MIT と BCG の研究は、企業の人工知能の価値を掘り下げます: 従業員が AI から得られるもの

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人工知能 (AI) をめぐる誇大宣伝は、企業への利益にほぼ独占的に焦点を合わせているようですが、その使用は組織内の従業員を犠牲にして行われますか? 過去 22 年間で、AI は約 225 万の製造業および業界の仕事に取って代わりました。同時に、2025 年までに約 9,700 万の新しい仕事を生み出すことも期待されています。

新しい研究はノーと言っています。 実際、それはまったく逆です。 BCGヘンダーソン研究所の報告によると、 MITスローンマネジメントレビュー、 従業員の 85% が、職場で AI から直接恩恵を受けていると述べています。これは、調査の著者自身を驚かせた統計です。

BCG のパートナー兼データ サイエンス担当アソシエイト ディレクターであり、レポートの共著者である Michael Chu 氏は、次のように述べています。 「私たちが圧倒的に見たのは、個人が利益を得ているときの会社の利益でした… [It was] そういう意味では圧倒的にポジティブです。」

Land O’ Lakes の AI の国

Chu 氏は VentureBeat に、この調査結果は、AI の実装によって従業員が恩恵を受けている組織は、金銭的なメリットも最大 6 倍も得られる可能性が高いことを示唆していると語った。

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たとえば、協同組合農業の Land O’ Lakes です。 — 同名のバタースプレッド会社を所有する — AI を使用して、協同組合の農家メンバーにツールを提供し、土壌と種子の配置、土壌窒素レベル、さらには脅威を特定するためのコンピューター ビジョンについて、より適切で十分な情報に基づいた決定を行えるようにしています。雑草や作物の病気を防いで、収穫量を増やします。

レポートの中で、Land O’ Lakes の CTO である Teddy Bekel 氏は、AI は農業従事者に利益をもたらしていると述べています。AI はツールを置き換えるのではなく、補助的なものであると述べ、農業従事者と AI との関係を「レシピに従うのではなく意思決定を行う」ことになぞらえています。

研究者によると、Land O’ Lakes の例は、AI が個人にもたらす利点を示しており、重要な洞察を提供しながら、業界での専門知識と自律性を輝かせ、ほとんどサイドキックとして機能しています。

Chu 氏は、このレポートが強調する 2 つの主要な事柄の完全な例証であると述べています。それは、AI のハード サイエンスで何ができるかを並べたものであり、企業が AI を使用して代替ではなく自動化と支援を行う方法を説明しているということです。

「ここで新しいのは、推奨事項を提供する AI が組み込まれている一方で、農家の実際の自律性を無効にしないため、何をすべきかを決定できることです」と Chu 氏は述べています。 「機械と人間の意思決定は、マクロ レベルだけでなく、ミクロ レベルでも非常にうまく融合しています。」

この例が示すもう 1 つの重要な洞察は、AI を利用する組織はそれによって経済的に利益を得る傾向があるだけでなく、AI の実装は企業全体の関係を構築し、文化を強化するのにも役立つということです。

「Land O’ Lakes のシナリオでは、農家は実際に AI ツールをうまく使う方法について互いに話し合っています」と彼は言い、組織にとって重要な AI の社会的要素もあると付け加えました。 「今年と昨年の両方でわかったことの 1 つは、企業内の人々の間の関係が AI によって大幅に改善されることが多いということです。 実際、新しいアイデアや新しい働き方を生み出す上で、非常に興味深く、役立つものです。」

レポートによると、AI から従業員に最大の価値を引き出そうとする企業は、ワークフロー プロセスを自動化し、従業員が効率を改善するためのコーチとして機能し、カスタマー エクスペリエンスを向上させるツールを検討する必要があります。

従業員への AI のロールアウトで企業が失敗する場所

組織が AI の実装から報告する多くのメリットのうち、ポジティブなメリットを経験していないと答えたのは約 8% にすぎません。

これは、従業員ユーザーからのフィードバックの欠如、AI ツールや機能の不十分な展開、さらには設計など、いくつかの理由による可能性があると Chu 氏は言います。

「特にビジネス AI では、何百万人ものユーザーではなく少数のユーザーがいる場合、製品を改善するために積極的なフィードバックが非常に重要です。 あなたが気づいておらず、フィードバックを提供していない場合、AI を本当に失敗させる可能性があります」と彼は言いました。 「認識、エージェンシー、信頼はすべて失敗のかなり一般的な領域であり、それを展開するという点では、失敗は設計自体にもあると思います。」

チュー氏は、従業員がAIツールを使用することを許可しないことは、通常、ユーザーがAIツールを使用する上で自律性を持つための明確さを欠く混乱した経路に起因すると説明した. 同様に、意識の欠如、またはツールについて教育を受けていないか、積極的な参加、使用、またはフィードバックなしに背景に消えていくツールを実装することも、従業員の AI 採用を推進する組織の取り組みを弱体化させます。 そして、おそらく最も重要なことは、有用な AI ツールを展開しようとしている企業は信頼を築く必要があるということです。

「信頼は透明性ではなく、透明性も信頼ではありません」と Chu 氏は言います。 「信頼は本質的により直感的です。 それが何をするかを従業員に伝えてください。 それをチームに紹介し、今後数週間だけ使用するよう伝えます。 企業が AI を展開するときに通常目にすることのないものの 1 つは、マネージャーやシニア リーダーも AI を使用しているということです。 しかし、『私はそれを使用しましたが、うまくいきました』と言うことができるシニア リーダーがそれを使用することは、長い道のりです。」

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