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Cレベルの経営幹部は、企業がAIを重視する上で重要な責任を担っています。しかし、AIには明確なリスクがあります。 例えば、エグゼクティブは、以前の技術シフトよりも速く進歩するテクノロジーを管理しなければなりません。 では、エグゼクティブは何を考慮すべきでしょうか？どのようにすれば成功するのでしょうか？ 以下では、あなたの組織がAI活用の方法を検討・導入する際に考慮すべきアイデアをいくつか紹介します。
数多くの組織が当初、従来のAIを単独で実験することから始めました。しかし、ジェネレーティブAIでは、より統合されたアプローチが必要になります。 従来のAIに比べ、LLMは組織全体のより幅広いアプリケーションに付加価値を与えることができます。ジェネレーティブAIには、リスクに関する明確な考慮すべき事項もあります そのため、実験を成功させるためには、組織はより広範なスキルを身につけ、事業部門間の連携を強化する必要があります。
企業のリーダーは、さまざまな部門ーデータサイエンス、エンジニアリング、法務、サイバーセキュリティ、マーケティング、デザイン、その他の事業部門などから多様なチームを招集しなければなりません。このチームは、最も価値のあるケースを特定し、優先順位をつけることができます。 チーム間の連携により、リスクを管理し、組織全体へのスムーズな導入を促進することもできます。 企業幹部は、ジェネレーティブAIのユニークな特性と、それによって実験の進め方がどのように変化するかを理解しなければなりません。 チーム間の協力体制の強化が求められています。
ジェネレーティブAI戦略を成功させるためには、最新の技術的フレームワークが不可欠です。主要な意思決定者は、データ・インフラ、コンピューティング・リソース、データ・システム、高度なモデルへのアクセスなど、自社の技術的能力を見極める必要があります。ジェネレーティブAIは、よく整理されたクリーンなデータが利用可能な場合にのみ成功します。 企業は、実験から価値を提供するために、データに効率的にアクセスし、管理できるようにしなければならなりません。ジェネレーティブAIの導入を成功させるには、明確なデータ戦略が不可欠です。 データ戦略が未整理の場合、LLMのトレーニングが誤って行われる危険性があります。 その結果、動作が遅くなったり、不正確な結果が出る可能性があります。
Cレベルのエグゼクティブは、ジェネレーティブAIをめぐる無限の計画の中で身動きが取れなくなる事態を避けなければならなりません。 新しいモデルやアプリケーションはすぐに登場し、ほぼ毎月導入されています。 ジェネレーティブAI技術の進化速度は、企業がそれを迅速に活用できるかが問われています。そうでなければ、遅れをとる危険性すらあります。 加えて、リーダーはチームに漸進的な進歩を示すことが重要です。 そうすることで、イノベーションと継続的な実験へのモチベーションを高めることができます。 経営幹部は、チームに漸進的な進歩を示すために、いくつかの戦術を採用することができます。
進歩を示す一つの選択肢は、LightHouse戦略を立てることです。 AIを使って社内のナレッジベースを照会できる「バーチャル・エキスパート」を導入するのも一つの方法です。 そして、最も重要なコンテンツを顧客に提示することができます。これは、生産性を向上させ、関心を持たせ、企業が顧客中心のアプリケーションに拡大する前に、生成的AIを社内でテストできる可能性があります。
すべての新しいテクノロジーと同じように、AIのコンセプトやユースケースの検証に自信を持てない経営幹部もいるでしょう。 企業は終わりのない試験運用に陥るでしょう。 こうした課題にもかかわらず、実証実験がコンセプトを検証する最も効果的な方法であることに変わりはありません。実質的な結果をもたらす最初の成果に集中することで、企業は勢いを増し、事業全体を拡大する手助けとなり得ます。.
ビジネスリーダーは、AI活用を模索する機会とジェネレーティブAIに伴うリスクのバランスを取らなければならなりません。 従来のAIにはそれなりのリスクがあり、そのリスクをうまく管理している組織もありますが、そうでない組織もあります。 ジェネレーティブAIは、リスク管理に新たな注意を払うと同時に、まったく新しい別のリスクをもたらします。例えば、データの訓練にバイアスを挿入する可能性や、モデルが予見する傾向などがあります。 リーダーシップチームは倫理基準を確立し、各アプリケーションの潜在的リスクを徹底的に理解する必要があります。 チームは、組織のリスク許容度の範囲内に収まるユースケースを検討しなければならなりません。 また、不測事態が発生した場合に対処するためのプロセスも備えておかなければなりません。
新たな規制も常に更新されていくでしょう。 CEOとそのチームは、ジェネレーティブAI規制の最新動向を常に把握しておく必要があります。 消費者の情報保護や 知的財産権に関連する規則が変化する可能性は高くなります。 企業を法的に守るためには、常に最新の情報を入手することが重要になります。 また、ジェネレーティブAIに関する規制についても、国によってアプローチが異なる可能性があります。 従来のAIやデータに関する各国の対応と同様です。 したがって、規制の地域差によってリスク許容度や実施戦略が異なる可能性があります。
ビジネスリーダーは、バランスの取れたパートナーシップのネットワークを構築すべきです。アライアンスは、異なる専門知識とスキルセットを持つ協力者のエコシステムの構築を中心に展開される必要があります。 そうすることで、技術スタックのレベルにあわせて、リーダーがジェネレーティブAIの要求に迅速に対応できるようになります。 また、パートナーは企業がAIの最新の進歩に関する情報を入手し、必要に応じてスキルセットへのアクセスを提供するのを助けることができます。 これにより、企業の短期間での技術習得が促進され、より迅速に行動を起こすことができるようになります。 また、多様なパートナーからなるエコシステムを構築することで、単一のパートナーに過度に依存するリスクを軽減することができます。 企業は外部パートナーの専門知識を活用し、ジェネレーティブAIの理解と導入を加速することができます。
ジェネレーティブAIの可能性を活用し、ビジネス価値を高めるためには、企業は従業員のスキルを高め、技術力を強化する必要があります。これは特に日本のような国に当てはまります。 今後、日本企業は海外に目を向け、ジェネレーティブAIを急速に取り入れている国々から技術人材を受け入れる必要が一層高まるでしょう。リーダーシップチームは、組織の主要な目標や用途に沿った必須スキルを決定しなければなりません。人材獲得とは別に、企業は既存のスタッフのための包括的なトレーニングと教育戦略を策定しなければなりません。プロンプトを使用するユーザー・インターフェースは、ジェネレーティブAIアプリケーションの活用を効率化できます。ユーザーは、プロンプトを洗練させる技術を把握し、技術の制約を認識し、組織内での最適な統合を確認する必要があります。リーダーは、学習とトレーニングの継続的な機会とともに、ジェネレーティブAIツールの導入について明確な指示を出さなければなりません。そうすることで、従業員は導入方法と関連するリスクを包括的に理解できるようになります。
リーダーは、人材育成を強化することで、従業員の自主性と創造性を高め、失敗を恐れずにチャレンジする環境を整えることで、自発的な試行と実験的な文化を醸成することができます。そうすることで、従業員のモチベーションが高まり、プロセスや製品のイノベーションを先導し、組織により大きな価値を生み出すことができます。
従来のAIが業務改善や新たな収益源につながる一方で、ジェネレーティブAIはさらに興味深い将来性を示しています。とはいえ、応用の機会が大幅に広がるため、企業はジェネレーティブAIがもたらす新たなリスクを効果的に活用・管理するために、より多様なチームが協力する必要が高まるでしょう。 企業は明確な戦略を持って取り組み、パートナー・エコシステムを構築し、規制の最新情報を入手し、目標とリスクに対するリスクを考慮する必要があります。その道のりは企業によって異なるかもしれませんが、今後のビジネスにとってAIを活用し始めることは極めて重要です。
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