ビジネスにおけるAIの活用：小さな成功から学ぶ秘訣

人工知能（AI）は、多くの人が恐れるような「雇用破壊者」ではなく、また多くの人が期待するようなSFから生まれた「救世主」でもありません。

誇大宣伝はさておき、AI は宣伝されているものに比べると控えめな成果しか生み出さないツールです。

多くの従業員は、置き換えられることを恐れるのではなく、AI のパフォーマンスが期待を下回っていることに懐疑的です。

AIプラットフォームプロバイダーWriterの最高戦略責任者ケビン・チャン氏は、こうした感情は非常に一般的だと述べた。

この経験の後、多くの従業員は結果に非常に失望し、AIに対して幻想を抱かなくなりました。

これは反テクノロジー感情ではなく、単に万能薬として過剰に宣伝されているツールに対する不満です。

パーソナライズされた AI 学習パスを提供する企業 TeamLift によると、小さく始めることが AI から実際の測定可能なメリットを得る方法です。

AIがまだ完璧ではない場合でも製品開発サイクルを加速

AI広告と現実の「ギャップ」は明らかだ。プロセスに AI を導入する場合、企業は全面的な見直しを行うのではなく、最も労働集約的なタスクを特定し、それに費やす時間を削減する必要があります。

重要なのは、システムを混乱させることなく時間を節約するために合理化する必要のあるタスクを「名指しして非難する」ことです。

TeamLift では、顧客からのフィードバック、競合他社の情報の収集、プログラミングの最適化、品質の確保が促進されます。

ロボットアーティストのアイダさんは、昨年5月にスイスのジュネーブで開催された世界人工知能サミットで絵を描いている。 （写真：THX/TTXVN）

同社の製品開発スプリントサイクルは、AIの魔法ではなく、小さなターゲットを絞った改善のおかげで、8日から5日に短縮されました。

研究の面では、TeamLift はチャットボットの Claude、Grok、Felo を組み合わせることを試みました。初期の結果は満足のいくものではなく、ツールは矛盾した情報を提供したり、実際ではない例を「作成した」りすることがありました。

コマンドを微調整した後 (たとえば、Grok に競合他社の最新情報を箇条書きで要約するように指示し、相互参照には Claude を使用する)、TeamLift は調査時間を 8 時間から 45 分に短縮しました。

正確性を保証するために二重チェックは必要ですが、このアプローチは、ゼロから考え出すよりも明らかにはるかに効率的です。

当初、会社は強制はせず、従業員が自ら探求する時間を与えていました。 3 か月目までに、10 人の研究チームによって節約された合計時間は 29 時間から約 107 時間に増加し、ほぼ 1 か月分の生産性に相当しました。

これらは、TeamLift が製品をより早くリリースするのに役立ちます。しかし、AI ツールは不安定なため、扱いが難しい場合があります。驚くほど賢いツールもあれば、繰り返しテストが必要なツールもあります。

それでも、彼らは会社のビジネスのやり方を本当に変えました。製品アップデートをより迅速に展開できるようになると、顧客満足度や顧客維持率などの主要な指標にプラスの影響が及びます。

重要なのは、TeamLift が置き換えられるのではなく、従業員が退屈なタスクに費やす時間が減るだけであるということです。

小さく始めてください。とにかく始めてください。

最近、TeamLift の顧客は、プロセス全体を AI で一気に「刷新」したいと考えていました。彼らは、「なぜプロセス全体を AI に任せてすべてを処理できないのか」と疑問に思います。

何でもできる「超人」としての AI は魅力的な展望です。しかし、一度にすべてを実行しようとすると、混乱が生じることがよくあります。

TeamLift のアドバイス: 一度にすべてを解決しようとしないでください。小さく始めて、大きくしていきましょう。研究時間の短縮は TeamLift にとって成果をもたらしました。

2024年5月30日、スイスのジュネーブで開催された世界人工知能サミットで、来場者がロボットとチェスをプレイしている。（写真：THX/TTXVN）

別の会社では、電子メールの作成やデータの分析などが考えられます。あらゆる小さな成功が次のステップへの扉を開きます。

この段階的なアプローチこそが、今日の AI の出番です。重要なのは、完全な権限を委譲することではなく、人々を支援する強力なツールを提供することです。

AI を電動工具として考えてみましょう。AI 自体が家を建てるわけではありませんが、大工の仕事はより速く、より楽になります。

AI が今すぐにできること、つまり手作業の効率化、データの分析、ドラフトの作成に注力することで、企業は従業員を解放し、創造性、戦略、つながりといった、まだ人間的なタッチが必要な部分に集中させることができます。

勢いを生み出しながら期待を管理する

リスクは AI の限界にあるのではなく、小さく始めることの力を覆い隠す誇大宣伝にあります。

リーダーたちが AI を「奇跡の治療法」として描くと、自ら幻滅することになる。逆に、AI を漸進的な改善の過程として捉えると、従業員の受け入れ姿勢は高まります。

最初は結果が控えめであったとしても、約束が実際の結果に裏付けられたときに信頼が築かれます。 AIはまだ開発途中であり、SF映画のような完全な自動化という夢はまだ実現していません。

現実的な視点からスタートし、そこから勢いをつけていくことが重要です。 AI テクノロジーが成熟するにつれて、これらのメリットは増大します。

最良の結果は、AI が人間に取って代わることではなく、AI が私たちの生産性を段階的に高めることです。

ここでの話は、AI が失敗するか、あるいは支配するかということではなく、継続的な改善のロードマップと実際の有効性に焦点を当てることで、強力なアシスタントとしての AI の最適な役割を見つけることについてです。

（ベトナム+）

出典: https://www.vietnamplus.vn/lam-chu-ai-trong-kinh-doanh-bi-quyet-tu-nhung-thanh-cong-nho-post1039272.vnp