ビジネスのための5つの重要なステップ

ビジネスの世界全体で、AIツールの積極的な採用のアイデアが引き継がれています。特定のセクターで何が起こっているのかを見ると、リーダーシップチームを悩ませる緊急感がしばしばあります。しかし、彼らはどのように前進するのでしょうか？

今年の1月のダボスサミットの明るいスポットの1つは、PalantirのLaura Rudasと投資会社VerdaneのEllinor Schreweliusのパネル、およびEricssonのAsa TamsonsとMickinseyのシニアパートナーであるSolveigh Hieronimusのパネルでした。

このエキサイティングな時代のAIとのビジネスの進歩に関連する講演から生まれた洞察のいくつかを以下に示します。

スピードの必要性

「今すぐ開始するのに最適な2番目の時期」に注目して、タムソンズは、AIの統合に取り組んでいない企業がほこりに残されようとしていることを示唆しました。

「20年、30年、40年かかったであろう進歩は、より速く行うことができます」とSchrewleiusは付け加えて、AIと量子コンピューティングの両方の力を引用して付け加えました。

「スピードが重要です」とルーダスは言いました。

熟考するエネルギー調達

「例としてエネルギーを取ります」とシュレイリウスは言いました。 「さまざまなエネルギー源があります。あなたがそれらを配布し、消費し、生産する方法には大きな課題があります…しかし、コンピューティングパワーは実際に実際に機能することを可能にします。」

AIがIT垂直をはるかに超えてビジネスにどのように影響するかを見ているとき、それは真実です。たとえば、米国がどのようにして新しい原子力発電イニシアチブを推し進めようとしているかを見てきました。これは、主にデータセンターを供給するためだけです。 Terrapowerは1人のコーポレートプレーヤーであり、次に 事前法 新しい原子力能力を展開する計画です。

したがって、これは、ビジネスアプリケーションのスケーリングに関しては、議論の大きな部分になる可能性があります。

最大の問題を解決します

ビジネスの軌跡を理解することについて話す際に、パネルは、ビジネスに最も関連するアプリケーションを探す必要性について議論し、適切なテクノロジーと適切なチームを適用しました。

「主要な問題を解決するリアルタイムの結果を生成するには、エンタープライズデータで利用できる人工知能をリンクする必要があります」とルーダスは言いました。 「それは…あなたの取締役会のために派手な（ソリューション）を生み出すことではありません。それは：あなたがそれを解決するために、あなたがAIとこのユニークな機会を持っているので、最も難しくて最大の問題は何ですか。それがAIのためのものです。」

言い換えれば、それは業界のアナリスト全体から何らかの一般的またはボイラープレートソリューションを取得するという問題だけではありません。それは、特定のビジネスが実際に必要とするものと、その特定の組織で最も挑戦的なものに関係しています。

それは製品開発に関連している可能性があるか、顧客関係管理に関連している可能性があります。たぶんそれは才能の獲得に関するものです。それが何であれ、その識別プロセスは重要です。より多くのインスピレーションについては、チェックしてください 50以上のユースケースのこのリスト Microsoftから、手始めに。 （従業員の経験を豊かにし、曲線を曲げるなど）

オントロジーの作成

その後、Rudasは、AIアプリケーションの中心的な前提に関するオントロジーの作成についても話しました。

彼女は、非構造化（または構造の少ない）データを元本として使用することを指摘しました。

「コラボレーションを可能にするデータファンデーションを作成することは、私が最初に始めるものです」と彼女は言いました。

言い換えれば、企業はデータ集約を使用して、必要なものを実施し、大規模な使用ケースをターゲットにしてから、テクノロジーと人々を適用します。

物事をステップに分割します

パネルはまた、一口サイズのチャンクに大きな挑戦をすることに対処しました。

「これはリーダーシップの挑戦です」とヒエロニムスは言いました。

これは、このセッションから、私にとってさらに1つの要点でした。これらのテクノロジーを統合する方法をよりよく理解するために、AIイニシアチブをモジュール式の方法でマッピングすることは理にかなっています。クラウド時代にさえ、アナリスト（およびハイテクジャーナリスト）は、統合がどのように重要であるかについて話していました。そのため、新しいテクノロジーはワークフロープロセスを妨げるのではなく、人間の労働者に役立ちます。その意図的な思考とケアは、すべての違いを生むでしょう。

AIのこの大きなバナー年の最近の出来事から生まれた洞察の詳細について詳しく説明しているので、お楽しみに。