この記事シリーズの第1回では、AIが私たちの日常生活にどのように影響を与えているかについて、第2回では、AIに内在するリスクをどのように処理するかについて、ChatGPTや関連する生成AI関連の製品への関心の高まりによってさらに浮き彫りになったリスクについて学びました。
今回はあなた、個人に焦点を当てましょう。ビジネスシーンで必要とされる特別な注意を払いながら、消費者として慣れ親しんだようなメリットを得るために、このテクノロジーを日常業務でどのように活用できるでしょうか。
ChatGPTなどの生成AI製品に秘められた可能性やリスクを知っていれば、機密情報をChatGPT上に会議のメモを送ってまとめたり、ソフトウェアコードにエラーがないかを確認したりするなど、従業員も、おそらく情報をインプットする前に二度考えていたでしょう。
どこから始めるべきか
最初のヒントは、企業のChatGPT等の利用ポリシーを確認することです。2023年を機に、この利用ポリシーは急速に進化する可能性があります。どのようなデータを外部と共有することができるのか？どのような安全策が講じられているのか？生成AI製品に関するベストプラクティスとして、会社はすでに何を推奨しているのか？
2番目のヒントは、上記の利用ポリシーを確認したら、機密情報がほとんどあるいは、全く含まれていない仕事から始めましょう。たとえば、Dataikuの営業担当者の中には、ChatGPTを使って特定の業界のホットななトピックや問題を1段落にまとめるのに役立てている人もいます。この場合、当社が特定の業界をターゲットにしているということ自体は特に秘密情報ではなく、顧客や見込み客のデータは共有されていないため、機密情報を流しているわけではありません。仕事の中で「インターネット上で一般的なトピックについて簡単なリサーチをする」というタスクを行う場合は、AIを使ってかなりの時間を節約できるかもしれません。
生成AIのもう1つのよくあるユースケースは、グラフィックデザインです。Dataikuと提携しているイベント会社は、現在、Midjourneyを使ってほとんどのアートやデザインを作成しています。そのため、デザイナーの役割は、すべてを手作業で作成するのではなく、AIの助けを借りて多くの潜在的なアイデアを生成し、その状況に適した知識を使って最良のものを選択し、さらに自分の知識とスキルに基づいてカスタマイズすることへと移行しています。これにより、彼らの出発点は大きく変わり、新たなイベントをより早く宣伝するのに役立ちます。
チャットボットを超えて
これらの例が示すように、一般的な大量の情報を要約し、それを利用して何か新しいものを生成する必要があるときはいつでも、AIはすでにここにあるのです。そして、MicrosoftやGoogle、SalesforceやHubspotなどのツールにAIが統合されることで、ショートカットをとることができると、私たちは徐々にその価値を理解していくことになるでしょう。ただし、覚えておいてください。ショートカットは決して無料ではありません。CEOから「今すぐ話したい」というメールやテキストを精査するように私たちは習慣づいているように、毎回しっかりと脳を働かせましょう。
AIを使ってショートカットをとることから先に進むには、より多くの労力、時間、注意が必要です。なぜなら、ビジネスデータを第三者に送信するか、新しい種類のアルゴリズムを企業内に導入するかのいずれかが必要になるからです。大企業はしばらく前からこれを行っていますが、おそらくAIとは呼んでいませんでした。つまり、これらのより複雑なケースから始めると、思っているよりも簡単かもしれません。データの多くはすでに存在しており、問題はビジネスによって非常によく理解されています。欠けていたのは、時間をかけてテストされたAI技術を簡単かつ安全に適用できる能力です。
実践例
典型的なユースケースとして挙げられるのは、航空業界における予知保全の例です。現在のプロセスではすでに大量のデータが生成されていますが、課題は、その大部分がエンジニアによる独自の専門用語を含むテキストメモが含まれていることです。これらのデータは、1機の航空機の前に立つ1人のエンジニアが読んでも意味がありますが、すべての航空機にわたるすべてのエンジニアによる集合的な可視化を作成するためにデータを集約すれば、さらなる価値を生み出すことができます。
個々のエンジニアが同様の航空機で発生した関連問題を予見できるようにすることで、事前にメンテナンスのスケジュールを立て、適切な部品を時間通りに準備できるようにし、航空機の可用性を高め、遅延やキャンセルを減らすことに繋がります。ここでのAIの付加価値は、航空機に既に搭載されているセンサーを増強するために、エンジニアのメモに記された知恵を集約した予知保全のための新しいデータソースを解き放つことです。そして、その拡張を提供するAIテクノロジーは、ChatGPTが普及するずっと前から存在していました。
航空会社におけるシンプルなAIの他の古典的なアプリケーションには、特定のフライトでどの機内食が好まれるかを予測し、食品の無駄を減らし顧客満足度を向上させること、クレジット カード パートナーと適切な共同マーケティング オファーを作成して増収を促進すること、ルーティングの自動化などがあります。解決までの時間を短縮するためのカスタマー サービス メッセージの数。この価値を提供するために必要な AI テクノロジは ChatGPT よりもはるかに単純ですが、ChatGPT ではこれらの急速に変化するビジネス上の問題に対する有効な答えが得られないため、それを独自のデータに適用する必要があります。ここで、Dataiku のようなプラットフォームが参入障壁を軽減し、ソリューションを世に送り出し、ビジネスへの影響をより早く生み出すことができます。
職場でどこから AI への取り組みを開始するとしても、そしてどれほど迅速に移行するとしても、AI、リスクと機会について学ぶことが重要であることが明らかであることを願っています。そして、これは依然として非常に人間的な行為です。この新しい AI 時代の機会 (とリスク) のバランスをとる準備を整えるために、あらゆる機会を活用することをお勧めします。
さらに詳しく: エティハド航空がデータでビジネスの俊敏性を高めた方法
エティハド航空が顧客中心の姿勢を貫くためにデータをどのように活用したかを 5 分の動画で説明しています。さらに、大手航空会社の明日の戦略を作る上でデータがどのように重要な役割を果たしたかを学びましょう。