AI テクノロジの基本的な概念を特定する
AI は一連のアルゴリズムを超えています。これは、ユーザーがより良い意思決定を迅速に行うのに役立つ機能のツールボックスです。
AI の基礎
AI は、一度人間の判断が必要なタスク (言語の理解、画像の認識、パターンの発見、推奨事項の作成など) をコンピューターが実行するのに役立つ一連の機能です。 ビジネス リーダーにとって、ポイントはアルゴリズムではありません。これらの機能は、より迅速な意思決定、カスタマー エクスペリエンスの向上、サービスコストの削減という実際の成果を提供する場所です。
生成型AIとは？
生成 AI は、コンテンツ (テキスト、コード、画像、ビデオ) を作成し、新しい生産性と創造性のシナリオに力を与える AI のサブセットです。 AI の価値は、他の機能からも得ています。
- 説明: 検索、分類、要約
- 予測: 予測、異常検出、スコアリング
- 規範: 推奨事項、最適化
例: 生成 AI を使用して、会議後にフォローアップの質問を下書きしたり、説明からスライド画像を作成したり、複雑なアイデアをプレーンな言語で説明したりできます。
注記
AI には強力な可能性があり、重要な責任があります。 責任ある AI とは、責任、包括的、信頼できる、安全、公正、透明、安全、プライバシーを尊重する AI を設計して使用することを意味します。 たとえば、AI は現実的なメディアを作成できます。人を誤解させたり、プライバシーを侵害したりするために使用することは有害です。 責任ある AI プラクティスは、顧客、従業員、ブランドを保護しながら価値を引き出すのに役立ちます。
この重要性について
問題に適した機能を選択し、価値の高いユース ケースから始めて、強力なデータとガバナンスと組み合わせています。 責任ある AI プラクティスにより、価値が負債になるのを防ぐことができます。
- 速度とスケール: AI は大量のデータを分析し、数分で分析情報を合成できます。
- 生産性: 生成 AI は、下書き、概要、オプションをより迅速に作成するのに役立ちます。
- イノベーション: インテリジェントな検索、ドキュメントの理解、エージェントワークフローなど、新しい価値の高いユース ケースが実用的になりました。
- リスク管理: ガバナンスと責任ある AI は、リスクの右側に価値を維持します。
次に、これらの基盤を、組織が準備状況を評価し、適切なユース ケースに優先順位を付ける方法に接続します。