どの生成 AI ツールが組織に適しているかを判断する方法

どの生成 AI ツールが自社に適しているかを評価するのは簡単ではありません。 そのプロセスを支援するために、Trust Insights の CEO 兼共同創設者の Katie Robbert と、共同創設者兼チーフ データ サイエンティストの Christopher Penn は、幹部向けに 2 行 2 列のマトリックスを作成し、その概要を最近のビデオで説明しました。

「あらゆる仕事は、大規模な言語モデルと生成 AI によって何らかの影響を受けるでしょう」とペン氏は述べています。 「経営幹部、意思決定者、リーダーにとっての課題は、ユースケースとカテゴリーを理解し、それを組織にマッピングすることです。」

なぜ私たちが気にするのか。 組織はデジタル成熟度のさまざまな段階にあり、さまざまな機能に AI を使用しています。 2 行 2 列のマトリックスは、マーケティング リーダーが自社のプロセスで生成 AI ツールがどのように機能するか、またツールが既存の機能を最適化するのか、それともまったく新しいプロセスを組織に導入するのかを判断するのに役立ちます。 これを理解すれば、意思決定者は追加するツールとその実装方法に優先順位を付けることができます。

2×2の行列。 2 行 2 列のマトリックスは、組織が 2 つの要素を相互に比較して決定を下すのに役立ちます。 これにより、組織は最適化するツールと革新的なツールを比較できるようになります。

「私たちが焦点を当てているのは、このユースケースが私たちの活動を最適化し、より速く、より効率的にし、プロセスをより自動化して反復可能にするかどうかと、すでに行っていることや何かに新たなひねりを加える傾向にあるイノベーションとの比較である。これまでにやったことはありません」とロバート氏は語った。

「すでに存在するものをより良くすること、つまり最適化なのでしょうか、それとも何か新しいものをもたらすのでしょうか?」 ペンは尋ねた。

また、2 行 2 列のマトリックスでは、内部で使用されるツールと公開プロセスが区別されます。

GenAI の使用例。 これらの使用例は、ツールの使用方法によって異なります。 組織が異なれば、同じツールを異なるプロセスに使用するため、マトリックスの異なる領域に同じツールを配置する場合があります。 コンテンツ ツールは、ブログ投稿やその他のコンテンツを定期的に作成しない組織にとっては革新的 (まったく新しい) かもしれません。 ただし、コンテンツを定期的に作成する組織の場合、新しい genAI ツールは既存のプロセスを最適化します。

以下に、生成 AI のユースケースの例と、それらがマトリックスのどこに該当するかを示します。

• 保険契約用のチャットボット: 保険会社は、顧客への保険契約の説明にチャットボットを使用し、顧客サービスに自動化を追加する場合があります。
• コンテンツの作成: 社内チームによるコンテンツの作成方法に影響しますが、顧客が読むため、公開にも影響します。
• データ クレンジング: 組織の残りのデータ駆動型機能を制限するプロセスの最適化 データ クレンジングは手動で行われます。
• レポートの生成: データ分析からの洞察をレポートに要約します。

これらのケースをマトリックス上にグラフ化すると、組織は緊急のニーズに対応できるケースを特定できます。

ユースケースのカテゴリ。 組織の潜在的なユースケースを特定するのに役立つように、6 つの主要な生成 AI カテゴリのリストを次に示します。

• 生成: ブログ投稿、電子メール、その他のデジタル メディア用のテキストと画像を作成します。
• 抽出: 人間が 1 行ずつ読むことなく、ドキュメントまたはその他のデータ ソースからデータを取得すること。
• 要約: 大きな文書やトランスクリプトを AI として取得し、重要なポイントを要約します。
• リライト: 既存のドキュメントまたはその他のコンテンツを取得し、genAI にその情報を取得して、別の目的のために別のスタイルで再フレーム化するように依頼します。
• 分類: テキストのブロックを識別し、それらを分類します。
• 質問に答える: AI が取り込んだドキュメントについて AI に質問します。 たとえば、法的契約は一方の当事者に他方の当事者に有利なものでしょうか?

各カテゴリには複数のツールが含まれています。 カテゴリを理解すると、意思決定者が組織がどのようなユースケースからメリットを得られるのか、新しいツールの導入をどこから始めればよいのかを特定するのに役立ちます。

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