組織変革の実施には、すべての部門の賛同が必要です。提唱者がいなければ、最も必要な変化でさえ失敗するリスクがあります。AI(人工知能)ほど、本質的なものと神経をすり減らすものの交差点を例示するツールはありません。どの企業にも、熱心な支持者と躊躇する批判者の両方がいます。
AIは確かに簡単に実装できるツールではありませんが、AIを取り巻く最も一般的な懸念の多くは、その機能についての誤解に帰着することがよくあります。企業がAIソリューションを正しい方法で評価していることを確認するために、AIに関する4つの一般的な誤解を特定しました。この新しい理解を武器に、あなたの部門はAIを日常のワークフローに統合することにはるかに熱心に反応するでしょう。
誤解#1:AIは人間の仕事を奪う
業界全体で感じられる最大の懸念は、AIが既存の労働力の仕事にどのような影響を与えるかです。全米の倉庫労働者は、「ロボット」が彼らの仕事を「盗む」のではないかという懸念を表明しています。
AIは、サプライチェーン全体の仕事から一部の責任を軽減することができ、またそうすべきです。機械学習の力がないと時間がかかりすぎるタスクや、貴重な人に任せるには単調すぎる、または危険なタスク。これらはすべてAIに最適です。
AIが人々が楽しむ有意義な仕事を奪うのではないかという恐怖は、企業が思慮深い戦略なしにAIを実装するのを見ることから来ています。すべてのソリューションと同様に、AIには目的と理由が必要です。たとえば、製造会社は、無限のデータソースから洞察を引き出すためにAIを必要としています。しかし、最終的な決定には、それらの倉庫で働く人々の視点と専門知識を含める必要があります。
誤解#2:データ品質と管理は悪夢
AIの会話でよく使われるもう1つの言葉は、「ゴミを入れればゴミが出る」というものです。この警告は、さまざまな AI ソリューションを強化するために使用されるデータについて説明しています。さまざまなアルゴリズムで使用されるデータが正確で、最新で、関連性がない場合、それが示唆する結果もそうではありません。
AIから貴重なインサイトを得るために必要な大量のデータのクリーニングと管理について考えるだけで、経営者も従業員も緊張します。この懸念がまったく根拠がないとは言えませんが、データのクリーンさは克服できない障害ではありません。
データ管理が組織による AI ソリューションの採用を阻む主な懸念事項である場合は、提携するプラットフォームを検討してください。AIツールを構築する専門家と、チームをトレーニングする専門家は、AIを効果的に使用する自信を与える必要があります。継続的な関係を育むソリューションを選択することで、初日からデータ管理が容易になります。
誤解#3:AIを最大限に活用するための社内専門知識が不足している
同様に、企業がAIツールの採用を躊躇する3つ目の一般的な理由は、社内の専門知識が不足していることです。AIは、多くの人が理解していない強力なツールです。懸念されるのは、従業員が不満を抱いて放棄するツールに企業が多額の投資をすることです。
新しい言語と同じように、AIの学習は終わりのないプロセスです。今日の専門家は、常に新しい情報に遭遇します。あなたの従業員も例外ではありません。しかし、すぐに理解できないものを無視することを許してしまうと、サプライチェーン自体は存在しなくなる可能性があります。間違いなく現代の形ではありません。
組織内に十分な専門知識がないのではないかと心配することは、最も合理的な恐怖です。しかし、それは始めるための最良の理由でもあります。AIの能力は、時間が経つにつれて複雑になる一方です。競争力を維持するための最善の戦略は、今すぐにでも学べることすべてを学び始めることです。
誤解#4:AIツールは企業をセキュリティリスクにさらす
最後に、企業はデータセキュリティの懸念からAIツールの採用を躊躇しています。
データ量に関係なく、データを扱う企業は、データのプライバシーとセキュリティに関するベストプラクティスを使用する必要があります。信頼の基盤を築くことは、企業にとっても顧客にとっても譲れないことです。しかし、ベストプラクティスをプロアクティブなアプローチにアップグレードするためには、AIがビジネスの安全性を維持するのに役立つものそのものです。
AIツールは、脅威の検出と防止を自動化できます。ITチームがより優れたセキュリティ対策を構築するために取るべきアクションを提案できます。
