新しい自動化の考え方の青写真

「AI とクラウドネイティブ プラットフォームを組み合わせることで、企業全体に自動化の可能性が広がり、新しいアイデアが自動化されて日の目を見るための水門が開かれます。」

『The New Automation Mindset』は、Workato の共同創設者兼 CEO である Vijay Tella と、その共著者である Scott "Chief Martec" Brinker および Workato の戦略顧問である Massimo Pezzini によって先週出版された本です。 この本は先週出版されたばかりで、マーケティングやその他のビジネス リーダー向けに、AI が支配的なテクノロジー環境によってもたらされる自動化の機会について考える方法について詳細なガイドを提供しています。

新しい考え方の要素

Tella は、3 つの重要な質問に答えることで、新しい自動化の考え方を示します。

システム思考かタスク思考か？ 個別のアプリケーションやタスクを最適化することで生産性を段階的に向上させることは、トンネルビジョンであり、実際には仕事の山積みにつながります。 システム思考は、人材、戦略、テクノロジーを「総合的に」ビジネス ビジョンに向けます。

変化を受け入れるか、それとも物事を壊すことを恐れますか? ここでテラは「反脆弱性」という概念を展開します。 これは、人工知能によってもたらされる大規模な混乱を含む衝撃や混乱に直面しても、耐えるだけでなく成功する能力です。 脆弱な企業は逆境に直面すると崩壊し始めます。 世界的なパンデミックに直面して、ブランドがその場でビジネス モデルを方向転換し再発明する中で、反脆弱性の例を多く見てきました。

チームに権限を与えるのか、それとも専門家に権限を与えるのか? 生成 AI にはさまざまな課題がありますが、おそらく究極の「コード不要」ツールです。 これは民主化を意味します。 確かにガードレールは必要ですが、IT スペシャリストだけでなく、チームの才能あるメンバー全員がデジタル変革に携わる機会が生まれます。

そして、システム思考、卓越した適応性、そして民主化されたチームワークという青写真があります。 ある意味、この文脈での「自動化」は、多くの企業が苦労してきた「デジタル変革」の代替用語です。 しかし、デジタル変革の多くは、タスクの自動化、拡張、効率性と正確性の向上に帰着します。

新しい自動化の考え方の必要性を促すのは、それを可能にするテクノロジー、そう、AI と生成 AI の目もくらむほどの速さの進化です。

この新しい環境をどのように管理するか

本書は、新しいツールの使用方法を説明するものではありません。 ChatGPT のプロンプトを作成する方法や、一連のコードを作成するための genAI モデルを取得する方法は読者に教えません。 これは明らかにリーダーシップのためのガイドであり、システムを改善し、本物のチームワークを生み出すために、これらの新しいテクノロジーの適用を管理する方法を検討しています。 たとえば、バックオフィスとフロントオフィスのユースケース、従業員と顧客の両方のエクスペリエンス、プラットフォーム主導型ビジネスになる方法などに関する章があります。

私たちは共著者のスコット・ブリンカー氏に主なポイントを特定するよう依頼しました。 「ビジネス運営を自動化するテクノロジーは、過去数年間で大幅に進歩しており、今年は生成 AI によってさらに大きな飛躍を遂げています。 しかし、この可能性を実際に活用するには、これらのツールを使用した管理方法を適応させる必要があります。 既存のタスクをより効率的に自動化するだけではなく、もっと広い視野で考える必要があります。 「これらのツールを使用して、デジタル ビジネスをより総合的に調整する必要があります。これらのツールへのアクセスを民主化することで、組織全体のより多くの人々がデジタル イノベーションに貢献できるようにする必要があります。」

同氏はこの本を、この大きな変革を導くためのガイドブックであると述べた。

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生成型 AI のプラットフォーム

もう 1 つの重要な点は、企業はエンタープライズ AI プラットフォームの導入を検討する必要があるということです。 なぜ？ 個々の大規模言語モデル (LLM) にはデータが詰め込まれている可能性がありますが、多くの点であまりスマートではなく、人間による綿密な監視が必要です。 ユーザーが評価できない結果が生成される可能性があります。 人間によるトラブルシューティングが頻繁に必要になります。 アクセスとセキュリティを考慮する必要があります。

エンタープライズ AI プラットフォームにはガバナンスと信頼を組み込むことができます。プラットフォームがサービスを提供するドメインに基づいて LLM のトレーニング データを調整できます (ローカルの例: MarTechBot は広く使用されている LLM に基づいて構築されていますが、独自のデータにも基づいてトレーニングされています) 。 また、この種のプラットフォームは、テキストや画像の生成を超えて、アプリや統合などを構築できる必要があります。

最後に、これには 3 つのレベルでの変更が必要ですが、変更の管理は難しい場合があります。

• リーダーの皆さん。 組織全体での自動化の重要性を理解する必要があります。
• ビルダー。 実行責任者は、新しいスキルセットを学ぶことに前向きである必要があります。
• 受信者。 ビジネスプロセスの自動化は、必然的に従業員や請負業者に影響を与えます。 人々は自分の役割が変化することに備える必要があります。

『新しい自動化の考え方: AI-For-All 時代のリーダーシップの青写真』が Wiley から出版されています。

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