業界専門家が語る、AI の使いやすさを高める 4 つの方法

AI はその人気にもかかわらず、ユーザビリティの問題を抱えています。

人工知能と関連テクノロジーは需要があり、ビジネス リーダーはそれらを試して、可視性、分析、予測をどのように改善できるかを知りたがっています。もちろん、生成 AI は民主化された AI であり、誰もが簡単にアクセスできるようになりました。しかし、アプリの背後にある AI、つまりシステムに組み込まれ、ビジネスに最も早い段階で具体的な価値を提供できるようになっている種類の AI は、それほどアクセスしやすくはなく、ビジネスマンにとって把握するのがより困難です。

これは、元 Meta/Facebook の研究データサイエンティストである Rachel Woods による最近の Twitter エッセイの論調であり、彼は AI を中心に確かなビジネスケースが形成されているかもしれないが、ユーザビリティにはまだ手が届かないと警告している。

「AIには依然としてユーザビリティに関する大きな問題がある」と彼女は書いた。 「ほとんどの人は、ChatGPT/LLM/生成 AI などのツールをどのように活用するかまだ悩んでいます。誰もが、誰かが秘密のキラーの使用例を教えてくれるのを待っています。実用性を疑問視する人がたくさんいます。しかし、これらのクリックベイト記事は失敗します。」根本的な問題点を挙げると、これらのツールが「役に立たない」というわけではありません...実際には、ユーザビリティに重大な問題があるだけです。

他の業界観察者も少なくとも大部分は同意している。 Constellation Research の主席アナリストである Andy Thurai 氏は、「ChatGPT と AI 全体が人気に火がついた理由は、使いやすさと、非常にシンプルな言葉で言えばビジネス ユーザーによる可能性の探求のためです」と指摘しています。 。 「特にテキスト、コンテンツ、ビデオ、オーディオを生成する生成 AI の能力は、テクノロジーに詳しくないユーザーを AI の可能性に驚かせました。」

一方、テクノロジー専門家は、「偏見、テクノロジーの限界、責任問題などのさまざまな理由から、テクノロジー以外のユーザーへの使用を制限してきたが、その圧倒的な反応と即時採用に衝撃を受けた」とトゥライ氏は言う。と言う。 「これは適応性の作成者に自信を与えましたが、同時に説明する必要もなくなりました。」

それでも、ほとんどの場合、AI について深く理解しているのは「比較的少数の人」だけだと、Vianai の創設者兼 CEO の Vishal Sikka 博士は言います。同氏はその数を世界中で約2万人から3万人だとしている。世界には約 100 万人のデータ サイエンティストがいますが、「彼らの多くは、システムがなぜそのような動作をしているのか、なぜ推奨を行っているのか、何が誤動作する可能性があるのか、基礎となる技術がどのように機能するのかを説明できません。 」とシッカ州は述べています。

AI と生成 AI のエンタープライズ ユース ケースには溝があり、異なるユース ケースとアプローチが必要です。 「コンテンツを制作するだけでは十分ではありません」とトゥライ氏は言います。 「ビジネス上の問題を解決する必要があります。責任があり、倫理的で、説明可能で、監査可能である必要があり、独創性と下された決定について弁護できる必要があります。これらは単なるユーザビリティの問題ではありません。これらの問題は、どの企業でも破綻する可能性があります。」

企業への導入はゆっくりとしたものになるでしょうが、ユースケースは前面に出てきています。 「私が見てきた限りでは、法務、人事、倫理、財務のチームはすべて、自分たちに多くの価値をもたらすユースケースの探索に関わっています」とトゥライ氏は言います。 「AIは、特にやり方を誤ると高価になる可能性があります。AIの存続が危うくなる可能性があるため、このゴールドラッシュに二足で飛び込む前に、細心の注意を払う必要があります。」

ChatGPT により AI は信じられないほどアクセスしやすくなりましたが、「真の価値が発揮されるまでにはまだかなりの期間が必要です」と Woods 氏は付け加えました。 「画期的なユースケースを見つけるには、努力するか、それが主流になってユーザビリティがさらに解決されるまで待つ必要があります。」

AI の使いやすさを高めるためにテクノロジーの推進者は何をすべきでしょうか?業界の専門家は、いくつかの開始方法を提供しています。

AI の可能性と課題について率直でオープンなコミュニケーション: テクノロジー マネージャーや専門家がより徹底的に開発する必要があるスキルは、AI への適切なアプローチを自社のビジネスに販売する能力です。 「多くのテクノロジーやイノベーションのアイデアが失敗に終わる理由の 1 つは、それが企業にもたらす価値を理解できなければ、ビジネス ユーザーや予算保有者、最高経営責任者からの支持を得ることができないからです」とトゥライ氏は言います。 「もちろん、その逆もまた真実です。技術者は、ビジネス ユーザーのニーズを、実行不可能であるか、予算、テクノロジー、リソース、コストの制限のために切り捨てます。」

すべての人のための AI 教育: 「あらゆる規模の企業は、導入された AI システムに取り組む幅広い人材を生み出すために、全社的にテクノロジー リテラシーを向上させる必要があります」と Sikka 氏は言います。 「特に、AI の超越的な側面について、より多くの従業員が教育を受ける必要があります。彼らは、限界と弱点を学ぶ必要があります。何ができるかだけでなく、何ができないのか、そしてそれを補う AI システムに何を構築する必要があるのかを学ぶ必要があります」

コラボレーション ワークショップ: Thurai は、「技術者、実装者、イノベーター、ストラテジスト、エバンジェリスト、ビジネス ユーザー、予算保有者、CXO を招待するコラボレーション ワークショップ」の使用を推奨しています。 」

AI 人材プールを構築する: AI は、他の多くのテクノロジー分野と同様に、現在も限定的なスキルであり続けるでしょう。 「Photoshop、Excel、Facebook Ads Manager、すべてがスキルです」とウッズ氏は言います。 「それを日常の仕事や生活に組み込むことが自然になる転換点に達するには、おそらく 100 時間以上かかるでしょう。」