデジタル変革の重要性
デジタル変革は、AI統合のための重要な基盤を提供します。デジタルシステムに移行することで、AI技術とより互換性のあるフレームワークを持つことができます。クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、インターネット・オブ・シングス（IoT）などの現代のデジタルインフラストラクチャは、効果的なAI導入に必要な大量のデータの収集、保管、処理を容易にします。さらに、デジタル志向の戦略を持つ企業は通常、より俊敏であり、AIやその他の新興テクノロジーの受け入れにも開かれています。
AI実装の主な課題
デジタル変革とAIの容易な導入のつながりにもかかわらず、いくつかの課題が依然として存在しています。最も重要な課題の1つは、質の高いデータの必要性です。AIシステムは、訓練に使われる情報の質に依存しているため、データの整合性と清潔さが不可欠です。
もう1つの主要な課題は、新型コロナウイルスパンデミックがあることです。これにより、ビジネスはデジタル変革の取り組みを急いでいることが生じています。この急速な移行により、AI統合が複雑化する可能性のある断片化したデジタルエコシステムが形成される可能性があります。
組織が変化に抵抗することは、AIの成功に向けた追加の障壁となります。従業員やリーダーの両方が、AIを雇用の脅威であるか、理解して管理するのが難しい複雑なシステムであると感じ、懐疑的または恐れを持つ可能性があります。
ビジネスにおけるAIの利点と欠点
ビジネスにおけるAIの利点は次のとおりです：
– **効率の向上**：AIは繰り返し作業を自動化し、業務効率を向上させ、人間の労働者がより複雑な問題に集中できるようにします。
– **意思決定の強化**：AIは人間よりも大きなデータセットをより速く分析し、より的確な意思決定を支援する洞察を提供します。
– **顧客体験**：AIを活用したツールは、チャットボットを通じたパーソナライズされた体験や24時間365日のサポートを通じて、顧客サービスを向上させることができます。
– **コスト削減**：時間の経過とともに、AIは業務を効率化しエラーを最小限に抑えることで、大幅なコスト削減につながる可能性があります。
一方、欠点には以下が挙げられます：
– **導入コスト**：長期的な節約にもかかわらず、AIの導入初期コストは、特に中小企業にとっては高額になる可能性があります。
– **雇用の置き換え**：AIが人間の仕事を置き換える可能性があり、失業やワークフォースのスキル再編が必要になる可能性があります。
– **偏見と倫理**：AIシステムは、トレーニングデータに存在する偏見を無意識に引き継ぐことがあり、倫理的な懸念や公平性の問題が引き起こされる可能性があります。
課題への対処とコンサルティングサービスの活用
AIの導入課題に取り組む企業は、スタッフのスキル開発プログラムへの投資、抵抗を緩和するための変革管理戦略の採用、イノベーション文化の育成を行うべきです。また、コンサルティングサービスと提携することで、特定のビジネスニーズに合わせたAIソリューションの選択と導入に関する専門的な指導を提供することができます。
関連リンク
AI導入を検討している企業にとっては、IBM、Google、Microsoftなどの大手テクノロジー企業が提供するリソースを活用することが有益です。これらのプロバイダーは、AIの統合を容易にするプラットフォームやツールを提供し、あらゆる規模の企業がデジタル変革に取り組む際に頼れるサポートシステムを提供しています。
これらのテクノロジーリーダーはAIとデジタル変革に豊富な経験を持ち、ベストプラクティスや事例研究を共有し、あらゆる規模の企業がデジタル変革の旅を加速するためのカスタマイズ可能なAIソリューションを提供しています。
The source of the article is from the blog exofeed.nl