自動化か拡張か? 企業における AI への 2 つのアプローチ | ビジネスにおける AI #124

公開: 2024-05-24

2018 年に、ユニリーバはすでに自動化機能と拡張機能のバランスをとる意識的な取り組みに着手していました。 そうすることで、新入社員の民族的および性別の多様性が 16% 増加し、年間 70,000 労働日が節約され、採用時間が 90% 削減されるという目覚ましい成果が得られました。 しかし、自動化と拡張とは何でしょうか? 動的な相互作用、機会と落とし穴、そしてビジネスと個々の従業員への影響を明らかにしながら、詳しく見てみましょう。 さらに詳しく知りたい方は読み続けてください。

自動化または拡張 – 目次

企業における AI の文脈における自動化と拡張とは何ですか?
オートメーション
増強
スムーズな移行 - 自動化から拡張へ、そして再び自動化へ
まとめ

企業における AI の文脈における自動化と拡張とは何ですか?

自動化と拡張は相反するものですが、相互に依存する力です。実際、企業は選択を迫られています。コストを削減してタスクを自動化し、プロセスへの人間の関与を排除するかどうかです。それとも、品質とパーソナライゼーションに重点を置き、人間と人工知能の緊密な連携を伴う AI 拡張を通じて従業員の能力を強化し、成果を向上させますか? それらの補完的なスキルを組み合わせて、特定のタスクを達成します。

自動化と拡張のパラドックスは、現代の組織が直面しなければならない問題です。ビジネスへの AI の導入を成功させるには、2 つの概念の違いと相乗効果を理解することが重要です。

オートメーション

自動化とは、人間の反復的なアクティビティをソフトウェアに置き換えるプロセスです。生成型人工知能が急速に発展する時代以前は、自動化は次のような日常的でよく構造化されたタスクにのみ適用できました。

請求書の記入、
レポートの作成、
経費をまとめると、
ボタンを押して会話の次のステップを選択することに基づくシンプルな顧客サービス。

組織は、条件 (「if」) と結果 (「then」) の間の関係を定義するアルゴリズムの形式でエンコードされた専門知識に基づいてプロセスを自動化できました。このような自動化は、明示的に定義されたドメインモデル、つまり、選択されたユーティリティ関数を最適化するドメイン知識表現に基づいていました。

しかし、生成型人工知能の開発は自動化の分野に根本的な変化をもたらしました。新しいモデルは、入力データに対してより柔軟に応答できるだけでなく、自然言語で表現されたコマンドを実行することもできます。つまり、明示的なルールに基づいてコマンドを実行するのではなく、コンテキストの理解に基づいてタスクを実行できます。

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

しかし、人工知能を活用した自動化には大きなリスクが伴います。

1 つ目は、意思決定の自動化の危険性であり、自動運転車などの開発者が直面する問題です。たとえば、衝突を回避する方法がないため、車両が数分の一で操縦しなければならない場合などです。

2 番目のリスクは、予測アルゴリズムに依存することから生じます。企業がデータ駆動型の人工知能の推奨事項に従う自動化オプションを実装したい場合でも、人間が下された決定に対して責任を負わなければなりません。

3 番目のタイプのリスクは、データが不十分な場合に幻覚を見せ始める、つまり、可能性はあるが誤った答えを提供し始める生成型人工知能の使用です。たとえば、フェイクニュースを生成したり、顧客の質問に対して虚偽の回答を与えたりする可能性があります。したがって、自動化のメリットとリスクを見極めるには、慎重な分析と準備が必要です。

増強

オーグメンテーションとは、人間の知性やスキルを置き換えたり、独立して行動したりするのではなく、AI を使用して人間の知性やスキルを強化するプロセスです。複雑な意思決定が必要な環境において拡張の重要性が高まるにつれ、組織はこのアプローチを採用することが増えています。ルールやモデルが完全にはわかっていない、より複雑なタスクの場合、拡張により自然知能と人工知能が緊密に連携できるようになります。

これは、拡張は人間が AI から学び、AI が人間から学ぶ反復的な共進化プロセスであるためです。その際、人工知能の役割は、特定のプロセスのすべての段階で人間の監視ができるように設計される必要があります。それには、分野の専門家の関与が必要ですが、その専門知識は長年の経験と直感に由来する暗黙の性質のものであることが多く、AI が彼らを直接置き換えるのは困難または不可能です。

拡張により、人間と人工知能が相互に強化し、機械の合理性と人間の直観、常識、専門的な経験を組み合わせることができます。このアプローチにより、より包括的な情報処理とより適切な意思決定が可能になります。

たとえば、香水会社 Symrise では、調香師が AI システムと緊密に連携して新しいフレグランスのアイデアを生み出しました (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+人工+知能+できる+可能性…-a0578441404）。拡張を通じて、専門家はマシンの大量のデータを処理する能力を活用しながら、独自の知識を適用して結果を解釈し、状況を把握することができました。その結果、顧客に愛される革新的なフレグランスが生まれました。

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

スムーズな移行 - 自動化から拡張へ、そして再び自動化へ

自動化と拡張の関係は動的です。これにより、2 つのアプローチ間のシームレスな移行が可能になります。オーグメンテーションにおける人間と AI の緊密なコラボレーションは、特定のタスクを自動化するために使用できるルールとモデルを特定するのに役立ち、イノベーションと効率の向上につながります。

したがって、組織は自動化と拡張という別々のタスクを意図的に繰り返し、両方に長期的に取り組む必要があります。

自動化と拡張のつながりを強化するもう 1 つのステップは、自律エージェント、つまりタスクを自動化するだけでなく、人間の介入なしにプロセスを計画し、他のシステムにコマンドを発行できる人工知能の作成です。次世代AIソリューションの開発により、近い将来、ニーズ分析に基づいたプロトタイプや革新的なサービスの創出も可能になります。

まとめ

自動化と拡張は、管理における人工知能の 2 つの相反する、しかし多くの場合相互依存するアプリケーションを表します。両方のコンセプトの長所を組み合わせたバランスの取れたアプローチが、ビジネスと社会の両方に利益をもたらす補完性を実現する鍵となります。

この緊張を効果的に管理するには、組織は次のことを行う必要があります。

AI を使用して透明で安全なシステムを作成する責任を忘れないでください。
管理プロセスに対する責任を念頭に置き、AI をマネージャーに取って代わるのではなく支援するツールとして扱います。
2 つのアプローチを意図的に繰り返し、互いの強みを活用することで、これら 2 つのアプローチを統合します。
AI システムのエラーとバイアスを検出して修正するために、厳格な制御と透明性のメカニズムを実装します。

何よりも、拡張の一環として人工知能を効果的に活用できるように、従業員のスキルと能力の開発にも投資する必要があります。

これら 2 つの AI の力をうまく組み合わせることで、組織の効率と革新性が高まるだけでなく、より公正で持続可能な社会の構築にも役立ちます。重要なのは、自動化と拡張は、代替手段として競合するのではなく、調和のとれた相乗効果で共存する必要があることを理解することです。

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