生成型人工知能（IA Gen）はすでに企業において現実となっています. 管理業務, メモの作成方法, 業務と報告書, はるかに迅速に行われます. しかし, AIジェネレーションの範囲はこれらの活動を超えています. 彼女は使用することができます, 例えば, カスタマイズされた商業提案の作成において, 顧客対応のためのチャットボットの開発, 大規模なデータの分析と繰り返し作業の自動化. 起こるのは, ビジネスに本当に価値を加えるために, 現在の状況では, 作業を加速し、その質を向上させるだけでなく, しかし、創造性と革新性を高めることもあります, 組織はプロセスと構造を変更する必要があるだろう
AIはさまざまな分野でサービスの革新に柔軟なツールとなっています, 問題は、ほとんどの企業がまだその方向での計画を定めていないことです, それを採用するのに時間がかかっています, 最近のいくつかの研究が示すように, 従業員がこれらのツールの利用において自分の組織を大きくリードしていることを示している, ブラジリア大学（UnB）の教授であり、技術革新分野の研究者が指摘した, ドクター. パウロ・エンリケ・デ・ソウザ・ベルメホ. 彼はこれらの変更を行う時期は今だと強調した, 遅れを取ることは、この技術の潜在的な利点を失うことを意味し, 時間が経つにつれて, この遅延の状況はますます悪化するだけです
彼は知らせました, その熱意やAIが引き起こす好奇心を活かすために, 企業が彼女との働き方を適応させることが不可欠です, ツールは, 一人で, ポジティブな結果は生まれないだろう. これは、組織の戦略を支持する方法で生成AIを計画し、適用することを意味します, 運用モデルの再構築, 才能とスキルの再想像, 強固なガバナンスとインフラを通じて変化を生み出す, 説明した
現在, 従業員が無料で公開されているバージョンの生成AIを試すことは一般的です, チャットGPTのように. これは人々の関心の程度を示す指標であり、これによって企業はこの革新を日常生活に取り入れるよう奨励されるべきである, この技術を一般的に採用するか、段階的に実施するかにかかわらず, 追加した
教授によれば, 生成的AIの完全な潜在能力を引き出すために, 企業は、この技術が組織の働き方をどのように再定義するかを考慮する必要がある. この文脈でのいくつかの重要なステップは、企業の運営モデルを再構築することです, 適応させて翻訳する, 組織のニーズとビジョンに応じて; 資格向上の戦略を再構築する; これらの変化の強化を促進する, 継続的な適応を保証することを目指して
優先領域
始めるために, 研究者が指摘したように, 企業は適切な変革の分野を優先すべきである, 特定のドメインに集中する, 製品開発の例, マーケティングと顧客サービス, 他のものの中で. 活動と分野に焦点を当てたこのアプローチを通じて, エンドツーエンドの技術変革を実現することは可能です, 複数のユースケースを統合する, 単一のワークフローまたはプロセスで
できる, また, 結果に対してより大きな努力と影響を持つ活動に焦点を当てる, 使用している, 例えば, パレートの原理, 研究者によって強調されたように. 知らない人のために, その原則, também conhecido como Regra dos 80/20, 80%の結果は一般的に20%の原因に起因すると示唆している. イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートは19世紀にこのパターンを特定しました, イタリアの人口の20%が国の富の80%を持っていることに気づき、この概念はその後、さまざまな分野に拡張されて適用された, ビジネスと経済
別の視点で, 教授は、この新しい状況の中で、組織がチームにとって重要なスキルを明確に理解する必要があると強調しました, スキルのギャップを埋めるために, 能力開発と資格取得に投資する. 強調することが重要です, ベルメホが思い出させたように, これは企業が新しい従業員を雇うことで克服できる挑戦ではない, それは組織全体とそこでの働き方に影響を与える. これは個別のアプローチを必要とします, 従業員を刺激することに焦点を当てている, リーダーシップを取っている人々との密接な協力に加えて, テクノロジーと人事の分野, 人事問題の重要性を考慮すると, これらの変化において重要な役割を果たす, 主張した
急速に進化している技術であるため, 簡単で広範なアクセス, アイデアは、誰もがそれが要求するスキルに適応できるようにすることです, データに基づいてプロンプトを作成し、意思決定を行う方法. 新たに求められるスキルは企業によって大きく異なるが, すべての組織は動的なアプローチを必要とする. 能力開発は進行中で継続的なプロセスであり、人工知能を補完し検証するためにさまざまなスキルの向上を含みます, 言った
Gen AIにおける組織戦略の利点
基本的に, 組織戦略を持って, 会社はいつについて明確な指針を定めています, 生成AIはどのように、なぜ使用されるべきか. これにより制御が可能になります, 彼女の管理が組織の目標と一致し、品質と安全の基準を満たすことを保証する. 戦略なしで, 従業員は独立してAIを利用しています, リソースの無駄遣いや適用の不一致を引き起こす可能性があるもの, 教授が際立った
さらに, 戦略を持って, 組織はデータ保護ポリシーを実施することができます, AIツールと共有できるものとできないものを定める, 特に、これらのプラットフォームの多くがデータを使用してモデルを改善していることを考慮すると. そう, これは機密情報の漏洩を防ぐのに役立ちます. 企業での適切なAIジェンの使用がなければ, 従業員は機密または敏感なデータを入力することができます, それに気づかずに, 顧客に関する情報, プロジェクトまたは財務データ, 必要な保護がないAIシステムで, 組織をプライバシー侵害やコンプライアンスのリスクにさらす, エンドースした
企業目標への整合性も重要です. このように, AI Genの使用は特定の問題を解決するために向けられています. 会社はできる, 例えば, 特定のタスクにおける効率を向上させるためにAIを活用する, 顧客サービスとして, レポートの作成または新製品の開発支援. 戦略なしで, 従業員はこのツールを散発的かつ表面的に利用することができます, 企業の優先事項に焦点を当てずに. 問題の別の側面, 適切な検証なしにAIによって生成された結果に基づいて重要な決定が下される可能性がある, 仕事の質を損なう, 際立った
教授によって強調されたように, 生成AIの使用に関する組織戦略の採用は、安全性の面で具体的な利益をもたらすだけでなく, 効率と革新, 同様に、非構造的な使用に関連するリスクを回避します. 従業員が自分自身でAIを使用することを許可すると、情報の整合性と企業の安全性が損なわれる可能性があります. よく考えられたアプローチ, AIが組織の目的に奉仕することを保証する, 同時に彼の評判と資産を守る, 終了した
