AIの実験と実際の影響の間のギャップは広がり続けており、多くの組織はまだ勢いを価値に変換することに苦戦しています。これは一部、企業がAIの可能性を企業全体に拡張可能な結果に変換するために必要なフレームワークを欠いているためであり、もう一部は、AIがどのように使用され、管理され、既存のプロセスに統合されるべきかについての深い不一致に起因しています。
「私たちはまだAIの初期段階にあり、人々は常にその可能性や限界を理解しているわけではありません」とsuper{set} AIアドバイザーの最近のパートナーであり、Lucennの共同創設者であるAdrien Le Gouvelloは言います。10年以上にわたってフォーチュン100企業や初期段階の企業をこの課題を通じて導いてきた彼は、AIが意味のある影響を与えるために強固な基盤がいかに重要であるかを目の当たりにしてきました。AIが成功するのは、企業が解決可能な問題を定義し、実際のワークフローに基づいたフレームワークを構築し、早期にユーザーを関与させ、彼らのニーズに合わせたソリューションを提供し、最初から責任あるガバナンスを組み込む場合のみです。
スケーラブルなAIは明確で解決可能な問題から始まる
「企業は自分たちの要望をAIのための解決可能な部分に分解する方法を知りません」と彼は言います。この具体性の欠如がスケーラブルな採用への最初の障壁です。場所やリソースなどのコンテキストを提供せずに、月への行き方をAIエージェントに尋ねることを想像してみてください。不完全なプロンプトは必然的に不正確な回答につながります。なぜなら、システムは効果的に推論するために必要な情報を欠いているからです。
AIは、組織が詳細で構造化された入力を提供し、モデルを現実に根付かせるときに最も効果を発揮します。これがコンテキストエンジニアリングがプロンプトエンジニアリングよりも重要性を超えた理由です。「各モデルは異なります」と彼は言い、それぞれが意味のある信頼性の高い出力を提供するために適切なフレーミングに依存しています。
問題が明確になると、作業はAIが繰り返し価値を提供できるようにするフレームワークの設計に移ります。ここで多くの企業が停滞します。経営幹部は、日々それを使用する人々を関与させずに、トップダウンでAIソリューションを設計することがよくあります。結果として、理論上は有望に見えるが実践では失敗するツールが生まれます。これは彼がよく目にするシナリオです。「パイロットの80％がパイロット段階にとどまっています」と彼は言います。なぜなら、ソリューションが実際のワークフローを反映していないからです。そうなると、ユーザーは関与を解除し、採用は急速に崩壊します。
採用の課題を実行可能なフレームワークに変える
彼の解決策は、初日からユーザーをプロセスに参加させることです。「最初から営業担当者をプロセスに関与させなければ、ユーザーが実際にそれを使用することをどうやって期待できますか？」彼らの洞察は設計決定を形作り、彼らの関与は彼らを組織全体で製品を拡大するのを助けるチャンピオンに変えます。
これは彼のより広いアプローチの中心に位置する原則であり、企業が実験から企業全体の価値へと移行するのを助ける3つの実践的な行動に変換されます。
1. プロセスを深く理解する。 リーダーは、現在の作業方法、最も重要な情報、そして摩擦が進捗を遅らせる場所を解剖する必要があります。改善が目標となり、複製ではありません。多くの場合、最も影響力のあるAIソリューションは、ワークフローを再現することからではなく、それを再考することから生まれます。
2. ユーザーを早期かつ頻繁に関与させる。 彼らの視点は関連性を生み出し、彼らの所有権は採用を強化します。ユーザーがソリューションが彼らの実際のニーズを反映していると感じるとき、彼らは自然にそれを支持します。
3. 既製のツールだけに頼るのではなく、ソリューションをカスタマイズする。 多くのプラットフォームは問題の一部をカバーするだけの強力なベースライン機能を提供しています。カスタマイズにより、AIシステムが組織のニーズの全範囲に対応することが保証されます。「もう少し深く掘り下げる」ことが、多くの場合、真の価値を解き放ちます。
責任あるAIは信頼を保護し、スケールを加速する
適切な構造があっても、AIは保護措置なしにスケールすることはできませんし、すべきでもありません。責任あるAIの実践は、実験を組織が頼りにできる結果に変え、広範な採用に必要な安定性を生み出します。
今日の企業は、規制圧力、法的リスク、データプライバシーとハルシネーション（幻覚）に関する懸念の高まりに対処しており、これにより独自情報の保護が交渉の余地のない出発点となります。それは安全なアーキテクチャの構築、機密データの適切なタグ付け、意図しない露出の防止から始まります。AIが生成した不正確さで罰金を科された世界的な企業を含む最近の注目すべき事例は、これらのガードレールが欠けているとき、信頼がいかに脆弱になるかを強調しています。
「ハルシネーションは事実です」と彼は言います。これが組織が出力を継続的に検証する評価層を必要とする理由です。最後の保護措置は人間の関与です。AIは決定を知らせるべきであり、それらを置き換えるべきではありません。人間は結果が基本的な「嗅覚テスト」に合格するかどうかを評価し、正確性を検証し、説明責任を維持します。
従業員のトレーニングも、すべてのユーザーが可能性とリスクの両方を理解することを確保するために不可欠です。人々がAIを責任を持って使用する方法を知っているとき、企業はスケールする自信を得ます。
持続するAIフレームワークの構築
スケーラブルなAIは技術から始まるわけではありません。それは正確な問題定義、プロセスの深い理解、ユーザー主導の開発、そして責任あるアーキテクチャ設計から始まります。組織がこれらの原則を受け入れるとき、AIは停滞した実験ではなく、測定可能な変革のための触媒となります。「AIがあなたのために働き、あなたの周りではなく、それは基盤が正しい場合にのみ起こります。」
読者はLinkedInでAdrien Le Gouvelloとつながり、さらなる洞察を得ることができます。
