企業はAIを探求し適用して創造する際に「独自の道を切り開く」必要がある。

[広告_1]

生成 AI は、幅広い業界に「革命」をもたらすと期待される、ゲームを変えるテクノロジーとして登場しました。

最近の Smart Banking 2023 で共有された専門家たちは皆、データがビジネス成長の触媒であることに同意しました。

しかし、新しいテクノロジー、特に人工知能（AI）テクノロジーのサポートがなければ、データは資産になりません。

生命を創造したアプリケーション2.jpg — 生成 AI の急速な発展により、「データゲーム」にまったく新しい時代が到来します。（イラスト：Unsplash）

AI はビジネスデータを入力として使用しますが、企業が高度なデータ管理システムを確立した場合にのみ、AI の力は最大限に発揮されます。 「生成AIの力強く爆発的な発展は、データ『ゲーム』に全く新しい時代をもたらすだろう」とEYコンサルティング・ベトナム株式会社（EYコンサルティングVN）の取締役会長グエン・トゥイ・ドゥオン氏は述べた。

生成AIを活用する企業の問題について議論した、ベトナムRMIT大学ビジネススクールのクリエイティブビジネス学科長兼副学部長代理のファム・コン・ヒエップ准教授は、次のように述べています。「生成AIの力を活用することは単一の公式に従うものではなく、各企業の性質、競合他社、そしてその中核となる使命と目的によって異なります。」「企業は生成AIで独自の道を切り開くためにこれを念頭に置く必要がある」とファム・コン・ヒエップ准教授は指摘した。

W-アプリケーション作成-3-1.jpg — ファム・コン・ヒエップ准教授、RMITベトナム大学、クリエイティブビジネス学部長、ビジネススクール副学部長代理。（写真：ホアン・ゴック）

この専門家によると、人工 AI が人間の代わりになる能力があるというのは、今日よくある誤解です。実際、ほとんどの仕事では、機械的に反復的なタスクと人間の判断に依存する高度なタスクの組み合わせが必要です。

さらに、企業は、AI 統合の道のりがすべての企業がたどる直線ではないことを理解する必要があり、各企業は AI を適用して作成する際に具体的な目標を決定し、そこから戦略を調整し、適切な準備手順を踏む必要があります。

たとえば、ニュースサイトでは生成 AI を使用してニュース記事を迅速に作成でき、広告代理店ではクリエイティブな広告スローガンを書く際のアイデア創出段階でこのテクノロジーを活用できます。「AI活用の目的はそれぞれ異なります。ニュースサイトはスピードを求め、広告代理店はブランドに合ったクリエイティビティを求めています。適切なAIアプローチがなければ、どちらも望ましい結果を達成することはできません」と、 RMITベトナム大学の専門家は分析しました。

企業はどのように生成 AI を効果的に適用できるでしょうか?

生成AIを企業に適用する話をさらに深く掘り下げて、ファム・コン・ヒエップ准教授は、企業が生成AIを適用する際にはAIと人間のスキルを組み合わせ、明確なビジネス目標を定義する必要があると指摘しました。

RMITベトナム大学ビジネス学部の専門家によると、企業が組織の目標に合わせてAI実装の戦略立案と調整を行うのを支援するために、企業はAIを統合する際にビジネス上の動機を分類することができます。 AI が現在のスキルを置き換えるか強化するかという役割と、AI アプリケーションが社内向けか顧客向けかという 2 つの基準に基づいて分類できます。

まず、企業は、必要な AI テクノロジーが既存のスキルに取って代わるものなのか、それとも強化するものなのかを判断する必要があります。 AI をスキル向上に応用するには、企業は適切なトレーニングプログラム、フィードバックメカニズム、パフォーマンス測定システムを開発する必要があります。

逆に、スキルの代替として AI を導入する場合、企業は組織の成長思考、キャリア移行サポート、緊急時対応計画に重点を置いた包括的な戦略が必要です。

「バス運転手をAI制御車両に置き換えることを目指すスイスのAutoBusプロジェクトは良い例です。AIをうまく導入するには、従業員が技術の変化に適応する必要があり、企業は予期せぬ混乱に備えて、人間のバックアップ運転手を用意するなど、緊急時対応計画を策定しておく必要があります」とファム・コン・ヒエップ氏は述べた。

アプリケーション作成-1-1-1.jpg — 専門家は、企業が最大限の効率を達成するには、人間の専門家と AI の調和のとれたつながりを確保するために戦略を微調整する必要があると推奨しています。（イラスト：Pexels）

2 番目の基準 (AI を社内に適用するか顧客に適用するか) にも、異なるアプローチが必要です。企業が AI を顧客に適用したい場合、AI 研究の最前線に立ち、ユーザー中心の設計を重視し、顧客のニーズを理解する必要があります。自動運転車の開発におけるテスラの例を挙げると、同社は AI イノベーションの最前線に立ち、ユーザー中心の設計を優先し、市場で戦略的に製品を位置付ける必要があります。

専門家のファム・コン・ヒエップ氏によると、AIを使って社内プロセスを効率化する場合には、焦点はまた変わります。その時、ビジネスリーダーは従業員のデータ分析と解釈のスキルの育成を優先する必要があります。

もう 1 つの重要なタスクは、移行を効果的に管理し、従業員が新しい AI ツールに適応して連携できるように支援することです。

このようなプロセスには、データ解釈の高度なスキルを持つ作業員と、リーダーシップチームによる構造化された変更管理戦略が必要です。

「AIは、人間の専門知識と自動化の間の繊細なバランスの上に成り立っています。AIを組織に統合するための万能な公式は存在せず、ビジネス目標、人間の業務を補完または代替するAIの役割、そしてAI適用の焦点によって異なります」と、専門家のファム・コン・ヒエップ氏は強調しました。