IT リーダーが生成 AI を使用してデータ格差を埋める方法

~~~ジェイコブのコラム——業界初ブランドのビジネスモデル研究に焦点を当てる~~~

書き換えられた内容は次のとおりです: 出典: Lisa Ginther Huh

生成 AI は、最近 IT リーダーシップや CIO の議論で一般的なトピックになっています。これについては、Gartner IT Symposium でも広く議論されていますが、この先の進め方は混乱を招く可能性があります。 IT リーダーの 86% は、生成 AI が組織内で間もなく重要な役割を果たすようになるだろうと信じていますが、最近の調査によると、ビジネス リーダーの 33% がデータから洞察を導き出すことができないと報告しています。しかし、ビジネス リーダーの 4 分の 3 は、生成 AI のメリットを逃すことをすでに懸念しています

生成 AI ツールをうまく使用するには、従業員がデータをしっかりと理解する必要がありますが、組織全体で、従業員は職場で生成 AI を安全に使用する方法を知らないと報告しており、これには営業専門スタッフの 49% が含まれます。

それでは、IT リーダーはどのようにしてこのギャップを埋めることができるのでしょうか?答えは、生成人工知能を使用することです。

従業員にワークフローに対する管理された AI 主導の洞察を提供します

Generative AI は、データを迅速かつ簡単に最大限に活用する必要があるビジネス ユーザーを支援し、電子メール、モバイル、Slack や Salesforce などのアプリなど、従業員が作業するアプリケーションにインテリジェンスを直接提供します。パーソナライズされた状況に応じた洞察が得られます。

会話型のコンテキスト データ クエリに自然言語処理機能を活用しながら、チームの最も重要な推進要因、傾向、予測、外れ値を積極的に提供し、従業員にとって重要な指標のカスタマイズされた概要を従業員に提供します。新しいガイド付きの質問やプロンプトを提供するプロフェッショナルなビジュアル分析プラットフォームを使用すると、ワンクリックで結果をフィルターしたり、詳細情報をドリルダウンしたり、可能なアクションを探索したりできます。 Slack や Teams などのコラボレーション アプリですべての詳細を同僚と共有できるため、情報に基づいたビジネス上の意思決定が迅速化されます

たとえば、マーケティング担当者はマーケティング キャンペーンの効果を測定し、新製品のエンゲージメントを追跡できます。一方、営業リーダーはアップセルとクロスセルの機会を迅速に特定でき、サービス チームは顧客ロイヤルティを監視して改善の余地がある領域を特定できます。 。

これらの事例は、生成 AI 機能をビジネスをサポートするためにどのように活用できるかを示しています。導入を検討する際は、営業担当者の 63% が、雇用主に生成 AI の使用方法を学ぶ機会を提供してもらいたいと考えていることに留意してください。トレーニングは、強力なデータ文化を発展させるもう 1 つの不可欠な要素です。データ、ツール、プロセスへの信頼を含め、すべては信頼の上に構築されなければなりません。この重要な時期に、ビジネスの成功を促進するために人工知能を使用するのは賢明です。

の行為

プラットフォームに依存しない統合で信頼できる人工知能を使用する

生成 AI を導入する場合、プロンプトは独自の顧客データの基盤に基づいて構築される必要があります。このデータを大規模言語モデル (LLM) と共有する場合は、データのセキュリティを確保し、組織データへのロールベースのアクセスをサポートする必要があります。ゼロ保持アーキテクチャ (Einstein Trust Layer のアーキテクチャなど) を使用すると、データをマスクできます。つまり、ヒントが LLM と共有されるとき、データは Salesforce の外部に保存されません (この機能は近日公開予定です)。ゼロコピーのデータ共有により、情報を移動したりコピーしたりすることなく、他のデータベース内の情報を迅速かつ安全に仮想化できるため、すぐに利用できるようになります。プロフェッショナルな視覚化データ クラウドを使用すると、エンドツーエンドの暗号化を使用してパブリック クラウドと Salesforce 全体でデータを統合し、Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshift、Microsoft Azure などから準拠した信頼できるデータを呼び出すことができます。

例: データ分析に視覚化プラットフォームまたは Salesforce Einstein トラストレイヤーを使用する場合、分析プラットフォームに対応する Einstein Copilot 補助ツールを使用して、自然言語クエリのセキュリティを強化できます。この会話型 AI アシスタントは、すぐに使用できるすべての Salesforce アプリケーションに組み込まれており、チームの生産性の向上に役立ちます。 Copilot は使いやすい自然言語インターフェイスを備えており、チームが質問し、会社独自のデータに基づいて関連性のある信頼できる回答を得ることができます。 Einstein はブレインストーミング セッション中に同僚として機能し、わかりやすい用語でデータを迅速に調査して視覚化を作成できるように支援します。

AI とデータの流暢性を構築して投資を最大限に活用しましょう

クラウド コンピューティングと人工知能のソリューションは、顧客を 360 度見渡すことができるため、各部門はより良い業績を達成するために次に取るべき最善のアクションを知ることができます。適切なツールを導入すれば、企業はデータの背景に関係なく、誰もがデータの洞察にアクセスできるようになります

＃＃＃作業手順：＃＃＃

• 正確な分析を行うには、信頼できるデータの完全でクリーンな最新の基盤を確立する必要があります。
• 従業員や AI 生成テクノロジーが活用できる単一の真実の情報源を提供するには、このデータを一元的に利用できるようにする必要があります。

• 強力な分析をすべての従業員がすぐに利用できるようにするには、自然言語クエリを提供する使いやすいツールを導入します。

顧客、製品、チームのやり取りの完全な記録など、一貫したデータを使用して従業員がビジネスに関する洞察を得るのを支援します。複数のシステムとデータ レイク サービスを呼び出すことで、これらのデータ ソースを簡単に調整して、従業員が単一のダッシュボードからデータ ソースをクエリできるようにすることができます。すべてのデータが共有データ モデルにマッピングされるため、チームはデータを簡単に管理でき、重複レコードや競合するルールを排除できます

データと機能を統合することで、営業、マーケティング、サービス チームは、サイロ化された大量の情報を扱うのではなく、顧客に関する単一のビューに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。マーケティング担当者は、包括的な顧客ビューを活用して未開拓のニーズを発掘し、世界中の 5 億人のファンとの魔法のようなつながりを築き、創造的な新しい方法でファンにトラックの興奮をもたらすことができます。サービス担当者は、技術的な問題や製品の購入など、顧客の最近の通話履歴を 1 つのビューで確認できるため、より適切なサポートを提供できます。統合データとワークフローの自動化を組み合わせることで、サービス担当者が適切なタイミングで適切な割引を提供できる洞察を得ることができ、不満を抱えている顧客を引き留めることができます。

従業員データの流暢性の向上に投資し、生成的な AI 分析ツールを探索することでデータ ギャップを埋めた企業にとって、大きな見返りが得られます。データ、ツール、プロセスに対する信頼の基盤を構築し、クエリに自然言語処理を使用することで、顧客を全方位から把握できるようになり、組織内の全員がデータに基づいてビジネス上の意思決定を行えるようになります。 。

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