RoI ではなく、そのハローで AI を判断できますか?
公開: 2020-08-16企業が AI ソリューションに信頼を置く必要があるのは、これまで以上に高まっています。
倫理的な意味合いは疑わしいと考えられるかもしれませんが、それは必要悪です
AI プロジェクトの研究開発は、多くの場合、多額の費用がかかります
Covid-19 のパンデミックにより、AI の RoI は不要になりました。 AI が世界的に採用されたことで、AI にはインフラストラクチャ、プロセスの変更、人材への集中的な投資が必要であるという神話が覆されました。 AI を活用したソリューションが、企業の存続を決定づける要因になっていることがわかっています。 企業は、パンデミックを乗り切るために優先順位を再調整しています。 いくつかの新興企業が行動を起こし、あらゆるセクターを支援する AI を活用したソリューションを作成しました。
たとえば製造業では、社会的距離を確保するために、従業員の 50 ～ 75% のみが工場に来ることを許可されています。 これらの従業員は、社会的距離のルールに従い、コンプライアンスをマスクする必要があります。 従業員の健康安全を確保しながら組立ラインを稼働させ続けることは、企業が対処する追加の責任です。
従業員に複数の陽性例が検出された場合、製造施設が封鎖されるという恐怖も大きく迫っています。 社会的距離とマスクのコンプライアンスを常に監視することは、たとえ CCTV による監視があっても、人間的に不可能です。 職場での人為的ミスとその後の非難合戦の可能性は、既存のストレスを増すだけです。
企業が AI ソリューションに信頼を置く必要があるのは、今まで以上です。 たとえば、コンピューター ビジョンは、ライブ CCTV カメラ フィードを分析し、リアルタイムでアラートを生成する AI ソリューションです。 既存の CCTV インフラストラクチャにプラグインして、雇用主がソーシャル ディスタンスの遵守違反とともにフェイス マスクをすべてリアルタイムで監視するのに役立ちます。 人間とは異なり、テクノロジーはバイナリです。 CEOであろうとインターンであろうと、人がフェイスマスクを着用していない場合、システムは警報を発します。
これにより、ウイルスの拡散を減らし、従業員の士気を高めるため、製造施設を安全に保つことができます。 企業は、フェイス マスクや社会的距離の順守率を Web サイトに表示するか、シフトの最後にデータ分析を使用して従業員にメッセージを送信するかを選択できます。 コンピューター ビジョン ソリューションを使用すると、食堂のような場所で人混みを簡単に管理でき、シフト ローテーションを作成して生産性を最大限に高めることができます。 AI はまた、企業が存続し、仕事のための安全な施設を作り、従業員の士気を高めるのにも役立ちます。
測定できるものは管理できます。 特に目に見える ROI に関して、B2B の観点から AI に投資した業界から得られた事実と数字は、明らかに傾向を示しています。 多くの業界では、この RoI は主観的なものです。 たとえば、HSE ソリューションは AI を使用して、事故、身体障害、および死亡の防止に役立ちます。 AI ベースのソリューションがフォークリフトの経路を監視し、歩行者が邪魔になるとリアルタイムで警告を発するため、命が救われます。
ヒヤリハットの特定、PPE、火災および熱コンプライアンスの監視は、AI が事故を防止することによって高レベルの精度を提供できるようになった側面のほんの一部です。 具体的な部分は、小売業の人々の習慣パターンを特定するだけで製品会社の強力な販売チャネルにつながり、ひいてはショッピング体験を向上させる実用的な洞察とは異なります。 パンデミックは、オンライン ショッピングに前例のない急増をもたらし、企業に買い物客の選択を分析するためのデータを提供しています。 この場合、AI を使用すると、より正確な人々のプロファイリングとターゲットを絞った広告につながります。
倫理的な意味合いは疑わしいと考えられるかもしれませんが、それは必要悪です. デジタル フットプリントは常に存在しており、AI はそれを使用してパターンを理解し、他の方法では人間のカウンターパートには見えない洞察を提供することを認識しています。 AI は、ヘルスケア、小売、教育、サプライ チェーン、製造など、さまざまな業界のさまざまな側面に刺激を与えてきました。 プロセスの効率、安全性、無駄遣い、市場予測、リソース計画など、AI はこれらすべての機能において強力な基盤を持っています。
2020 年に AI を採用した企業の ROI の実際の統計はまだ出ていませんが、Gartner による 2019 年の調査は現実的な状況を示しています。 組織の約 37% が何らかの形で AI を 89 か国で実装しています。 これは約に相当します。 過去 4 年間で 270% の増加。 2021 年までに、新興技術の 80% が何らかの形の AI 基盤を持つようになると予測されています。
この課題は、AI Stats News のレポートで強調されています。 約 65% の企業が、AI への投資からビジネス上の利益を得ていないと主張しています。 また、この分野の研究開発はまだその可能性を十分に発揮できていないことも認識されています。 この不一致は、深刻な人材不足や時間管理の問題と相まって、AI 展開プロセスのさまざまな段階を考慮した多くの要素に起因する可能性があります。
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ROI競争
AI の緊急採用は、従業員のプライバシー保護などの重要なパラメーターを見落とすなど、間違いなく問題の一部をもたらします。 ただし、企業は AI を単一の同種のエンティティとして扱うべきではありません。 適切な実装を特定することは、世界中のビジネス エコシステムにおけるすべての新時代のテクノロジに対して具体的な ROI を達成するために重要です。 業界や組織はそれぞれ異なるため、要件に適したものを特定することが重要です。
AI プロジェクトの研究開発は、多くの場合、多額の費用がかかります。 AI アルゴリズムをトレーニングするには、大量のデータが必要です。 組織が直面している大きなハードルの 1 つは、AI をトレーニングするための適切なデータセットがないことです。 ラベルが正しくなかったり、値が欠落していたりすると、最終的に結果に不一致が生じます。
MIT Sloan Management Review と BCG の調査によると、AI に「多額の投資」を行っている組織の約 40% は、AI によるビジネス上の利益を報告していません。 AI ができることとできないことについて情報を得ることが重要です。 AI は人間の感情や共感を模倣することができないため、NLP ベースのチャットボットで人間のようなパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することは依然として困難です。 透明性は非常に重要です。 チャットボットと話していることを知っていれば、チャットボットが人間の感情を持っているとは思わず、より事実に基づいた会話になります。
多くの銀行は、チャットボットが最初に名前、直面している問題、その他の詳細などの詳細を取得してから、人を呼んで会話を進める混合チャット体験の形式をすでに開始しています. これは、組織の時間とお金を節約するのに役立ちます。 の従業員が減少します。 データがシステムに浸透すればするほど、装備の整った NLP ボットはより複雑な質問を処理できるようになります。
AI に現実的な期待を寄せるビジネス リーダーは、長期的にはうまくいくでしょう。 彼らが AI をよりよく理解し、活用するのに役立つ基本的なプロトコルは次のとおりです。
- 組織は戦略的なデータ取得に取り組む必要があります
- 統合データ ウェアハウスの必要性
- 広範な自動化
- データ サイエンティスト、データ アナリスト、ML エンジニアなどの分野での新しい役割の受け入れと認識
- 新しい役割のための主題の専門知識に基づく分業
AI 導入を成功させるための 3 つの柱
Andrew Ng のような分野の専門家は、どの組織においても AI の展開を成功させるためのインテリジェンスの 3 つの柱は、ビジネス、技術、および倫理的な勤勉さであると主張しています。 直観と経験を備えた販売およびマーケティング チームは、ビジネス上の意思決定を行う際に、データに基づく分析を同等に重視する必要があります。 データのプライバシー、機密性、およびエンドユーザーの教育に関する倫理は、AI 主導の組織の基盤を構築します。
倫理的に使用された場合、AI は世界を民主化する可能性を秘めています。 ドメインの知識が重複する機能横断的なチームを構築することが重要です。 これにより、専門家は全体的な視点に基づいてより適切に戦略を立てることができます。 これは、組織がよりデータ主導型の方法で KPI を計画し、優先順位を付けるのに役立つ長期的な資産です。
強力な牽引力と効果的な ROI を構築するために、組織は、企業の運営に AI を採用する際に実用的な目標を設定する必要があります。 AI は新興分野であり、現在、AI の使用法を理解していないために、多くの組織が AI を適切に活用する方法を認識していないことは明らかです。 組織は、成功を導くために、これらの小さくても効果的なプロトコルを採用する必要があります。 これらは：
- AI パイロット プロジェクトの優先順位付け
- 社内 AI チームを構築する
- 組織内のクロスファンクショナル チームに基本的な AI トレーニングを提供する
- 社内外のコミュニケーションを発展させる: 運用における AI の統合について、会社がどのようにナビゲートし、戦略を立てているかについて、利害関係者を調整します。
AI への投資に関しては、よくある誤解があります。 AI には、インフラストラクチャ、プロセスの変更、人材への集中的な投資が必要であると言われています。 同様に、組織が ROI を確認するのは通常、数年後だとよく耳にします。 これは真実から遠く離れることはできませんでした。 最新の AI エンジンは、NVIDIA の GPU などのアクセラレーターを使用してオンプレミスで実行し、サイトのデータにアクセスできます。
これは、CCTV 映像からの視覚データ、機械とそのコントローラーからの運用データである可能性があります。 また、最新の AI エンジンは、高速でしなやかで、非常に軽量です。 30 FPS の 8 つのカメラ ストリームでの追跡、検出、分類に関する複雑な AI パイプラインは、100 米ドル未満のエッジ デバイスで実行でき、数週間で導入できます。
組織がニーズに合わせて調整されたパイプラインを定義および構築することは、非常に簡単になりつつあります。 AI から得られる洞察により、組織はコストを削減し、安全性を確保し、品質を向上させて、目に見える ROI につなげることができます。
結論
世界中の経済が低迷し、景気後退の雲が大きく迫っています。 AI は、これらの暗い時代に明るい兆しを見せています。 パンデミックは、世界中に強力な人工知能エコシステムを生み出しました。 ロジスティクス、サプライ チェーンの流通、および販売を支援し、組織がロックダウン後に可能な限り最適に近いパフォーマンスを発揮できるようにしました。 企業は機能し始め、数人の命が救われています。 組織に適した AI システムに投資された 1 ルピーごとに、はるかに多くの節約に役立ちました。
やがて、実際の統計が明らかになるでしょう。 新しい世界では、AI ソリューションを実装するための RoI など、すべてを判断するためのさまざまなパラメーターも必要になります。 現在、AI にスポットライトが当てられています。 とげを期待する人は少数ですが、世界ははっきりと後光を見ることができます。