ビジネスにAIを適用するための究極のガイド

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回答者の31％は、AIとMLは完全に分離された2つのものであると答えました
回答者の55％がAIとMLが失業を増やすと信じている
エグゼクティブがAIについて理解するために必要なもの
AIはデータから始まる
ビジネスにAIを適用するための究極のガイド
5.独自のAIプロジェクトを開始する社内の才能があるかどうかを判断します。
6.適切な外部AI / MLパートナーを見つけます。
7.忍耐強く、しかも機敏に。
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取り除く：

調査対象の約1,000人のうち、半数近くがAIやMLを理解していませんでした。

人工知能（AI）が企業の次のステップであると言うことは控えめな表現です。

AIは、多くの業界で既に現実のものとなっています。

健康管理
保険
オイルとガス
農業
出版とメディア
建築
おもてなし
ファイナンス
顧客サービス

つまり、いわゆる「AI革命」はすでにここにあります。さらに、強度と人気が高まっています。

McKinsey and Companyによると、2030年までに、企業の70％が少なくとも1種類のAIテクノロジーを採用します。 AIの拡大は、世界の経済と労働力に大きな影響を与えることにもなります。

AIをめぐる誇大広告は、取り残されることを恐れて、AIとビッグデータに投資する企業の急速な増加にもつながっています。 New Vantage Partnersの2019 Big Data and AI Surveyによると、Fortune 1000企業の88％がビッグデータとAIに投資する緊急性を感じており、これらの企業の55％はこれらの投資に5000万ドル以上を費やしています。

McKinsey and Companyはまた、AIテクノロジーが2030年までにない企業と比較して、今後5年間で企業全体でAIツールを完全に吸収する企業間でパフォーマンスギャップをもたらす可能性があると予測しています。

しかし、それは会社が塵の中に残されることを恐れているだけではありません。 MITSloan Management Reviewによると、グローバルビジネス組織の84％が、AIが競争上の優位性をもたらすと考えています。

どうやって？チャットボットから始めましょう。イノベーションエンタープライズは、チャットボットが2020年までにカスタマーサービスの85％を強化すると信じています...ええ、まもなくです。

私たちの調査とクイズは、AIとMLに関する神話が業界の幹部の間で流行していることを示しました。また、学生がAIやMLクイズでC-Suiteレベルの幹部よりも高い得点を記録していることにも注目してください。会社で進行中のAIやMLプロジェクトに従事している場合でもです。

一方、学生がCスイートよりも優れていることは驚くことではありません。 AIとMLのクラスは現在、すべての技術中心の大学で一般的ですが、それは最近の開発です。これらのCスイートのほとんどが学校にいたとき、AIのコースを受講することは選択肢ではありませんでした。

続きを読む： 機械学習への侵入：5つのオンラインコースで入門

回答者の31％は、AIとMLは完全に分離された2つのものであると答えました

AIとMLに精通している人にとって、MLはAIのサブセットであることは十分に理解されています。ただし、回答者の31％は、AIとMLは2つの完全に別のものであると答えました。さらに、回答者の23％は、AIでプログラムされたコンピューターには自由意志を行使する能力があると考えていました。AIやMLのエンジニアならだれでもoff笑するでしょう。さらに、回答者の47％が、AIの主な課題の1つは、AIがさらに進歩するにつれて、AIプログラムが人間に脅威を与える知覚機械を作成する危険性が大きくなることであると考えています。

読む： データサイエンスか機械学習か？ Heres違いを見つける方法

回答者の55％がAIとMLが失業を増やすと信じている

AIの方が転職や再設計につながる可能性が高いことが研究により裏付けられていますが、回答者の55％はAIとMLが長期的に失業率を高めると考えていると答えました。

調査の結果、AIとMLが成功するためには、企業がこれらのツールとは何か、それらがどのようにイノベーションをもたらすのかを真に理解する必要があると考えられます。

エグゼクティブがAIについて理解するために必要なもの

まず第一に、Cスイートと経営陣は、正しい理由でAIに投資していることを確認する必要があります。解決したい特定の問題があるからです。

取り残されるのを恐れてAIに投資すると、失望し、AIの真の可能性に対するさらなる誤解を招くことになります。

もちろん、おそらくAIをめぐる混乱はサイエンスフィクションにまで遡ることができます。おそらく、少なくとも1つのスーパーインテリジェントAIシステムまたは人間を脅かすロボットを含む映画を見たことがありますが、ワークフローの効率を単純化および向上させるのに役立つ成功したAIプロジェクトの実装に続く映画を見たことはありません。少なくとも...まだです。

言い換えれば、企業のAIは、人類全体を殺そうとする超インテリジェントなロボットにはつながりません。

神話が解消されたので、エンタープライズプロジェクトのAIが実際にどのようなものかを調べてみましょう。それは、ワークフローのどの部分をAIで解決できるかについて明確なビジョンを持つことから始まります。

AIとMLの専門家、およびAIをビジネスに導入したい人の間のギャップを埋める手助けをしたかったのです。そうすることで、AIのさまざまな専門家に連絡を取り、AIについてC-Suitesに理解してもらいたいことを尋ねました。

AIの専門家と話をしたとき、同じフレーズが繰り返し明らかになりました。

AIはデータから始まる

大量のデータを投じるだけでAIプロジェクトを開始（および終了）できるというのはよくある誤解です。これは事実とはほど遠い。

AI / MLクイズの回答者の48％のみが、質問されている質問に非常に関連性のある、より具体的で少ないデータ量が、質問されている質問に関連する大量のデータよりも優れていることを知っていました。

この理解不足は、AIとMLが問題を解決できるという神話と密接に関係しています。以前にインフォグラフィック「ビジネスアドベンチャーでAIを選択」で検討したように、多くの業界の代表者はAIプロジェクトを実装することの意味を誤解しています。 AIプロジェクトは巨大なムーンショットである必要はありません。 AIプロジェクトを扇動することは、人間の労働者をロボットに置き換えたり、ドローンを構築して余分な作業を行うことを意味しません。