今日の経営者は、会社と従業員が徐々に良い成果を達成できるよう支援する方法を常に模索しています。 人工知能 (AI) と機械学習は、特に戦略的な方法で利用される場合、それを実現するための重要なツールです。 これらのツールを実際に使用するにはどのような方法がありますか?
生成 AI による生産性の向上
「従業員は、テクノロジーの機能の範囲内で生成 AI ツールを使用することで、生産性を最大 40% 向上させることができます。 ただし、そのような境界外で使用すると、生産性が 19 パーセント低下する可能性があります。」
生成 AI ツールは、特にその多くが無料で使用できるため、すぐに世間の注目を集めました。 しかし、より多くの人が生成 AI を使用し始めると、これらの製品は場合によっては素晴らしい結果をもたらすものの、限界も存在することに一般の人々が気づきました。
最近の研究では、労働者がツールを最大限に活用するには、その機能の範囲内で生成 AI ツールを使用することが必要であることが示されています。 研究により、生産性がどのように向上するかが明らかになりました。 最大 40% 改善 生成 AI を使用している人と使用していない人の比較。
しかし、この調査では、テクノロジーの能力を超えたタスクに AI を使用する人々は、生産性が 19% 低下する可能性があることも判明しました。 もうXNUMXつの傾向は、参加者が批判的に考えることをやめ、AIが推奨するものには何でも従う可能性が高いということでした。
研究者らは、人々が監督と指導の下で AI を使用できるオンボーディング期間を設けることを推奨し、テクノロジーがうまく機能する場合と不十分な場合のユースケースを確認できるようにしました。 この導入により、生成 AI によって仕事が楽になったり、さらなる課題が生じたりするユースケースを想像し始めることができます。
製品の開発または改良
「集積回路を設計する人々は、AI に人間の意思決定をサポートさせることで、チップの消費電力を 9% 近く削減しました。」
困難な市場で競争力を高めるには、データを徹底的に調査し、人々が最も望んでいる製品を把握する必要があります。 AI と機械学習を活用して、人々の好みの傾向を見つけることができます。 なぜ彼らは甘いものより塩味を好むのでしょうか？ 考慮すべき地域差はありますか? AI アルゴリズムは、人間が助けを借りずに迅速に洞察を抽出するのが難しすぎる膨大な量のデータの処理に優れています。
数年前の事例の XNUMX つは、食品科学者が AI を使用して 最高の肉のような風味を決定する 植物由来の模造品の場合。 最近では、コカ・コーラの従業員が人工知能を利用して新しいソーダフレーバーを開発しました。
AI と機械学習は人間の洞察に代わることはできませんが、これらのテクノロジーは人々の専門知識をサポートできます。 XNUMXつの例は、研究者が労働者が集積回路を設計するプロジェクトに彼らを参加させることを検討したときに起こりました。 その結果、人間が最適化した作品をAIが改善し、予想以上にうまく機能する可能性があることが分かりました。
一つのアプローチ 8.93%の改善を達成 チップの消費電力に影響します。 これには、人間の設計者が XNUMX つのイテレーションを開発し、次に AI と機械学習に XNUMX つ目のイテレーションを提供するよう依頼することが含まれていました。
新製品を市場に投入するのは簡単ではなく、それをうまく行うには、経験豊富な人々の集合的な多くの洞察と努力が必要です。 幸いなことに、AI と機械学習を導入すると、予想を上回る結果が得られ、よくある落とし穴や見落としを回避できる可能性があります。
企業データのさらなる価値を見つける
「FedEx は毎日 16 万個の小包を配達しており、リーダーたちは関連データを AI ツールに入力することで、より正確な荷物到着予測が可能になることを期待しています。」
多くの企業は、通常の業務中に膨大な量のデータを収集しています。 しかし、意思決定者がその情報をビジネスの運営方法に情報を提供することで賢く利用し始めたのは比較的最近になってからです。
たとえば、トヨタ リアルタイムのサプライチェーンデータを受信します、リーダーが変化に迅速に対応できるようになります。 経営幹部や組立ライン管理者などが在庫レベル、生産サイクルの長さ、その他の重要な詳細を確認できると、需要に対応し、過剰在庫を回避することができます。 データを AI プラットフォームにフィードすることで、より短時間で傾向を特定できるようになります。 このような機能は、より効率的に選択を行い、その選択に自信をもつのに役立ちます。
AI と機械学習は、多くの変数が企業の直接の制御や影響の範囲外にある場合に特に有益です。 宅配便会社も同様です。 悪天候や交通渋滞などの要因により、最も良心的で積極的な管理者でも修正できない遅延が発生する可能性があります。
しかし、フェデックスのリーダーたちはそれを変えようとしている。 彼らは AI をデータに適用しています 16万に関連する 会社のチームが毎日配達するパッケージ。 現時点での主な目標は、納期の見積もりを改善することです。 ただし、経営陣はこのテクノロジーを炭素排出量の予測にも使用する予定です。
あなたの会社にとってパフォーマンスの再定義は何を意味しますか?
これらは、企業のリーダーが AI と機械学習の可能性を活用して成功を収めた方法のほんの一部です。 ただし、これらのアイデアをコピーして最善の結果を期待するのではなく、時間をかけて、ビジネスにとって最も価値のあるパフォーマンスの向上について考えてください。
人工知能と機械学習は急速に進歩していますが、確実なものではありません。 制限を理解し、それらの障害を克服または受け入れる方法を検討することは、人々が制限をうまく活用するのに役立ちます。
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- 情報源： https://www.aiiottalk.com/ai-and-machine-learning-to-redefine-company-performance/
