人工知能（AI）の導入は、革新と業務最適化を目指す企業にとって画期的な転換点とされています。 あなたの使用は近年著しく増加しており、2024年には世界の企業の72％がこの技術を採用していると、McKinseyの調査「2024年初頭のAIの状況」によると、2023年の55％に対して増加しています。 しかし、その道のりは簡単ではありません：この技術をどこでどのように適用するかを理解することは、多くの企業リーダーにとって依然として課題です。
「ビジネスにおいてAIを活用してインパクトを生み出す方法と投資収益率（ROI）を測定することに非常に重点を置いている」と、Alura Para Empresasのジェネラルディレクター、タヴァネ・グルドスはコメントしています。 成功は単にAIを導入することではなく、特にそれが具体的な影響を生み出せる分野を特定することにあります。 すべての課題を一度に解決することはできません。戦略的に評価する必要があり、その結果が意味のあるものであり、効率性、規模、パーソナライゼーションの向上をもたらすとコメントしています。
さまざまな業界のリーダーの認識によると、AIの潜在能力を最大限に引き出すための道は、計画、集中、そして継続的な学習の文化を必要とします。 以下に、AIをビジネスに成功裏に活用しているCレベルのリーダーたちの秘密と主要なアドバイスを紹介します。
「企業で人工知能をうまく活用したいと考えている人にとって、人工知能がビジネスに付加価値をもたらすことができる場所を正確に把握し、戦略的でないプロジェクトへの投資を避け、エクスペリエンスのパーソナライズや重要なプロセスの自動化など、最も大きな影響が見込まれる分野を特定することが不可欠です。学習、テスト、調整のサイクルを伴う実験的な考え方を採用することも、テクノロジーの効果的な使用を確実にするためにチームのトレーニングに投資することと同様に重要です。AI は、それを使用する準備ができている人々がいる場合にのみ強力な味方になります。チーム開発への投資は、テクノロジー自体への投資と同じくらい重要です。AI を実装するだけでは不十分です。AI を最大限に活用する方法を教える必要があるのです」と Tavane 氏は強調します。
ジュリア・ブラギエリグローバルB2Bビジネス開発担当シニアディレクターノットコ
AIの導入はもはやオプションではありません。私たちは2000年代のインターネット登場に匹敵する技術革命の真っ只中にいますが、違いはAIの進化が指数関数的に進むことです。企業がこの道のりを遅らせれば遅らせるほど、既に進んでいる企業との差は拡大します。始めたばかりの場合は、小規模なプロジェクトやスケーラブルなツールから始めることをお勧めします。特定のツールを導入するだけでなく、AIを日常に統合し、「AIファースト」のマインドセットを持つ組織文化を促進する環境を育むことも重要です。 これは、実験、継続的な学習、およびデータの戦略的な活用を促進することを意味します。 よくある間違いは、AIを一度に組織全体に導入しようとすることで、これは一般的にフラストレーションや内部抵抗を引き起こします。 NotCoでは、最初から完全な技術統合を試みる、AIを一度も使用したことのない多くの企業を見ていますが、そのアプローチはめったに成功しません。 私のアドバイスは、会社の優先的なパイロットプロジェクトから始めて、貴重な学びを得て、その後、自信と一貫性を持って拡大していくことです。「ジュリアは言う」
「現在、人工知能を導入する上での主な課題には、構造化データの欠如、変化に対する社内の抵抗、レガシーシステムとの統合などがあります。これらを克服するには、データの標準化に投資し、迅速な結果を示すパイロットプロジェクトを採用し、訓練された熱心なチームによるデータ駆動型の文化を構築する必要があります。また、パートナーシップを確立し、拡張性を計画することに加えて、コスト削減や顧客体験の向上などの戦略的なユースケースに焦点を当てることが重要です。データの準備を無視したり、明確な問題を解決せずにテクノロジーに焦点を当てたりすることは、非常によくある間違いです。AIは戦略的に使用し、常にレビューする必要があります」とミアリムは言います。
フリオ・ヴィアナ不動産市場の専門家であり、プラザ「人工知能の導入は、主にテクノロジーの受容曲線を克服する必要があることから、依然として障壁に直面していますが、その利点を明確に伝え、あらゆるレベルのリーダーシップが関与することで、これを克服できます。AI は、会社のプロセスに統合するための初期トレーニングが必要な新入社員として扱う必要があります。そうすれば、3 ～ 6 か月後にはより一貫した結果が得られます。理想的なのは、特定の領域から始めて影響を評価し、徐々に拡大し、初期の調整と学習に直面しても、全体的なプラスのリターンに焦点を当てることです。この戦略的なアプローチは、長期的にテクノロジーの価値を最大化するものです」と Viana はアドバイスします。
