ビジネスリーダーが職場で生成 AI を検討している 6 つの方法
ChatGPT やその他の生成 AI ツールは、人々の想像力を魅了してきました。ここでは、大々的に宣伝されているツールを生産性の向上に変える方法を紹介します。
生成人工知能 (AI) 用の ChatGPT の発表からわずか 1 年で、私たちの仕事の見方や毎日のタスクの完了方法が大きく変わりました。
誰を信じるかによって、生成型 AI は私たちの仕事の効率を高めるか、あるいは私たちのほとんどを失業させるかのどちらかになるでしょう。
専門家とそのビジネスにとって目下重要な課題は、生産性を高めるために生成 AI をどのように使用できるかを探ることです。
6 人のビジネス リーダーが、組織がどのように生成 AI の探索と活用を始めているかについて語り、あなたも参加できる 6 つの方法を提案します。
1. テクノロジーを使って遊ぶ
小売業者リバー アイランドの CIO であるアダム ウォーン氏は、彼の組織がすでに GPT を「活用」し始めていると述べ、その探求が次の段階に進む前に、そのテクノロジーが顧客対応サービスに対応できる状態にあることを確認したいと考えています。
「私たちはおそらく多くの人々と同じような状況にいると思います」と彼は言います。 「私たちは、ブログ投稿、マーケティング投稿、製品説明など、コンテンツのアイデアを生成するためにこれを使用しています。しかし、それを実稼働環境に導入しているわけではありません。」
他の CIO と同様に、ウォーン氏も AI の使用には慎重です。現時点では、ビジネス内で生成型 AI が行っていることと、顧客が外部で見ているものとの間には「人間的で生々しいもの」が必要だと彼は言います。
しかし、彼は自動化のレベルが急速に進歩すると予想しており、すべての専門家に生成 AI の検討を始めるようアドバイスしています。
「市場に投入され、発展しているスピードを考えると、誰もが注目すべきだと思います」と彼は言います。 「これは主流になるための方法ですが、非常に早く本番環境に対応できるようになるでしょう。」
2. 効率を高めるために使用する
女性向けライフスタイル小売店ハッシュのデータ責任者ブラッド・ウッドワード氏は、生成型AIツールがあらゆる種類の専門家、特にIT開発者の生産性を大幅に向上させることができると信じており、その方法をすでに模索していると述べた。
「私たちがそれをどのように検討するか、そしてそれを使用するように他の人を訓練する方法は、私たちがどのように仕事をより効率的に行うことができるかということです」と彼は言います。
「ChatGPT のようなツールで本当に興味深いのは、コードを書いたりデータベースを調べたりするなどの作業をより効率的に行うのにどのように役立つかということです。」
ウッドワード氏は、最近レポート モデルのプロトタイプを作成する必要があったという、自身の仕事人生の例を挙げています。
彼はライブ データを使用したくなかったので、少し前まではモデルのサンプル データを手作業で作成する必要がありました。その代わりに、彼はAIに目を向けました。
「私は ChatGPT に、『このモデル用に大量のデータベース テーブルといくつかのサンプル データを生成してもらえませんか?』と言ったところです。」 100 行が表示されたので、「もう少しいただけますか?」と言いました。そして、1,000 行が得られました」と彼は言います。
「とても簡単でした。以前なら 1 ～ 2 時間かかったかもしれません。今ではそのタスクを自動化できます。チーム内で生成 AI について話し合っているのは、どうすればよいかということです。効率を高めるためにこのツールを使用しますか?」
3. 小さな一歩を踏み出す
人材採用会社 Harvey Nash のテクノロジーおよびデジタル エグゼクティブ サーチの責任者である Lily Haake 氏は、生成 AI の研究を検討している専門家にとって最良の出発点は、エンタープライズ ファイアウォールの向こう側で知識豊富なパートナーを探すことであると述べています。
「私たちのクライアントの 1 つはサードパーティと協力していました」と彼女は言います。 「ある程度の規模であれば、必ずしも社内でその機能を構築する必要はありません。本当に専門知識を持つサードパーティに頼ることができます。」実際、ハーケ氏は、賢明な専門家はおそらく自分の拠点をカバーし、複数の外部パートナーと協力することを選択するだろうと示唆しています。
「法的な対応と倫理的な対応を確実に行うために、いくつかの第三者を探してみるとよいでしょう」と彼女は言う。 「ヘリコプターからの視点を持っている人がいると、本当に助かります。」
強力なパートナーを見つけた企業は、新興テクノロジーに対する理解をさらに深めることができます。この種の知識があれば、探索を開始し、Haake 氏が示唆するように「赤ちゃんの一歩」を踏み出し、生成 AI のユースケースを確立することが可能になります。
ただし、彼女は警告の言葉も発しています。生成 AI を探求したい専門家は、情報が準備されていることを確認する必要があります。
「データ管理とガバナンスの基本が整備されていない限り、自動化は不可能であり、素晴らしい AI イニシアチブを推進することもできません」と Haake 氏は言います。 「質の高いデータがあるかどうかわからない場合は、そこから出発する必要があります。」
4. ビジネスユースケースに焦点を当てる
小売・サービス大手ランドマーク・グループのサプライチェーン・プロジェクトのグループ責任者プラカシュ・ラオ氏は、ChatGPTには大きな可能性があるが、ビジネスケースに焦点を当てることが重要だと語る。 「そうでなければ、それは単なる専門用語です」と彼は言います。
ラオ氏は、生成型 AI の台頭を、アナリスト Gartner の新興テクノロジーのハイプ サイクルにプロットされたイノベーションに例えています。あらゆるイノベーションには期待が膨らむピークがあり、IT 業界やその他の業種の人々はテクノロジーを万能薬とみなしています。
現在、ラオ氏は「幻滅の谷」を予期していると述べ、AIに関する誇大宣伝が停滞し始め、その後、広く受け入れられ、採用され、活用されるのが一般的となる停滞期に達するという。
「実際にビジネスに応用できるテクノロジーは、すべてのユースケースがこのテクノロジーから生まれるレベルに達しています」と彼は言います。 「今後、多くの有用なビジネスケースが登場し、これらのテクノロジーの利点という点でも相乗効果が見られるでしょう。」
ラオ氏は、ランドマークグループ全体のビジネス部門がChatGPT、特にマーケティングと販売を検討しており、AIが新たなレベルの顧客サービスとインタラクションを提供できる可能性があると述べた。 「そしてもちろん、ChatGPT はサプライ チェーンでも評価される予定です」と彼は言います。 「しかし、現時点では有用なアプリケーションを見たことがありません。」
5. エンタープライズ対応ツールを探索する
保険会社 NFU Mutual のテクノロジー導入マネージャーである Robyn Furby 氏は、ChatGPT は慎重に検討されるべきだとしながらも、Microsoft によるエンタープライズ対応の適応の可能性については熱心に語っています。
「私たちはそれが何を意味するのかを理解するという文脈でそれを検討しています」と彼女は言います。 「当然のことながら、どのような金融サービス組織であっても、私たちは慎重になるでしょう。そして、テクノロジー愛好家として、私は人々がそれを安全に使用できるようにサポートすることに興味があります。そのため、現在私たちが焦点を当てているのは、ユーザーがどのように使用できるかということです」今日にふさわしい方法で。」
ファービー氏は、ChatGPT の真の力は、OpenAI の GPT-4 などの現在の言語モデルを使用して、質問への回答、情報の提供、そしてコンテンツを生成します。
「それがどのように使用されるかを見るのは非常に興味深いことになると思います」と彼女は言います。 Microsoft の AI Copilot は、9 月末に Windows 11 バージョン 22H2 を実行するデバイスへの展開を開始しました。 「それまでの間、私たちはこれらすべての AI ツールの違いについて人々を教育する必要があります。ChatGPT や Bing などの外部ツールは何に使用でき、Copilot は何に使用できますか? そして、その教育期間は、大規模なプロセスになるでしょう。」
6. AI の他の分野にも目を向けることを忘れないでください
888 William Hill の可観測性と自動化のエンジニアリング マネージャーである Stephen Wild 氏は、彼のチームの他の人々、特に若いスタッフと同様に、ChatGPT に手を出し始めました。
ただし、実験は生産を意味しません。ワイルド氏は、専門家は生成 AI がビジネスに大きなメリットをもたらすように注意する必要があると述べています。 「現時点ではむしろ心配のほうが大きいです」と、開発の急速なペースを振り返りながら彼は言う。 「ChatGPT の無料版に関して私が感じている最大の問題は、実際には 2021 年までしか機能しないということです。」
他のデジタル リーダーと同様に、ワイルド氏はエンタープライズ対応アプリケーションの発売が転換点になると考えています。 「Microsoft が Bing を超えて、Teams などにテクノロジーを組み込み始めたら興味深いでしょう。おそらくそれが次のテクノロジーの大きな革命となるでしょう」とワイルド氏は言います。
同氏はまた、AIの影響が生成システムだけに限定されないことを認識することも重要だと言う。たとえば、彼の組織は New Relic の自動化されたアプリケーション監視および可観測性プラットフォームを使用しています。
「機械学習はすでに私たちにとって非常に重要です。私たちは New Relic とそのアラート サービスを通じて AI を使用しています。これにより、注意しなければならないアラートの数を大幅に減らすことができます。」と彼は言います。 「私たちは、常に私たちの可能性を探り、プロモーションを自由に行おうとするボットをチェックするという意味でもこのツールを使用しています。見つけることができるボットが多ければ多いほど、より良い結果が得られます。」