これは、Genai/AIを組織內(nèi)で実現(xiàn)することに関する3部構(gòu)成のシリーズの2番目の記事です。最初の作品は、コンテンツ、能力、キュレーション、コミュニティの4つのCを強化することの重要性を強調(diào)しました。この記事では、現(xiàn)在の位置を評価し、次に來るもののコースを作成することから始めます。

組織は一般に、生成的AI / AIの成熟度の4つの異なる段階を進め、それぞれが獨自の課題と機會をもたらします。あなたの會社がどこに立っているか、そして次のレベルに進むために必要なことを知ることは、AIの全力を解き放つために不可欠です。

1. 慎重な探検家

基礎(chǔ)レベルには、慎重な探検家がいます。これらの組織は、しばしば生成的なAIにつま先をAIに浸していますが、彼らの関與は暫定的な依然として、範囲が狹く、通常は部門內(nèi)で隔離されています。彼らは裁判を?qū)g行したり、早期の約束を見たかもしれませんが、彼らはすぐにAIイニシアチブをそれに委ね、戦略的なビジネスドライバーよりも技術(shù)的な実験と見なしています。

特性：

限られた範囲： AIの取り組みは通常、テスト環(huán)境、小規(guī)模パイロット、またはビジネスへの影響を最小限に抑える低リスクタスクに制限されています。

信頼の赤字：データのセキュリティ、規(guī)制のコンプライアンス、システム統(tǒng)合、および生産の信頼性に関する懸念は、より広範な展開の遅い展開です。リーダーシップはしばしば「ループの人間」モデルを主張し、AIに生成されたアクションが取られる前に手動のレビューを必要とする必要があります。

サイレッド思考： AIプロジェクトは、チーム間で獨立して出現(xiàn)しますが、官能的な調(diào)整や統(tǒng)一されたビジョンがありません。

懐疑的な見通し： AIの長期的な変革の可能性は限られており、戦略的進化ではなく短期的で戦術(shù)的な利益に焦點を當てています。

會社の例：法律事務(wù)所など、規(guī)制されている大規(guī)模なセクターの多くの中規(guī)模企業(yè)や組織は、このカテゴリに沒頭しています。彼らは契約の起草や研究などのタスクのために既製のツールを採用するかもしれませんが、エンタープライズ全體の採用は倫理、データの感度、ソリューションの準備に対する心配によって止まります。彼らの優(yōu)先事項は、イノベーションに対するリスク軽減であり、ゆっくりと慎重な動きをもたらします。この考え方は、エージェントAIシステムを展開する際に「信頼ギャップ」につながることがよくあります。このシステムでは、使用は、自律的でスケーラブルな操作ではなく、監(jiān)視された限られた設(shè)定に限定されます。

2. AIイノベーションの島：広範な実験、斷片化された影響

次の段階では、Genaiとの熱狂的で分散化された実験が特徴の革新の島を特徴としています。この段階は、「Let a Sullay Flowers Bloom」のメンタリティによって駆動され、さまざまなチームが獨立したAIプロジェクトを開始します。これは創(chuàng)造性と草の根の勢いを引き起こしますが、しばしば中心的な方向や戦略的な整合性を欠いています。

特性：

ボトムアップドライブ：イニシアチブは、部門や個人から有機的に現(xiàn)れ、孤立したマイクロプロジェクトのパッチワークにつながります。

闘爭のスケーリング：有望なプロトタイプにもかかわらず、パイロットから生産に移行するイニシアチブはほとんどなく、測定可能な収益の影響をもたらすことは言うまでもなく。

「Genai Paradox」：多くの組織はGenaiを使用して報告していますが、財務(wù)パフォーマンスに大きな改善は見られません。水平アプリケーションの利點（たとえば、従業(yè)員のAIアシスタント）は拡散しますが、衝突性の高い垂直ユースケースはテストフェーズで留まっています。

調(diào)整ギャップ：凝集戦略がなければ、努力は複製され、基準はさまざまであり、體系的な価値をキャプチャするのは困難です。

しっかりした例：幅広い企業(yè)、特に大企業(yè)がこの段階を経験しています。 McKinseyの研究で述べたように、 GoogleやMetaのようなハイテク大手でさえ、AI養(yǎng)子縁組の初期段階で特定の部門で「イノベーションの島」を示す可能性があります。より広範な普及していないが調(diào)整されていない実験 - は、業(yè)界全體で共通の課題を解放します。最初の興奮は戦略的統(tǒng)合を上回り、多くの有望なパイロットが、斷片化された実行と未熟なツールのために実際のビジネス価値を拡大または生成することができません。

3. AIオーケストレーター：戦略的統(tǒng)合とガバナンス

オーケストレーターは大きな進歩を示しています。これらの組織は、Genaiをコアエンタープライズ機能として扱い、それをビジネス戦略に積極的に組み込みました。彼らは、責任があり、倫理的で、スケーラブルな展開を確保しながら、イノベーションをサポートする強力なガバナンスモデルを確立しました。

特性：

分散化された実行を伴う集中戦略：明確で全社的なAIビジョンガイドアクションを?qū)Г蓼工?、チームは定義された境界內(nèi)で革新するための自律性を保持します。

堅牢なガバナンス：正式なフレームワークは、データの倫理、モデルの透明性、リスク、コンプライアンスを管理します。エグゼクティブリーダーシップは、AIアジェンダを積極的に後援および監(jiān)督します。

イノベーションの埋め込み： genaiはもはや周辺ではありません。コアプロセス、製品開発、顧客エンゲージメントに統(tǒng)合されています。

人材開発：従業(yè)員を育て、継続的な學習とAI流encyの文化を育むことへの多額の投資。

會社の例：ミシガン州のブルークロスブルーシールドのような組織は、AIを活用してROI（ハーバードビジネスレビュー記事で説明しているように）、「エージェント強力なパフォーマンス」フレームワーク、販売サポートでゲナイを使用したメルセデスベンツ、およびロジスティクスネットワークのデジタルツインを作成するUPSを備えたPWCのようなPWCのような組織です。これらの企業(yè)は、高度なAIアプリケーションを構(gòu)築するだけでなく、內(nèi)部ガバナンス構(gòu)造を確立し、場合によってはクライアントサービスとして提供します。彼らは、規(guī)律ある監(jiān)視の下でイノベーションが繁栄するバランスの取れたエコシステムを作成し、AIを戦略的目標に合わせて具體的な結(jié)果を提供します。

4. AI Intelligence Leveragers：変換のための人間の相乗効果

頂點には知性のレベラーガーがあります。これらの組織は、人工知能と人間の知能をDNAに完全に統(tǒng)合しています。 AIを使用してビジネスモデルを再発明し、人間と機械が最高レベルで協(xié)力する環(huán)境を作成し、効率の向上を超えています。

特性：

全體的な統(tǒng)合： AIは、毎日のワークフロー、意思決定、顧客體験に深く組み込まれており、真の認知パートナーとして機能しています。

再定義されたビジネスモデル： AIは、新製品、サービス、運用モデルを可能にし、市場の混亂を促進し、競爭上の優(yōu)位性を促進します。

増強された人間の知性：従業(yè)員は日常的な仕事から解放され、創(chuàng)造性、戦略、複雑な問題解決に集中できるようになります。

大規(guī)模な資産作成：大規(guī)模な言語モデル、獨自のデータセンター、カスタムハードウェア、および次世代ソフトウェアスタックの開発。これらの企業(yè)は、広大でスケーラブルなインテリジェンス資産を構(gòu)築しています。

會社の例： HyperScalers - Google、Microsoft、Nvidia、Amazon、Meta、Apple、Tesla - は主要な例です。彼らはAIを使用してより良いAIを構(gòu)築し、それをツールとしてだけでなく、副操縦士として戦略的差別化要因として扱います。彼らにとって、AIは、R＆Dから顧客の相互作用まで、すべてを再構(gòu)築し、機械の知能と変革的成果を駆動する人間の創(chuàng)意工夫との強力な相乗効果を創(chuàng)造します。

上級幹部の前進

慎重な探検家からIntelligence Leveragerへの旅は、新しいツールを採用することだけではありません。それは、考え方、文化、およびオペレーティングモデルの変化を必要とする戦略的変革です。上級指導(dǎo)者は次のことでこの変更を促進する必要があります。

1. 実踐的なAIチャンピオンとしてのリード：養(yǎng)子縁組を加速する最速の方法は、トップのリーダーシップがAIと積極的に関與することです。幹部は、好奇心を示し、実踐的な経験を獲得し、AIが將來の成長と競爭力の中心であるビジョンを明確にしなければなりません。

2. 対面學習への投資：直感に反しているように見えるかもしれませんが、デジタル流encyは、現(xiàn)実世界の対面トレーニングを通じて育てるのに最適です。チームが実際のビジネス上の問題に直接取り組むときに現(xiàn)れるエネルギー、コラボレーション、洞察は、実質(zhì)的に複製することはできません。デジタルプラットフォームは継続的な學習をサポートしていますが、物理的なワークショップと仮想フォローアップをブレンドすると、最も効果的な學習エコシステムが作成されます。

3. 最初にプロトタイプ、次に再設(shè)計：早期探査から完全な変換に直接ジャンプする組織はありません。內(nèi)部のAIリテラシーを構(gòu)築する前にコンサルタントを?qū)毪工毪郅趣螭嗓纹髽I(yè)は失敗します。なぜなら、彼らは何を求めるべきかわからないため、コンサルタントは価値を提供するコンテキストがないからです。実踐的なパイロットから始めて理解を構(gòu)築し、目的で拡大します。

4. 熱狂的な才能を強化し、継続的な學習を促進する：包括的な高級プログラムを開始して、労働力全體にAIの流encyさを構(gòu)築します。自然に內(nèi)部チャンピオンと教師になる「AI愛好家」（同様に10人に1人の従業(yè)員）を特定してサポートします。それらに力を與えることは、機能をスケーリングする最も効率的な方法の1つです。

5. 敏ility性と実験を受け入れる：強力なガバナンスがあっても、柔軟で実験的な考え方を維持します。迅速なプロトタイピングを奨勵し、障害から學び、迅速に反復(fù)します。成熟度が高まるにつれて、実験はより野心的で影響力になるはずです。

リーダーのための重要なポイント：AIは、以前に見たテクノロジーとは異なります。あなたの組織に、genaiが本當にできることを?qū)Wび、実験し、內(nèi)面化する時間を與えてください。現(xiàn)実世界の経験に徐々に構(gòu)築します。初期の頃は、學習とプロトタイプの成功を測定します。時間が経つにつれて、これらのツールが埋め込まれ、企業(yè)內(nèi)に価値を生み出す資産が組み込まれるAI（ROA）の持続可能なリターンへのシフト。

次の記事では、最初に優(yōu)先順位を付けるためにどのタイプのAIプロジェクトをさらに深く掘り下げ、どの組織でも強力な卓越性センターを構(gòu)築する方法を掘り下げます。

以上がAIを購入することはできますが、能力を偽造することはできません：ほとんどの企業(yè)が決して追いつかない理由の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。