企業が AI を導入して価値を最大化する方法

人工知能は、主要な実現要因としてだけでなく、企業のデジタル変革への取り組みを後押しするものとしても重要です。それが現在および将来のビジネス発展の原動力となります。

これは、インターネットがそうであったように、人工知能がフォーチュン 500 企業の形を変える可能性を秘めているからです。数十年来の確立されたプレーヤーが地位を失う可能性がある一方で、無名で破壊的な挑戦者が台頭して次の業界リーダーになる可能性があります。

人工知能によるデジタル変革は、3 つの重要なビジネス分野に大きな影響を与えます。最も明白なのはテクノロジースタックであり、それが AI に対応していることを保証します。次に、AI が企業のビジネス プロセスと業務をどのように変えるかです。AI には、自動化を通じて確立されたプロセスを変革する可能性があります。 3 つ目は、おそらく最も重要なことですが、人工知能がビジネスにもたらす変革です。

人工知能の導入と展開は、今後数年間で市場の重要な差別化要因となることが判明します。今後の経済的逆風を克服し、競合他社に先んじるためには、企業は人工知能をシステムの一部として採用する必要があります。デジタル変革 変革戦略の主要原則。

テクノロジーの急速な発展に伴い、人工知能の導入の有効性は、モデルの実装コストを最小限に抑えながらメリットを最大化できるかどうかにかかっています。人工知能の使用方法を模索している企業にとって、導入の価値を最大化する方法は 3 つあります。

1. データ中心のコンピューティングへの移行

多くの企業は、モデル中心のコンピューティングからデータ中心のコンピューティングへの技術的な変化を経験しています。簡単に言えば、AI モデルを作成してそのモデルにデータを導入する必要はなく、モデルをデータに直接適用する必要があります。より広範なデジタル変革戦略の結果として、多くの企業はすでにこのプロセスを経ており、企業全体でサービスを提供するための単一の配信ポイントとして AI コンピューティング プラットフォームに目を向けています。

これにより、効率が向上するだけでなく、部門を超えて機能し、プロセスを結合できる、より大規模で革新的な AI 導入が可能になります。

2. 価値のあるモデルに焦点を当てる

機械学習モデルの統合は、大幅な変化を遂げました。わずか 3 年前、新しい機械学習モデルについて論じた何百もの新しい研究論文が毎週発表され、モデルの成長が制御不能になりつつあるのではないかとの懸念が生じました。現在、この傾向は逆転しています。具体性が低く一般化できないため、モデルの数がより制限されます。単一の共通ベースの言語モデルは、1 つだけではなく複数の下流タスクから機能を提供できます。

モデルが小さくなるにつれて、実際にはより標準化されます。これには興味深い二次効果があり、新しい AI モデルの作成に使用される知的財産の価値が減少します。企業は現在、自社の真の価値と知的財産が自社が保有するデータにあることに気づき、データ中心のコンピューティングへの移行をさらに強調しています。

3. モデルを組み合わせてマルチモーダルな人工知能を展開する

もちろん、人工知能は明確に定義された特定のテクノロジーではありませんでした。 。これは、多くの関連テクノロジーを指す広義の用語です。私たちが今日目にしているのは、モデルを組み合わせてさまざまな種類のデータにデプロイすることの増加です。単一のパイプラインでさまざまな AI モデルとデータ タイプを融合することで、運用効率の向上と新しいサービスの提供につながります。

一例は、自然言語処理とコンピューター ビジョンの組み合わせです。これにより、テキスト入力に基づいて画像を作成する画像生成アルゴリズムが実現します。

もう 1 つのより実用的な例は、言語モデルがシステム ログから例外を抽出し、それを推奨アルゴリズムに入力することです。電子商取引の推奨エンジンは、「これを購入しました。おそらくこれが気に入るでしょう」というのが一般的ですが、NLP モデルのコンテキストでは、テキスト ログを修正するための次善のアクションに関する推奨事項をサポート アナリストに提供するために利用できます。 。

人工知能は部門や企業全体で導入されており、経営幹部やリーダーシップチームは、テクノロジーの導入に成功している競合他社に取り残されることを望んでいません。 AI の活用が進むにつれ、AI を最大限の効率で導入できる企業が次の競争上の優位性を獲得できるようになります。

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