企業の AI 成熟度分析は何ですか? | ビジネスにおける AI #59

公開: 2024-01-30
ビジネスで人工知能の力をどの程度活用していますか? より高度な AI ソリューションを実装することでどのようなメリットが得られるのか疑問に思っていますか? AI 成熟度分析は、これを評価するのに役立つツールです。 AI 成熟度分析とは何か、分析を実行する必要がある理由、結果から何が学べるかについて詳しく見てみましょう。 AI への取り組みを開始したり、現在の実装を改善したりするための実践的なヒントも紹介します。 読む。

AI 成熟度分析 – 目次:

  1. AI 成熟度分析の概要
  2. あなたの会社の AI の成熟度を確認するにはどうすればよいでしょうか?
  3. AI 成熟度分析の主要分野 - テクノロジーとデータ
  4. チームを大切にしましょう – 従業員のスキルは AI の統合にどのような影響を与えますか?
  5. AI導入の基盤としての組織戦略と文化
  6. 自社の AI の成熟度がすでにわかっている場合はどうすればよいでしょうか?

AI 成熟度分析の概要

AI 成熟度分析は、組織が人工知能の機能をどの程度使用しているかを評価するのに役立つ診断ツールです。 分析方法では、次のようないくつかの要素が考慮されます。

  • 日常のビジネス プロセスで AI を活用する — たとえば、顧客サービス チャットボットや e コマース レコメンデーション システムを使用する、
  • テクノロジー インフラストラクチャ — クラウド コンピューティングや機械学習などの最新のソリューションを使用し、
  • 企業で採用されているデータ アーキテクチャ — データの構造と品質が高度な分析を可能にしていることを検証する
  • 従業員の AI スキルセット - 従業員が適切なトレーニングを受けているかどうか、および専門的な目的で人工知能を使用する方法を理解しているかどうかを確認します。
  • AI 戦略とビジネス目標 - AI が会社の長期計画の一部であることを確認します。

AI 成熟度分析の実施は、AI を使用したデジタル変革に着手している中小企業、または現在の実装を改善したい中小企業にとって特に重要です。 これは、改善が必要な特定の領域を特定し、AI 関連のさらなる開発戦略を策定するのに役立つからです。 また、AI の導入において組織がどのような状況にあるのかを総合的に理解することもできます。

あなたの会社の AI の成熟度を確認するにはどうすればよいでしょうか?

組織による AI の使用の成熟度を評価するためのモデルがいくつかあります。 最も人気のあるものの 1 つは、コンサルティング会社 BCG によって開発された 5 段階評価です。

  1. イニシャル。 現段階では、同社は AI ソリューションの存在は認識していますが、AI の導入は行っていません。 新しいソリューションの実装に潜在的に興味を持っています。
  2. 管理されています。 同社はすでにAIを活用した初のコンセプトテストを実施している。
  3. 統合。 AI は社内の特定の分野 (マーケティング部門など) で使用されています。
  4. 最適化中。 AI は多くの主要なビジネス プロセスに存在しますが、相互接続されていません。
  5. 変身中。 人工知能は同社の戦略の重要な部分であり、その運営方法に深く組み込まれています。

たとえば、成熟度レベル 1 の電子商取引企業は AI カンファレンスに参加する可能性がありますが、まだ特定のソリューションをテストしていません。 一方、ステージ 3 の企業は、顧客サービス チャットボットを導入している可能性がありますが、他の領域では AI 機能を使用していません。

ポーランド開発基金の Web サイト (https://pfrsa.pl/siecfirmprzyszloscipfr/test-dojrzalosci-cyfrowej/formularz-badania.html) で利用できるような AI 成熟度分析テストを実施することで、正確にどこにあるかを判断できます。あなたの会社は立ちます。 これは、AI に関連する特定のボトルネックや改善すべき領域を特定するのに役立ちます。

組織の AI の成熟度を理解することは、ビジネス変革のための追加のリソースや資金を申請する場合に特に重要です。

AI 成熟度分析の主要分野 – テクノロジーとデータ

AI が真のビジネス価値を実現するには、適切なテクノロジー ソリューションが必要です。 主要な要素には、クラウド コンピューティング、専用アーキテクチャ、収集されたデータの処理と分析を可能にする分析プラットフォームが含まれます。

たとえば、初めて AI をテストする小規模なマーケティング代理店はクラウドに依存する可能性があります。 一方、多くの分野にわたる AI の広範な展開を計画している大手製造会社には、ローカル (オンプレミス) で動作する専用ソリューション、またはデータ ウェアハウスやデータ マートなどの特化したクラウド ソリューションが必要になります。

分析の 2 番目に重要な領域は、高品質の構造化データへのアクセスです。 これは、アルゴリズムのトレーニングと AI モデルの構築に不可欠です。

データを使用してアルゴリズムを教えることに最も成功している企業の例は次のとおりです。

  • Facebook、Facebookはユーザーのアクティビティデータに基づいて広告をターゲティングし、表示される提案を管理します。
  • ライアンエアーの価格設定アルゴリズムは過去の航空券販売データを分析しており、
  • Netflix は、視聴したコンテンツのデータを分析して、パーソナライズされた映画の推奨を生成します。

テクノロジーとデータの分野における会社の成熟度を分析するのに役立つ質問は次のとおりです。

  1. 会社の IT アーキテクチャは何ですか?
  2. クラウド技術は活用されているのでしょうか？
  3. どのような種類のデータが収集されますか?
  4. きちんと整理され、ラベルが付けられていますか?

チームを大切にしましょう – 従業員のスキルは AI の統合にどのような影響を与えますか?

AI 成熟度分析のもう 1 つの重要な分野は、従業員の AI に対するスキルと意識を評価することです。 調査によると、最大 56% の企業が、人材不足が AI 導入拡大の主な障壁であると挙げています。 AI スペシャリストのコストが高いことも重要な要素です。

このような状況では、最も簡単な解決策は、次の方法で既存の従業員を適切にトレーニングすることです。

  • オンライン コース— ここでは、Coursera (https://coursera.org/)、Udemy (https://www.udemy.com/)、deeplearning.ai (https://) が提供する幅広いコースを利用できます。 www.deeplearning.ai/) または Google (https://www.cloudskillsboost.google/paths/118)、
  • 専門家によるワークショップやトレーニング、
  • パーソナルコーチング– 社内または専門家とのセッション中に。

AI導入の基盤としての組織戦略と文化

AI の導入を成功させるには、企業のビジネス戦略と文化がそのプロセスをサポートする必要があります。 BCG の分析によると、組織の戦略と文化が一致していないために、デジタル トランスフォーメーション (AI に基づくものを含む) の 90% が失敗します。

したがって、次の質問に答える価値があります。

  1. AI の導入は会社の戦略とロードマップの一部ですか?
  2. AI はどのようなビジネス目標の達成に役立つと考えられていますか? どのような問題を解決できるのでしょうか?
  3. 従業員は AI のテストや実験に積極的ですか? 彼らは革新的なアイデアに対して報酬を与えられますか?

優れた戦略とイノベーションの文化により、AI が実際にビジネスに具体的なメリットをもたらし始める可能性が高まります。

自社の AI の成熟度がすでにわかっている場合はどうすればよいでしょうか?

会社の AI の成熟度を分析したら、次のレベルに進むための具体的な目標と取り組みを設定できます。 たとえば、製造会社がレベル 2 にある場合、機器の予知保全システムを実装するための複数か月にわたるプロジェクトを計画できます。 その時点で、最初のデータ アナリストを雇用して、会社の AI チームの構築を開始することもできます。

同時に、達成したい AI の成熟度が高いほど、より多くの労力と投資 (人的、経済的、時間) が必要になることに留意する必要があります。 一方で、AI がもたらす潜在的なメリットと競争上の優位性は膨大です。

組織における AI の成熟度が高いということは、何よりもまず次のことを意味します。

  • データに基づいたサービスのカスタマイズと、より関連性の高い視聴者のターゲティングによる収益の増加、
  • プロセスの自動化と AI による意思決定サポートにより運用コストを削減し、
  • 研究開発で AI を使用することで、新製品の市場投入までの時間を短縮します。
  • 予測分析によりサプライチェーン効率の向上を実現、
  • AI チャットボットのおかげで顧客サービスが向上し、消費者満足度が向上します。
  • AI ベースのイノベーションの実装におけるリーダーとしての評判。

したがって、AI の成熟度をより高いレベルに移行するには、労力と費用をかける価値があります。 これにより、会社の運営の多くの側面が最適化されます。

AI maturity analysis

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What is the company's AI maturity analysis? | AI in business #59 robert whitney avatar 1background

著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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