職場に生成 AI を統合するために取るべき 7 つのステップ

生成 AI (Gen AI) は、インターネットの登場以来、職場を破壊する最大の要因であり、もう後戻りはできません。まだ初期段階にありますが、日常業務の自動化、データ分析、顧客エクスペリエンスのパーソナライズなどにより、効率、生産性、収益性を大幅に向上させ、オフィスワークに革命をもたらしています。その結果、Gen AI は企業が競争力を獲得するための重要な機会を提供します。このガイドでは、職場で gen AI を導入するメリットを強調し、この革新的なテクノロジーをワークフローに統合するための簡単なアプローチを提供します。

職場における世代 AI とは何ですか?

Gen AI は、機械学習を利用して既存の情報やパターンを分析し、テキスト、画像、音楽、またはコードの形式でまったく新しい創造的なデータを生成する生成人工知能の総称です。

職場の Gen AI はワークフローを合理化し、反復的なタスク、コンテンツ作成、データ分析を自動化することで生産性を向上させ、コストを削減します。 gen AI を使用すると、従業員はより戦略的で創造的な追求に集中できるようになります。

gen AI の導入がビジネスにとってどれほど価値があるかを知るために、その用途をいくつか考えてみましょう。コピーライティング、ブログ投稿、セールスレター、または顧客からの問い合わせへの回答を生成するように促すことができます。データドリブンなレポートを作成する。スケジュールを管理する。録音を文字に起こす。多言語コミュニケーションのために文書や電子メールを翻訳します。財務予測を作成する。などなど。

職場での Gen AI 導入を始めるのは比較的簡単ですが、課題がないわけではありません。企業の規模とニーズに応じて、Gen AI をワークフローに導入する際に、技術的、倫理的、組織的、人間の受け入れの複雑さに対処する必要があります。これらすべてについては、この記事の後半で説明します。

ビジネスコミュニケーション機能におけるgen AIの補完的な役割

Gen AI は日常的なタスクの自動化に優れており、これにより貴重な時間とリソースが解放され、チームはより高いレベルの思考、創造性、戦略的意思決定、ステークホルダーとの真の関係の構築に集中できます。

さらに、その高度な分析により、コミュニケーション上の意思決定に情報を提供し、特定の視聴者向けにメッセージをパーソナライズし、キャンペーンの効果を測定できるデータ主導型の洞察へのアクセスが提供されます。

チームが独自の専門知識に重点を置きながら gen AI の強みを活用すれば、その組み合わせは最終的に、より効果的で成功するビジネス コミュニケーション機能につながります。

続きを読む: Grammarly のビジネス コミュニケーションの現状レポート

gen AI が支援できる実践的なコミュニケーション機能とタスク

私たちは gen AI の機能の範囲を理解し始めたばかりですが、さまざまなビジネス部門が今すぐに真のメリットを体験することができます。以下にほんの一部を示します。

Gen AI がマーケティングにどのように役立つか

Gen AI のデータ分析は従来の機能をはるかに超えており、マーケティング チームがこれを使用して、膨大な消費者データの隠れたパターンを発見し、消費者の好みを特定し、行動を予測し、視聴者をさらにセグメント化し、マーケティング キャンペーンの方向性をリアルタイムで導くことができます。また、その学習を利用して、非常にパーソナライズされたマーケティング コンテンツを作成し、キャンペーンのパフォーマンス指標を追跡し、パフォーマンス データに基づいてメッセージを洗練および強化することもできます。

gen AI が人材面でどのように役立つか

人事チームは、Gen AI を使用して求人サイトをスキャンし、履歴書審査と最初の面接を自動化し、パーソナライズされたアウトリーチ メッセージを作成することで、人材の獲得を効率化できます。十分な学習データがあれば、将来の採用ニーズを予測し、スキルセット、実績、願望に基づいて昇進の社内候補者を特定することにも役立ちます。

Gen AI は、従業員エンゲージメントの分析にも役立ちます。これを使用して、アンケートを評価し、社内コミュニケーションを追跡し、センチメントの傾向を特定し、潜在的な断絶や改善の余地がある領域を明らかにします。

gen AI が顧客サービスにどのように役立つか

チャットボットを使用したことがある場合は、Gen AI がすでに顧客サービスを変革していることをご存知でしょう。ただし、FAQ への回答や予約のスケジュールなどの日常的なタスクの自動化は、Gen AI が顧客サービスを改善および合理化する方法の始まりにすぎません。また、顧客からのフィードバックを分析し、改善の余地がある領域を特定し、実際の問題になる前にエスカレーションの可能性を警告し、潜在的な解決策を提案することもできるため、チームが顧客サービスにおいてより権限を与え、積極的に取り組む機会が得られます。

詳細:マーケティング、人事、カスタマー サポート チーム向けの Grammarly の gen AI ライティング ソリューションについて学びます。

Gen AI を職場に統合するための 7 つのステップ。

ビジネスにおける世代 AI 変革のメリットを否定することはできません。あまり明らかではないのは、Gen AI を既存のシステムとワークフローにスムーズに統合する方法です。これら 7 つのステップは、パスを示しています。

1ビジネスのニーズと目標を評価します。

企業のワークフローに gen AI を統合するための最もスムーズな移行は、明確で徹底的な計画を立てることから始まります。企業のどの部門にも、生産性向上のために Gen AI を活用できるビジネス コミュニケーションの課題と目標があるはずです。すべての利害関係者を統合し、プロセスの徹底的な分析を実施して、生成 AI が有益となる部分を特定します。

2 Gen AI 統合チームを構築します。

gen AI を職場に統合する場合は、包括的な計画が重要です。包括的で徹底的な計画を確実にするには、多様な専門知識を備えたチームが必要です。 IT プロフェッショナルは技術インフラストラクチャを理解し、スムーズな統合を提供できるため、不可欠です。データ サイエンティストは分析能力を備えており、情報をどのように解釈するかを評価し、Gen AI ツールから貴重な洞察を抽出できます。ビジネス プロセスと人間のニーズに対する深い洞察を持つ関連部門の責任者は、組織全体で有意義な方法で gen AI アプリケーションを使用するためのガイダンスを提供できます。

生成 AI 統合チームの役割は、概念化にとどまるべきではありません。共通のビジョンによって団結し、IT、データ サイエンス、関連部門の専門家が世代 AI の守護者となり、パフォーマンス、健康、倫理、影響を監視する必要があります。

3チームを教育し、訓練します。

Gen AI とその利点について従業員を教育することは、特に Gen AI が人間の仕事を代替するのではないかという懸念が高まっていることを考えると、受け入れ、理解、コラボレーションを促進するために非常に重要です。透明性と分かりやすくすることは、Gen AI を勤務日の活動に導入し始める前から重要です。

すべてのスタッフメンバーに、Gen AI の使用方法を説明し、離職に関する懸念に対処し、人間と AI のパートナーシップの協力的な性質を強調し、日常的なタスクを自動化し、従業員をより戦略的で創造的な追求に解放するメリットについて概説します。

次に、計画とテクノロジーを準備したら、Gen AI に関する従業員トレーニングを導入します。このステップにより、チームは新しいツールを効果的に活用し、AI 主導の生成プロセスをナビゲートし、進化するワークフローに適応するためのスキルを身につけるだけでなく、スムーズな導入も保証されます。

4適切な生成 AI ツールとテクノロジを選択します。

適切なツールとテクノロジーを選択することで、現在および将来の職場での Gen AI イノベーションから最適な ROI を確実に得ることができます。利用可能な生成 AI プラットフォームとツールについて徹底的な調査を実施します。さまざまなオプションを検討し、その機能、対象業界、ケーススタディに関する情報を収集します。特定のニーズと目標に合ったソリューションを探してください。また、ビジネスとその将来のニーズに合わせて拡張する能力、使いやすさ、既存のシステムへの統合の容易さ、データセキュリティの強度、問題が発生した場合のサポートなどの技術的な側面も考慮してください。予想される ROI に対して各ツールのコストを分析することもできます。最後に、コミットする前に、Gen AI コンサルタントに依頼し、パイロット プログラムを実行してパフォーマンスと適合性をテストすることを検討してください。

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5データ戦略を策定します。

gen AI の有効性は、そのデータの品質にかかっています。このため、ビジネスにおける Gen AI テクノロジーのアップグレードの一環として、データ戦略の策定と実行を支援するデータ スペシャリストを含む、堅牢なデータ戦略を立てることが重要です。多くの重要な考慮事項の中には、データ基盤の正確性と公平性を確保するためのデータ監査とクレンジング、一元管理された場所に保存されているデータへのシームレスなアクセス、侵害や不正アクセスを回避するためのセキュリティ、データ収集とユーザーのプライバシーの透明性、明確な記録などがあります。可聴性とコンプライアンスを確保するために、データの出所、使用、および廃棄を管理します。

6生成 AI のパフォーマンスを監視および評価します。

他の重要なシステムと同様に、職場での Gen AI の監視は非常に重要です。成功を明確な指標と KPI に合わせて調整しますが、数字だけに依存しないでください。定性的なフィードバックを収集して、潜在的な偏見や問題を特定します。次に、結果を分析して適応します。継続的に監視、測定、改良することで、Gen AI が確実に機能し、目に見えて信頼できる改善を推進できます。

7コンプライアンスと倫理基準を確保します。

Gen AI は勇敢な新境地であり、ルールとベスト プラクティスは進化し続けるでしょう。このため、法的かつ責任ある生成 AI 使用ガイドラインを遵守し、監視し、更新する必要があります。倫理的ジレンマを回避するには、規制を理解し、データ使用について透明性を保ち、人間による監視を確保し、セキュリティを優先し、人間と AI のコラボレーションを受け入れ、定期的な監査と更新を実行してアルゴリズムのバイアスと積極的に戦う必要があります。確実に対応するために、コンプライアンスを擁護し、偏見を監視し、責任ある生成 AI 開発を保証する専任の生成 AI 倫理担当者または委員会を任命することを検討してください。

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世代 AI 統合における課題を克服する

gen AI はエキサイティングな変革を約束しますが、その統合には障害が伴う可能性があります。ここでは、計画すべき事項をいくつか挙げます。これらはすべて、上で説明したように、具体的な統合計画で対処できます。

テクノロジーの課題

新しいテクノロジーは、体系的にまだ解決されていない新たな課題をもたらします。考慮すべき点は次のとおりです。

• アルゴリズムはトレーニング データ内の既存のバイアスを増幅し、差別的な結果につながる可能性があるため、データの品質とバイアスが問題になる可能性があります。
• Gen AI モデルは、どのように意思決定に達し、出力を生成するかを正確に説明しておらず、信頼と倫理に関する問題を引き起こしています。
• 強力な保護策が講じられていない場合、Gen AI システムは機密データを漏洩する可能性があるため、セキュリティとプライバシーは非常に重要です。
• Gen AI を既存のインフラストラクチャや職場の慣行に統合するには、技術的な専門知識が必要です。

倫理的課題

上記に挙げた技術的な問題の中には、倫理的な問題もあります。一例として、トレーニング データ、および結果として出力にバイアスが発生する可能性があります。世代 AI の意思決定と出力の起源が不明瞭であることももう 1 つの要因であり、説明責任と潜在的なデータ操作の問題が生じています。プライバシーとデータの保護は倫理的にも重要です。生成 AI によって生成された洞察の世界をナビゲートするときは、データの収集、使用法、保存の実践について透明性を保ち、生成 AI の開発と実装のすべてのステップにプライバシーの考慮事項を組み込んでください。また、オープンソースの Gen AI モデルの利用を検討してください。この場合、データは分散されたままであり、開発プロセスにはプライバシーへの配慮が不可欠です。

組織的な課題

gen AI は個人にとっては実質的にプラグアンドプレイですが、職場でははるかに複雑になります。 gen AI の機能をビジネス目標と構造に合わせて、既存のインフラストラクチャとワークフローに最適な方法と場所を決定することで、多くの不必要な実装上の課題を回避できます。さらに、チームにプロセスを整備し、スキルと人材のギャップを評価できるように、実装のための計画と構造を作成する必要があります。最後に、Gen AI はデータのプライバシー、偏見、説明責任に関して多くの疑問を引き起こすため、規制遵守と法的考慮事項を検討する必要があります。

スタッフの受け入れに関する課題

おそらく、職場で世代 AI の課題に対処する際に最も重要なのは、不信感、離職に対する恐怖、そして人間の監視と制御の欠如です。安全性と安定性を確保するために、Gen AI は従業員に代わるものではなく、力を与えるツールであることを目的としています。人間の労働者に対する貴社の取り組みを強調するための実証的な行動を実施することは、貴社のスタッフに対する自信、信頼、安心感を育むのに役立ちます。また、gen AI が現在チームによって行われているタスクを引き受けるため、従業員の再スキルまたはスキルアップを計画し、従業員を gen AI の開発に参加させることで共創と共有所有権の文化を促進し、従業員のスキルと将来を向上させるためのトレーニング プログラムに投資します。彼らのキャリアを証明します。

職場における Gen AI に関するよくある質問

Gen AI を職場に統合することの主な利点は何ですか?

Gen AI は、反復的なタスクを自動化し、分析を通じて貴重な洞察を提供し、コミュニケーションをハイパーパーソナライズし、意思決定プロセスを改善することにより、オフィスワークに革命をもたらします。

自分のビジネスが Gen AI 統合の準備ができているかどうかを判断するにはどうすればよいですか?

あなたのビジネスに、Gen AI が対処できる明確な目標があるかどうかを評価します。

AI 統合において従業員トレーニングが重要なのはなぜですか?

トレーニングにより、従業員が gen AI の機能を理解し、gen AI ツールと連携して作業する準備ができ、職場での gen AI の避けられない進化を信頼して受け入れることができるようになります。