AI はテクノロジーとしても、その使用方法としても変革期にあります。 AI パイロット プロジェクトをテスト ラボから取り出して大規模に展開する企業が増えており、大きなメリットを実感している企業もあります。 AI を取り巻く不確実性にもかかわらず、その可能性を無視すると、企業が古いやり方でビジネスを行うことになり、倒産の危険にさらされる可能性があります。
しかし、多くの企業にとって、AI から価値を引き出すことは予測が難しい場合があります。モデルが調整されていない可能性があり、トレーニング データセットが十分に大きくない可能性があり、顧客は偏見、倫理、透明性などについて疑問や懸念を抱いている可能性があります。 AI プログラムを本番環境に移行する準備が整う前、またはその結果が適切にレビューされる前に AI 戦略を推進すると、企業にコストがかかるか、さらに悪いことにビジネスに悪影響を及ぼす可能性があります。
では、AI プロジェクトがあなたの会社を変えるのか、それとも破壊するのかをどうやって知ることができるのでしょうか?直接的な ROI 数値がなければ、企業はこれを決定するための創造的な方法を見つける必要があります。 IT リーダーや業界関係者が AI の価値をどのように測定しているかは次のとおりです。
イニシアチブやテクノロジーのビジネス価値の測定は必ずしも線形計算であるとは限りません。特に成熟度や進歩を考慮すると、AI も例外ではありません。ビジネスの可能性。データ マイニング、コスト削減とトレーニング、新しい用途への投資と促進能力など、経験的に証明および予測された変数は、許容可能な ROI に関する決定に影響を与えますが、新興テクノロジーか成熟したテクノロジーかに関係なく、テクノロジーに一定レベルの信頼を与えます。 、それらはすべて重要です。
NASA ジェット推進研究所の CTO 兼イノベーション責任者である Chris Mattmann 氏は、一部の AI ケース アプリケーションはすでに非常に成熟していると述べました。ビジネスプロセスの自動化を例に挙げます。
彼はこう言いました。「どの企業にも退屈な仕事はありますが、私たちも同じです。そこで、チケットの処理、検索、データマイニング、契約や下請けを調べるための AI の使用など、多くのことを自動化しています。」
JPL は、DataRobot や Google Cloud などの商用化されたテクノロジーを使用してこれを行っているとマットマン氏は述べています。特定のテクノロジーに投資する価値があるかどうかを判断するために、企業はそれがコスト、時間、リソースを節約できるかどうかを検討します。 「すでに成熟しているので、それを実証できるはずです。」
中程度の成熟度にあるテクノロジーについて、JPL は、そのテクノロジーに新しい機能を実装する能力があるかどうか、またそのコストはどれくらいかを検討します。彼はこう言った。「例えば、私たちは火星に行くのですが、そこには深宇宙通信用の細いパイプがあります。そして今日では、火星から地球に 1 日に約 200 枚の写真を送信するのに十分な帯域幅があります。私たちが送った素晴らしい人々です 火星探査車は豆粒大の脳を持ち、iPhone 1 プロセッサを実行しています。私たちは放射線耐性のあるものだけを宇宙に残し、それらが深宇宙環境に耐えられると信じています。私たちはそれを知っています。良好なパフォーマンスを発揮するチップは古いチップであるため、探査機では高度な AI や ML を実行していません。
しかし、Ingenuity ヘリコプターは元々技術デモンストレーションを目的としており、ミッションの中心ではありませんでした。 「そして、AI チップである Qualcomm Snapdragon プロセッサが搭載されています。私たちは、より新しいチップを搭載し、より多くの AI を実行できることを証明しました。」
ここでは、AI によって、現在は実現不可能な新しいユースケースが可能になります。たとえば、1 日に 200 枚の画像を送り返す代わりに、探査車は AI を使用して画像を分析し、100 万件のテキストによる説明を地球に送信できます。たとえば、特定の方向に乾いた湖底があり、より良い結果が得られます。ステージよりもテキストを使用することで視認性が向上します。
最後に、最先端の実験用 AI テクノロジーの成功は、新しい科学が行われ、新しい論文が書かれて出版されるかどうかによって評価されます。
Mattmann 氏は次のように述べています。「モデルのトレーニングと構築にはコストがかかります。Google や Microsoft のような企業は大量のトレーニング データにすぐにアクセスできますが、JPL データセットは入手が難しく、博士レベルの専門家が分析する必要があります」 「NASA では、新しい AI モデルをトレーニングするコストは商業業界の 10 ～ 20 倍です。」
ここでは、新しいテクノロジーの出現により、NASA はより少ない人間によるラベルで AI モデルを作成できるようになりました。
AI の測定と影響範囲
Atlantic Health System は典型的な例です。同社の上級副社長兼 CIO であるスニル・ダドラニ氏は、自社の患者があらゆる意思決定の中心にあると信じています。したがって、AI への投資収益率は、さまざまな意味で、患者ケアの改善を観察することで測定されます。これらの患者中心の指標には、入院期間の短縮、治療時間の短縮、保険資格の確認の迅速化、事前の保険承認の迅速化などが含まれると同氏は述べた。
別のプロジェクトには、AI を使用して放射線科医がスキャンをレビューするのをサポートすることが含まれています。 KPI の 1 つは、放射線科医が異常の可能性のある所見を警告される頻度です。 「2022 年 4 月の時点で、放射線科医の 99% が AI を使用して 12,000 件を超える研究レポートを分析していると報告しています」と Dadlani 氏は述べ、これにより医師が潜在的に深刻な問題にできるだけ早く対処できるよう、600 件近くのアラートがトリガーされたと付け加えました。
米国第 5 位の会計事務所である RSM の経営コンサルティング、ビジネス、テクノロジー変革チームのパートナーであるリチャード・デイビス氏は、RSM では AI への投資は 2 つの密接に関連した経路をたどると考えています。1 つは生産性と分析ツールです。従業員の仕事の効率化に役立ちます。2 番目に、顧客は同じまたは類似のツールを使用します。 たとえば、クライアントと連携する場合、RSM は複数のシステム (会計、販売およびマーケティング、人事、物流) からデータを取得し、すべてを 1 つのペインに統合するように求められる場合があります。デービス氏は、AI はプロセスのスピードアップに役立ち、AI を使用してこれらのシステム内で作業がどのように流れるか、潜在的な課題や障害がどこにあるかを特定できると述べました。 では、企業は自社の AI が正しい方向に進んでいるかどうかをどのようにして知るのでしょうか? Davis 氏は、RSM の AI 計画や ROI への投資の詳細については明らかにしませんでしたが、次のように述べました。「1 つは、ツールの使用状況を非常に明確に測定できます。時間の経過とともに、得られるものがより効率的になることを期待しています」 彼はまた、エンゲージメントの向上は生産性の向上につながるはずだとも述べました。したがって、何かを成し遂げるのに以前は 1 週間かかっていたとしても、今では 1 日に短縮することが目標になるかもしれません。 ビジネス上のメリットに焦点を当てるAI の成功の評価は主観的なものになる可能性もあります。 MIT の AI 研究科学者で小売業界のデータ サイエンティストであるユージェニオ ズッカレッリ氏は、AI プロジェクトの評価は AI 自体の開発と同じくらい芸術であると述べています。 それでも、AI がビジネスに与える影響を説明できることが重要だと Zuccarelli 氏は言います。同氏は、「KPI はモデル自体を中心に設定されるべきではなく、ビジネスと人材を中心に設定されるべきであり、それがプロジェクトの最終目標であるべきです。」そうでない場合は、成功しているように見えても、実際には効果的な成果には結びつかないものを選択してください。テクニカル指標は簡単すぎる。 BMW や Tesla などの企業でデータ サイエンスの役割も務めた Zuccarelli 氏は、進歩を孤立して測定することに対しても警告しました。たとえば、AI プロジェクトが、他の理由ですでに改善されているものを改善することを目的としている場合、実際に改善のどの程度が AI によってもたらされているかを判断するためのコントロール グループが必要です。 金融サービス業界で長年の経験を持つウラジスラフ・シャピロ氏は、AI プロジェクトのその他の貴重な KPI は、誤報を減らすか、過剰な権限を自動的に削除することかもしれないと述べました。 Shapiro は、IT セキュリティとアイデンティティ ガバナンス管理を専門とするコンサルティング グループである Costidity の創設者です。 最近の AI 主導のセキュリティ導入では、誤検知率が 3 分の 1 に減少し、以前は手動で行われていた多くのプロセスが自動化されたと同氏は述べています。 「企業の上級管理者にこれらの数字を見せると、上記のすべての対策が侵害のリスクを軽減し、説明責任とガバナンスを強化することを理解してくれるでしょう。」と彼は言いました。 成功の進歩的な測定世界的なプロフェッショナル サービス会社 Genpact のチーフ デジタル ストラテジスト、サンジェイ スリバスタバ氏は、自動化によるコスト削減はそれを証明する最も簡単かつ明確な方法であると述べました。 AI の経済的メリット、その方法。しかし、AI は新たな収益源を促進し、企業のビジネス モデルに革命を起こすことさえあります。 たとえば、ある航空機エンジン メーカーは、AI を活用することで故障をより適切に予測し、物流を改善できることに気づき、エンジン サービスの提供を開始できるようになりました。同氏は、「最終消費者にとって、フライトマイルを購入することは、エンジン自体を購入するよりも良いことだ。これは、AIテクノロジーによってサポートされているため、会社の運営方法を変える新しいビジネスモデルである。同時に、それは人々にとって良いことである」と述べた。ビジネスへの影響も明らかです。」したがって、この期間にわたる AI への投資を正当化するために、この特定のメーカーにはこの長期目標が必要ですが、それを他の方法で測定できる目標に変換します。方法、短期プロジェクト。 彼はまた、「10 年以内に業界を変えると言うのではなく、1 年目にはどの部品を備蓄する必要があるかを検討し始めるでしょう。飛行距離は変更していません。」 「業界、あなたは先ほど言いました。私たちは適切な部品を適切な量で必要としています。これは、倉庫システムを最適化し、在庫への投資を削減するための 1 年にわたるプロジェクトです。」サプライ チェーンの最適化に加えて、その他の短い- 期間の進捗指標には顧客満足度が含まれます。 彼はこう言いました。「飛行機が部品を待つためにムンバイで 5 日間足止めされたら、顧客は嫌な思いをするでしょう。」一部の AI プロジェクトは短期的には損失に影響を与える可能性がありますが、長期的には依然として重要で変革をもたらすという現実もあります。たとえば、顧客サービスを提供するためにロボットを使用している企業は、いくつかの単調なタスクを解決できます。 Gartner のアナリスト、Whit Andrews 氏は次のように述べています。「しかし、チャットボットには欠点もあります。アップセルが得意で人々と対話したい人もいるので、企業はチャットボットの使用を望まないかもしれません。」
これはあなたに返ってきます。会社の何になりたいですか？ 「ある時点で、自分の会社が、たとえば配送に問題があった場合、顧客が電話して正確に何が問題だったかを尋ね、その後直接対話して問題を解決しようとするような会社なのかどうか、自問する必要があります。
企業が、測定可能な ROI に裏付けられた AI 主導の変革に取り組んでおり、顧客中心のビジョンを持っている場合、直接影響を与える収益指標を見落としている可能性があります。その代わりに、他のより意味のある可能性のある指標に焦点を当てます。
Andrews 氏は次のように述べています。「より自動化された企業は、市場シェアが拡大しているため、より成功している可能性があります。しかし、より適切なタイミングで企業に連絡できるようにデータを開発することはできます。何かを指さして言えば、論理的思考によって、顧客はより幸せになり、従業員はより成功することがわかります。それなら、それを実現しましょう。」
出典: www.cio.com
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