AI ファーストな組織の実現

最近、「AI ファースト」という言葉が注目されています。特に、競争優位性を獲得するための戦略が常に歓迎される取締役会においてはその傾向が顕著です。しかし、AI ファースト戦略に乗り出す前に、AI ファーストとは何か、AI ファーストが組織をどのように変革するのかを理解することが重要です。

AI ファーストの企業は、人工知能を活用して組織の俊敏性を高める方法がわかっているため、業務プロセスを継続的に適応させて適切なビジネス成果を実現できます。

つまりその企業は、製造、購入、製品開発から顧客の優先事項や好みの把握に至るまで、すべてにわたってデータを収集し、理解し、データに基づいて行動するためのプロセスを自動化しています。

AI ファーストの企業には、最善の行動方針について2回伝える必要がありません。継続的なデータの収集と解釈により、その企業では、変化する市場力学に適応して進化する顧客ニーズを満たす方法や、2020年半ばから続いているサプライチェーンの問題などの一時的な障害を克服する方法が直感的にわかります。

人工知能は、歴史的に人間だけが達成できるタスク (音声認識、言語解釈、視覚、事実に基づく意思決定) およびスキル集約型や労働集約型のアクティビティをコンピューターに実行させます。

しかし AI は、人には決してできないタスクも成し遂げます。そこで使われるのは別のタイプの知能であり、意思決定を促すための情報の収集と解釈が含まれます。コンピューターはこのタイプの知能に非常に優れています。実際に、人の感覚では捉えられないパターンや異常を見つけるように機械学習 (ML) アルゴリズムをトレーニングすることができます。

人が何かについて知識に基づく推測をしたり、「ビジネスの勘」に頼ったりする場面で、機械学習 (ML) アルゴリズムは実際の見込みとパーセンテージを提示し、人には不可能なデータに基づいた予測を行います。

人が4,500万の文書を読み、重要な用語を抽出するには、数回生きるくらい時間がかかります。AI や ML の場合、かかる時間は数分です。ML と AI がサイバーセキュリティの機密情報収集と防御の構造に織り込まれているのはこのためです。

AI エンジンが機密情報の収集と解釈から実際に利益をもたらすようになるには、大量のデータが必要です。そこで、Cloudera Data Platform のような高度なシステムと、通常は他のツールを併せて導入し、データの作成や取り込みから編成や意思決定に至るまで、データライフサイクル全体を管理および自動化する必要があります。