AIチーム vs 役割分担 | ビジネスにおける AI #53

公開: 2024-01-17

AI チームに必要なスキルや性格は何かご存知ですか? 今日の記事では、AI チームがどのようなものかを見て、能力、性格、作業分解構造、責任について説明します。 読む。

AI チーム – 目次:

  1. AI チームは何をするのですか?
  2. AI チームメンバーの能力と責任
  3. AI チームの個性
  4. 作業分解図
  5. まとめ

AI チームは何をするのですか?

AIチームは人工知能分野のスペシャリスト集団です。 社内での彼らの責任には以下が含まれます。

  • AI を使用した製品とサービスの強化— AI チームは、提供される製品とサービスの価値を高める AI ベースのシステムを開発および実装できます。 たとえば、電子商取引企業は、買い物行動の分析に基づいて顧客の好みに合わせた商品を提案する AI ベースのレコメンデーション システムを導入できます。
  • 日常的なタスクの自動化— AI チームは、反復的なタスクを自動化するソリューションを作成し、従業員がより複雑なタスクに集中できるようにします。 たとえば、企業は AI ベースのチャットボットを作成して、顧客サービスを提供し、よくある質問に答えることができます。
  • データの分析とレポートの生成- AI チームは大量のデータを分析し、結論を導き出し、ビジネス上の意思決定をサポートするレポートを生成できます。 たとえば、企業は AI ベースのセンチメント分析システムを使用して、自社の製品やサービスに対する顧客のフィードバックを監視できます。

ただし、企業の AI チームの責任は主に、人工知能の展開範囲に関する組織の野心に依存します。 Gartner によると、企業における AI の利用範囲は大きく 3 つの領域に分類できます。

  1. 効率の向上を目指している企業。AI チームは主に組織用の内部ツールと顧客サービス用のツールの両方を準備することに取り組んでいます。
  2. AI を使用して業務を最適化しているが、製品や顧客サービスでの使用を避けている企業。 AI チームは、組織の内部プロセスを改善することだけに関心があります。
  3. 人工知能を大規模に実装しており、AI チームが製品、顧客サービス、および社内にソリューションを実装している企業。
AI team

出典: Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

AI チームメンバーの能力と責任

Gartner の「Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024」レポートによると、人工知能スペシャリストの需要は、特に次のような分野で今後数年間で増加すると予想されています。

  • 企業に生成人工知能を導入し、
  • AIトラスト、リスク＆セキュリティマネジメント、AI TRISM、
  • AI 対応アプリケーションの作成と開発 (AI 拡張開発)、
  • 人工知能を使用して意思決定の方法を最適化します。

しかし、AI チームは内部的にはどのようなものなのでしょうか? もちろん、プロジェクトによって多少異なります。 ただし、AI チームにおける重要な役割は次のとおりです。

  • データ サイエンティスト– データ サイエンティストは、データの分析と解釈、予測モデリング、機械学習を扱います。 彼らの主な目標は、データから貴重な情報を抽出し、それをビジネス上の意思決定に使用することです。
  • AI ソフトウェア エンジニア— AI ソフトウェア エンジニアは、人工知能に基づいたアプリケーションを作成および開発します。 彼らの仕事は、機械学習アルゴリズムを実装および最適化し、既存のシステムに統合することです。
  • ML 研究者/ML エンジニア— ML 研究者は、新しい機械学習モデルとアルゴリズムを開発し、実装します。 彼らの主な目標は、人工知能の分野における継続的な改善と革新です。
  • AI 倫理学者— AI 倫理学者は、人工知能の使用に伴うリスクを理解し、このテクノロジーの倫理的適用に責任を負う専門家です。 AI への取り組みとその実装が倫理原則と法律に準拠していることを保証します。

AI チームには、プロジェクトの戦略面とビジネス面を担当する人も必要です。 これは、AI ベースのプロセスと製品の開発と実装を管理する AI マネージャー、または組織全体の AI 戦略の責任を負う AI 最高責任者 (CAIO) である可能性があります。 彼らの役割は次のとおりです。

  • 使用される AI テクノロジーを管理する – CAIO は、さまざまな AI アルゴリズムとテクニックに精通しており、組織内の問題を解決するためにそれらを適用できなければなりません。
  • AI チームと協力して AI ソリューションの設計、開発、テスト、実装を監督します。
  • AI のビジネスおよび財務上の影響を測定して、人工知能の導入による利点とコストを評価する。
  • AI に関する従業員のトレーニングと開発。

AI チームの個性

他の緊密なチームと同様に、AI チームの各メンバーは適切な能力、定期的に更新されるスキル、経験を持っている必要があります。 しかし、同様に重要なのは多様性の必要性です。つまり、チームは似たような人たちだけで構成されるのではなく、異なる視点で互いに刺激し合う人たちで構成されるべきです。

パーソナリティは、効果的な AI チームを構築する上で重要な役割を果たします。 チームメンバー全員がテクノロジーと分析スキルに対する情熱を共有していますが、アプローチ、気質、好みは異なります。

AI チームのマネージャーは、これらの違いを認識し、多様性の重要性を認識する必要があります。 たとえば、詳細志向で細心の注意を払うデータ サイエンティストは、AI テクノロジーの将来の方向性に関する抽象的な議論に飽きて、現在の ML モデルの改善に集中することを好む場合があります。 一方で、先見の明のある気質と豊かな想像力を備えた AI 倫理学者は、退屈なプログラミングやテストに耐えられない可能性があります。

マッキンゼーの「Technology Trends Outlook 2023」レポートによると、今日のビジネスの世界では以下のことがますます重要になっています。

  • 柔軟性– テクノロジーの進化のスピードは、1 つのツール セットや 1 つのやり方に縛られる価値がないことを意味します。
  • 変化する状況に適応する能力– チーム構成の変更、リモートワークへの移行、さらには他社へのアウトソーシングも、「理想的な」AI チーム メンバーにとって問題になるべきではありません。
  • 新しい課題に対するオープンさ– ビジネスのより多くの分野に人工知能を導入するということは、AI チームの各人が新しいスキルを習得する必要があることを意味します。

同様に重要なのは、協力してコミュニケーションする能力、割り当てられたタスクに責任を負う意欲、ストレスに対処する能力です。

AI team

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

作業分解図

AI チームの効果的なワークフローを確保するには、作業分解構造テクニックを使用する価値があります。 これには、プロジェクトをより詳細なタスクに分割し、各チームのメンバーがそれぞれの能力に応じて割り当てられることが含まれます。

最も高いレベルには全体的なビジネス目標があり、これらは特定の製品イニシアチブに分割されます。 これらは、研究、プログラミング、テストなどのタスクに分割されます。WBS のおかげで、全員が全体の成功に貢献するために何をすべきかを正確に知っています。

AI チームの作業分解構造は次のようになります。

  • データ分析。 AI チームは多くの場合、データを分析して、予測モデルの構築に使用できるパターンと関係を特定することから始めます。
  • 予測モデルの構築。 収集したデータに基づいて、AI チームは将来の出来事を予測するために使用できる予測モデルを構築します。
  • モデルのテストと最適化。 モデルが構築されると、AI チームはモデルが適切に機能し、正確な結果が得られることを確認するためにテストおよび最適化します。
  • モデルの実装。 テスト後、モデルが実装されます。つまり、新しいデータに基づいて将来のイベントを予測するためにモデルが使用されます。
  • モデルの監視と保守。 モデルが実装されると、チームはそのパフォーマンスを監視し、モデルを良好な状態に維持して、生涯を通じて正確な結果を保証します。

まとめ

プロジェクト チームの選択によって、プロジェクト全体の成功か失敗が決まります。 だからこそ、AI チームがさまざまなスキルや個性、さまざまな経験、さまざまな働き方を持った人材で構成されていることが非常に重要です。 プロジェクト マネージャーまたは CAIO が適切な人材を選択した場合、彼らは自然に、結束力のあるチームを構築するために最も重要な非公式の役割を引き受け、成功の可能性が高まり、さらに実りあるコラボレーションが実現します。

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AI team vs. division of roles | AI in business #53 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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