人工知能 (AI) の応用はもはや将来のトレンドではなく、企業の業務効率とビジネス成果を向上させるための現在の要件です。

準備ができていない、混乱している

TMAテクノロジーグループのAIセンター代表ファム・トゥアン・アン氏は、マッキンゼー・アンド・カンパニーが世界中の企業1,363社を対象にAI応用について調査したレポートによると、企業の72%が少なくとも1つの部門でこの技術を適用していると語った。

しかし、ベトナムでは、調査によると、ほとんどの企業、特に中小企業はAIの適用準備が整っておらず、依然として混乱していることがわかっています。

その理由として、資金や人材が確保されていないことが挙げられる。 Google ドライブ、Excel などのさまざまなソースからの大量のデータを所有する際に困難を感じる...

「多くの中小企業は、AIアプリケーションについて言及するとすぐに非常に高いコストを思い浮かべますが、実際には、このコストはデジタルトランスフォーメーションとデータ分析のコストと比較すると非常に小さいものです。

企業がAIアプリケーションへの投資を躊躇するのは、効率性が高くないことや、このツールは企業の大きなニーズを満たす必要があり、一方でAIは企業データを理解できるように訓練する必要があることを懸念しているからだ」とトゥアン・アン氏は分析した。

MISA株式会社代表のグエン・ゴック・レ氏は、ベトナムの中小企業の97％がAIの適用時に問題に直面していると述べた。まず、ほとんどの企業はデータを多数のファイルに分割して保存しているため、データの精度を制御することが困難です。一方、AI は分析のために集中化されたデータを必要とします。

第二に、企業の規模が大きくなると、AIツールだけでは需要を満たせなくなり、さらに投資すればコストも増大し、データの継承も難しくなります。 3つ目に、ほとんどの企業は会計、人事、営業、運用などの一部の部門でのみAIを使用しているため、業務運営の同期が欠如しています。最後に、コストが高いために企業は AI システムに投資していません。また、すべての機能を使用せずに投資しすぎると、無駄になってしまいます。

ホーチミン市のプラスチック製造会社のオーナーによると、AIをビジネスに適用することによる実際のメリットは現時点では不明だという。さらに、このスマートテクノロジーを適用するには、トレーニングリソースと運用に投資する必要があります。

「AIの使用は、データセキュリティや、企業の現在のインフラへのAIシステムの統合といった課題も引き起こす」と、この経営者は疑問を呈した。

クアン・チュン・ソフトウェア・パークが主催した企業におけるAIの応用に関する最近のワークショップで、KPMGベトナム・イノベーション・プログラムの副ディレクターであるファン・タン・クオック氏は、多くの企業、特に中小企業に共通する考え方として、「置き換えられることへの恐れ」からAIの適用をためらうことがある、とコメントした。

「AIが『CEO』の役割を果たし、人間を不要にする時代が来ると彼らは考えています。従業員は職を失うことを恐れ、AIの活用をためらっています。特に年間利益が安定している企業では、イノベーションを起こす意欲が欠けているのです」とクオック氏は指摘した。

どのようなソリューションがサポートされていますか?

グエン・ゴック・レ氏によると、企業によるAIの活用を促進するには、この技術がもたらすメリットをビジネスリーダーに広く普及させる必要があるという。たとえば、AI は経理部門が無効な情報を含む請求書を自動的に照合したり、解散した、または解散の過程にある企業について警告したりするのを手助けし、それによってほぼ完全な情報透明性を確保し、請求書の正確性を確保するのに役立ちます。

AI は、営業部門が顧客データを分析し、営業スタッフが顧客に次に購入または使用することを推奨する製品やサービスを提案するのにも役立ちます...

「企業は、AI導入の初期コストを測るのではなく、長期的なメリットを考慮する必要があります。AIの導入は、現在のトレンドにおいて、企業が迅速かつ持続的に成長するのに役立ちます。躊躇すれば、ビジネスの成長は鈍化するでしょう」と、ル氏は警告しました。

ファム・トゥアン・アン氏によると、企業はAIをどのような目的で、どの分野に、どのくらいの期間適用するかという目標を明確に設定し、そこから合理的なロードマップを構築する必要があるという。また、AIの適用時に「途中で破綻する」という事態を避けるために、企業は集中化されたデータを構築する必要があります。

DNVビジネスアシュアランスベトナムの研修および管理システム評価の専門家であるホアン・クアン・ハイ氏は、企業はAI技術への投資に加えて、国際基準や研究されたAI管理フレームワークに従って厳格な管理システムを構築する必要があると述べた。

これにより、運用効率の最適化、AI の段階的な開発と適用が容易になるだけでなく、このテクノロジーの使用や開発に関連するリスクから企業を保護することもできます。