誰もが、新興技術の変革力について語っています。 人工知能 （AI）と機械学習、そして 誇大宣伝はビジネスリーダーに大きなプレッシャーを与える。
専門家は、ハイプロファイルの使用を開始することに熱心です 生成AIツール、 のような OpenAI の ChatGPT そして マイクロソフト コパイロットAI への投資のタイミングが正しければ、企業は競争上の優位性を獲得できる可能性があります。タイミングを誤れば、会社は行き詰まったプロジェクトに何百万ドルもつぎ込むことになりかねません。
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では、新興テクノロジーにいつ投資すべきか、どうすればわかるのでしょうか? 4 人のビジネスリーダーがヒントを教えてくれました。
1. 顧客の要求に焦点を当てる
検眼・聴覚専門企業スペックセイバーズの技術顧客サービス責任者、ニール・シルバースタイン氏は、IT部門は顧客のために物事を正しく行うよりも「速度とフィード」に重点を置きすぎることが多いと述べた。
適切なタイミングで新しい技術を導入するには、顧客が何を求めているかを理解することが大事だと同氏は言う。「そして、その技術をそれらの要件に照らして検証していれば、適切な位置にいることになる」
意思決定プロセスに影響を与えるもう 1 つの重要な考慮事項はガバナンスです。特に、Specsavers のように貴重な個人データを保有する企業にとっては重要です。
「当社は、顧客体験のデジタル化をさらに進めたいと考えています」と同氏は述べた。「しかし、法令遵守が私たちの足場を固めています。当社は、データ保護に関する法的要件を確実に遵守するよう注意を払っています。」
シルバースタイン氏はZDNETに対し、セキュリティとガバナンスの懸念から、同社がAIに関して先駆的な立場を取る可能性は低いと語った。「同僚や患者の医療記録や財務記録をAIに認識させることには熱心ではない」
しかし、同社は他の新興技術も活用しており、その中には 拡張現実Specsavers は、TeamViewer Tensor と Assist AR を使用して、PC や医療機器などの機械にリモートでアクセスし、トラブルシューティングを行っています。
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このテクノロジーにより、各 IT 問題の平均処理時間が約 15% 短縮され、初回連絡での解決率が 64% から 79% に向上しました。業務効率が向上したことにより、スタッフは顧客の要件に集中する時間が増えました。
「当社が製造するメガネはすべて、フレーム、レンズ、仕上げなど、お客様のご要望に合わせてオーダーメイドで作られています」と同氏は言う。「デジタル化の取り組みには、スペックセイバーズが受け入れてサポートする部分もありますが、新しい技術は適切なレベルで導入する必要があります。」
2. 設定したビジネス成果を実現する
Logicalis の CTO である Toby Alcock 氏も、成功の鍵は、新しいテクノロジーが顧客体験の向上や社内の効率性の向上といったメリットをもたらすかどうかに重点を置くことだと語るビジネス リーダーの 1 人です。
「私は常にこの質問を『それが私たちのビジネスにさらなる価値をもたらすか？』と捉えてきました。投資収益を測定できるのであれば、やる価値はあります。」
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アルコック氏は、AI主導の取り組みの中にはプラスの利益をもたらさないものもあることを専門家は認識しなければならないと述べた。 アジャイルアプローチを採用する そして、その技術が測定可能な利益を生み出すかどうかをテストします。
「まずは試してみることが重要です」と同氏は言う。「これまで以上に、クラウド サービスと消費ベースのモデルでそれが可能になりました。部屋いっぱいの機器を購入して、セットアップに 6 か月も待つ必要はありません。」
アルコック氏は、こうした証拠をすべて揃えた上で、新興技術に投資する適切な時期かどうかの判断は、ビジネスの結果次第だと ZDNET に語った。
「私はこれまでのキャリアを通じて、『これが収益性の向上や生産性の向上、顧客への付加価値の向上に役立たないのであれば、石板とチョークに戻ったほうがよい。そうすると、テクノロジーのためのテクノロジー投資になってしまう』と言ってきました。ビジネス成果に明確に焦点を当てることは、あらゆるプロジェクトを評価するための良い出発点です。」
3. コンセプトを素早くテストする
フランスの小売業者エタムのグローバルデータおよびクライアントITディレクターのソフィー・ギャレー氏は、新興技術に投資する適切な時期かどうかを知るには、さまざまな要素の組み合わせが関係していると語った。
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彼女は、テクノロジー企業以外の企業では、すべてのプロセスと優先事項を並行して管理するのは「非常に難しい」と語った。他の専門家への彼女のアドバイスは、できるだけ早く機会を探すことだ。
「何かをテストして価値を証明したいのであれば、迅速にテストすることに専念するチームを作ることをお勧めします。何かに価値があるかどうかを確認するためにロードマップを作成するのを待たないでください。」
ギャレイ氏は、AI に対する期待が非常に大きいことを認識しています。彼女の優先事項は、組織が AI の潜在的なメリットを実証できるよう支援することです。
「市場で Gen AI が話題になり始めると、あらゆるビジネス チームが関心を示します。当社には何百人もの従業員がいません。概念実証を検証すれば規模を拡大して製品を作成できると感じたときに、何かに時間を費やし始めたいと思います。」
彼女はZDNETに対し、AIのような急速に発展している分野では企業は多くの課題に直面していると語った。反復的なアプローチは、組織が価値あるプロジェクトを迅速に拡大するのに役立つ可能性がある。
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「私たちは、生成型 AI が何をもたらすかを専門的にテストするアジャイル チームを編成したいと考えています。価値が証明されれば、プロジェクトを引き受け、IT プロセスを活用してこれらのメリットを適切に拡大することができます」と彼女は語った。
「私のお勧めは、アジャイル アプローチを使用することです。価値をテストするために標準的な IT 手順に従っている場合、そのテクノロジがすでに時代遅れになっているという状況に陥る可能性があります。市場にはすでに新しいものが登場して、それを待っています。」
4. AIを使ってアイデアを生み出す
ソフトウェア専門企業 MHR の営業支援責任者 Tim Lancelot 氏は、新興技術への投資の決定は崖っぷちではないことを認識することが重要だと述べています。賢明な専門家は、資金を投じることを決める前に準備作業を行っているはずです。
「真っ白な紙を見つめて、どこから始めたらよいか悩むことほどイライラするものはありません」と彼は言う。「提案を生み出したり、インスピレーションを与えたり、時間を節約したりするために使えるものがあれば便利です。」
ランスロット氏は、生成型 AI は企業が探求し調査する新しい技術であるだけでなく、専門家が次の投資分野を特定するのに役立つツールにもなり得ると述べました。
「AI の最適な使用例は、AI が提案を出し、長年の経験と人間的要素を持つ人々がそのアイデアを磨き、作り上げ、さらに 5% または 10% の改良を加えるというものです。」
ランスロット氏はZDNETに対し、こうした出力は、次第に賢くなる提案を生み出す好循環の一部としてシステムにフィードバックできると語った。「私はAIをもう1人のチームメンバーとみなしています。『ロボットがやって来て、私たちの仕事を奪う』とは考えていません。あらゆるツールが役に立つのです」と同氏は語った。
「そして、そのツールによって私の仕事の一部が不要になったとしても、それは素晴らしいことです。なぜなら、私は付加価値のある何か他の仕事を見つけるからです。その成功は、私が会社に提供できる価値と、会社が私に返してくれる価値を増やすことになるでしょう。」
