あなたの企業は人工知能革命の準備ができていますか？
公開: 2017-07-28間違いなく、人工知能は急速にすべての異なる業界で最もホットな話題の1つになりつつあります。 消費者レベルのチャットボットがコンタクトセンターの防御の最前線として離陸するのを見てきました。また、AIが自然言語処理などのツールを備えた強力なソフトウェア機能に組み込まれるのを見てきました。
IBMのワトソンがジェパディで人間のプレイヤーを完全に破壊したり、ポーカーをプレイするAIボットでさえ、世界最高の人間のプレイヤーを打ち負かしたりするなど、AIの実例を見たことさえあります。 これらすべてが2017年にすでに行われているため、AIの乗っ取りが間もなく行われるという仮説を立てるのは難しいことです。
しかし、AIが新しい仕事を引き継ぐようになり、AIが人生の新しい側面に移行するにつれて、AIの利点を真に活用し、必然的にもたらす変位に対処するために、AIと連携する方法を理解する必要があります。
具体的には、AIがどのように企業に浸透しているのか、そしてここからどこに行くのかを知りたいと思っています。
ガートナーの予測が道を開く
私たちが最も興味を持っているのは、AIが現在企業内のどこにあるのか、そして今後数年以内にどこに移動すると予想されるのかということです。 メディアが通過するものであれば、AIが登場し、私たちは運命にあります。私たちはすべての仕事を失うでしょうが、すべてを修正するこの魔法のテクノロジーにも恵まれます。
もちろん、将来に目を向けるときは、信頼できる情報源を検討することが重要です。これは、大規模なテクノロジートレンドを一貫して予測してきた歴史を持つ情報源です。 そのリストの最初にあるのはGartnerです。彼は、しばらくの間、エンタープライズAIに非常に注目してきました。 過去数年だけで、Gartnerは企業にとってもAIの関心が大幅に高まっています。
ガートナーのウェブサイトであるArtificialIntelligence and the Enterpriseに公開された最近の投稿で、アナリスト企業はこの会話の舞台を設定するのに役立ついくつかの重要なポイントを強調しています。
- AIは、他の方法では解決できなかった問題の新しい解決策を見つけるという、かなり大きな約束をしました。 これは、AIが人間が「合法的に実行」できないメリットを提供できるという事実によるものです。
- AIは、ビジネスと顧客の両方の要求を満たすのに役立つ絶対的な最適効率を維持する機能を提供します。
- CIO、CDO、アプリ開発リーダー、およびエンタープライズアーキテクトは、「AI機能を積極的に調査、実験、および実装する必要があります」。
- AIはますます一般的になりつつあります。「2021年までに、Gartnerは、サービスプロバイダーによって実装される新しいエンタープライズアプリケーションの40％にAIテクノロジーが含まれると予測しています。」
ガートナーの予測に基づくと、エンタープライズAIはここにあり、信じられないほど強力であり、私たちの働き方を劇的に変え、今後4年以内に大きな影響を与え始めます。 これまでのところ、私たちはメディアの誇大宣伝と少し一致しているように見えますが、ガートナー自体がいわゆる誇大広告サイクルを認識していることを覚えておくことが重要です。
サイエンスフィクションを現実から分離する
先に述べたように、AIはすでにここにあります。 AIは、コンタクトセンターのIVRとチャットボットに電力を供給しています。 一部のオンライン出版物は、すでにAIを使用して財務概要や、スポーツの要約などの短い記事を書いています。 さらに印象的なことに、Gartnerは、「コンピューター支援診断」ツールが、女性が正式に診断される1年前まで、マンモグラフィスキャンに基づいて乳がん症例の52％を認識できたとも述べています。
私たちはすでにSFと現実の境界線を越えていると言っても過言ではありません。 しかし、ロボコップ軍が通りを歩いて犯罪者を逮捕することはまだ期待していません。 とにかく、私たちは選択できるAIツールとテクノロジーの印象的な選択肢を持っており、Salesforceを実際の例として見ることさえできます。 ただし、Gartnerによると、現在の焦点は、推論とトレーサビリティ、自然言語処理、および機械学習です。
特にこれらの新しいテクノロジーでは、私たちを引き継ぐすべての解決策を検討しているわけではありません。 むしろ、私たちの働き方、企業の運営方法、そして企業が優先するスキルに大きな変化が見られます。
新しいスキルと新しい考え方
まあ、間違いなく、変化は巨大であり、すべての企業で感じられるでしょう。 最も明白なことは、雇用の優先順位の変化が見られることです。
実際、Gartnerは、2020年までに、企業の20％が、AIテクノロジーを強化する「ニューラルネットワーク」の監視とガイドに労働者を捧げると予測しています。 ニューラルネットワークは、「無限の再トレーニングと強化のループで企業にとっての価値を維持する」ことしかできず、ネットワークとその「考える」能力を絶えず改善するように取り組んでいます。 既存のビジネスインテリジェンスツールと同様に、情報の追跡と収集に役立ちますが、それでも人間はそれを分析して学習する必要があります。
新しいデータが利用可能になるたびに、そのデータを含めるためにネットワークを再トレーニングする必要があります。 ガートナーのこの1つの例では、スキルのシフトがどのように必要になるかを理解し始めることができます。
確かに、AIは手間のかかる作業とほとんどの作業を行いますが、それをそのままにしておくことができるという意味ではありません。これらのネットワークを監視、更新、追跡するチームが必要です。 市場では、AIの執筆をチェックしたり、必要なデータセットや情報を提供したりするために、スタッフライターの採用から編集者の採用へと大きくシフトするでしょう。
私たちの車を製造している工場を見てください。私たちはもはやすべての部品を組み立てる労働者がいないかもしれません、ロボットはそれを行いますが、ロボットを維持し、彼らの仕事と進歩を監視するために人間が必要です。 エンタープライズ市場は特に、新しいポジションを埋めるために必要なスキルの大きな変化と、彼らが取り組んでいる問題について働き、考える方法に気付くでしょう。
自動化は私たちの働き方を変えるでしょう
ここで重要なポイントは、AIが企業の働き方を劇的に変え、従来は柔軟性がなく遅れた採用に柔軟性と反応性の新しい領域を導入することです。 現在のエンタープライズAIプロバイダーであるRageFrameworksは、Gartnerの調査を利用して、「Road to Enterprise AI」に関するレポートをリリースしました。このレポートでは、この正確なトピックについても詳しく説明しています。
レポートの中で、アナリストは、自動化は、ビジネス上の意思決定の指導から、私たちの働き方、特に新しいソリューションの構築方法に革命を起こすまで、できる限りのことすべてに関与すると主張しています。 Rage Frameworksは、「自動化の問題を解決するために使用するまさにその方法」のために、ビジネスは柔軟性がなく、停滞することを余儀なくされていると主張しています。 ビッグデータによって新しい分析領域を覗き見できるように、これらの新しいツールは分析とその結果としての決定に役立ちます。
企業が依存している既存のソフトウェア開発ライフサイクル戦略は、基本的に、「アイデアからソリューションへの多くのレベルの変換、およびさまざまなスペシャリストへの複数の引き継ぎ」により、柔軟性と応答性の妨げになります。
しかし、Rage Frameworksによると、この問題の解決策は「モデル駆動型自動化フレームワーク」であり、エンタープライズアプリケーションを「ほぼリアルタイムで組み立てる」ことができます。 どのサイズのAIアプリケーションでも、新しいコード行は追加されません。 Rageは、「すべてのビジネスロジックはメタデータとして存在します」と述べています。
さて、これは専門用語のように聞こえるかもしれませんが、全体的な概念はそれほど複雑ではありません。AIを使用すると、ソリューションが何であり、どのように機能するかを決定する「メタデータ」を変更することで、まったく新しい方法でソリューションを構築できます。できます。 この自動化されたプロセスで情報が変更されるため、独立した開発者が1つの部分を作成して別の開発者に渡し、バグをチェックして新しい行を追加し、すべてを調整する必要はありません。
キーテイクアウト
AIがどれほど劇的にすべてを揺るがすかをよりよく理解するために、すでに説明したすべてをサポートするのに役立つ実際の予測と数値を調べたいと思いました。 繰り返しになりますが、信頼できる情報源としてGartnerに戻ると、行われている主要な予測を強調することができます。
- AIを利用するチャットボットは、企業内で重要な役割を果たし、消費者とのやり取りを補完し、企業間取引の状況に踏み込むことさえあります。 ただし、スクリプトと知識データベースを構築および保守できるスタッフが指導する必要があります。
- 現在の企業は、AIは「設定して忘れる」ソリューションであると考えていますが、AIのセットアップ、トレーニング、および保守が必要です。 これらのツールは、新しいレベルの効率で特定の役割を削除しますが、まったく新しい役割を開き、新しいスキルとポジションを導入します。
- 2019年までに、AIの新興企業は、「破壊的なビジネスソリューションでAI経済を推進する」ことで、Google、Amazon、IBM、Microsoftなどの大手企業を追い抜く準備ができています。 ガートナーはさらに、これらのスタートアップの多くは、特定の業界でAIに焦点を当てることを余儀なくされたこれらの大規模ベンダーの元従業員によって実際に所有されていると説明しています。
- これに対応して、大規模なAIベンダーは、これらのはるかに「機敏な競争相手」と競争するために戦略をシフトすることを検討する必要があります。
- AIがその潜在能力を最大限に発揮するには、企業はその焦点を開発と構築から、情報を収集してこれらの大規模なデータセットを分析するデータサイエンスに移す必要があります。 言い換えれば、企業は、自分で構築を行う開発者を雇うのではなく、AIが手間のかかる作業を行うのに役立つ情報と分析を処理するためにデータサイエンティストを雇う必要があります。
企業にAIの基盤を築く
このすべての情報から明らかなことが1つあるとすれば、企業はAIの恩恵を絶対に受けることができるので、重要なビジネスプロセスにAIを含めることを強く検討する必要があります。 ただし、同時に、このAIは、すべての問題を魔法のように修正する「設定して忘れる」ソリューションではありません。 アイアンマンのジャービスはまだありません。適切なスキルとAIの機能に関する理解がなければ、新しいテクノロジーは予想ほど有利ではありません。 また、GartnerのHype Cycleについても忘れることはできません。これまでに説明した内容のほとんどは、次のようなものです。
したがって、企業のAIを検討しているCIOとして、データサイエンティスト、データエンジニア、ドメインエキスパート、統計家のまったく新しいチームを設立することも検討する必要があります。 ガートナーが「AIに関連するデータ、分析手法、機械学習の複雑さ」と呼んでいるものを理解し、管理できる鋭い目が必要です。
では、そのような劇的な変化が起こった場合、私たちは今何ができるでしょうか？ ええと、それは私たちが船を放棄して、これまでに築き上げてきたすべてをやり直す必要があるという意味ではありません。 ガートナーは、AIが必要とするこれらの新しいスキルセット、具体的には「AIの実装には両方が必要なため、創造的および分析的思考スキル」を開発するために、企業のCDOが現在の従業員への投資に忙しくすることを推奨しています。