【ダイジェスト】
AIプロジェクトを成功させるためには、小さく始めることが重要ですが、戦略的に小さく始める必要があります。AIプロジェクトは、データ、技術、人材スキル、文化への大きな投資を必要とし、これらの投資を支え、継続するためには、経営陣のサポートが不可欠です。経営陣は、ビジネスや運用に大きな価値をもたらす戦略的なイニシアチブに投資を優先したいと考えています。
AI戦略を成功させるためには、以下の4つの領域への投資が必要です。
1) データ: データの管理、ガバナンス、品質、粒度、遅延、豊かさに投資することが重要です。AIモデルの正確性、信頼性、タイムリーさは、データのそれらに完全に依存します。
2) 技術: 新しいデータ管理、データエンジニアリング、分析処理技術への投資が必要です。自律型分析技術は、人間の介入を最小限に抑えて学習し適応することができ、社会のあらゆる側面を変革します。
3) 人材スキル: データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスステークホルダーからなるチームスポーツです。共通のフレームワークを適用し、役割、責任、期待を明確にすることが重要です。
4) 文化変革: データ管理戦略、技術能力、適切なスキルを持つ人材がいても、文化的なエンパワーメントがなければ意味がありません。曖昧さ、多様性、協力、実験、失敗からの学習を受け入れる文化が必要です。
これらの領域への投資により、AIの力を解き放ち、価値を創造し、革新し、組織を変革することができます。AIプロジェクトを戦略的に小さく始め、組織にとって重要な戦略的ビジネスイニシアチブに焦点を当てることが重要です。
【ニュース解説】
AI技術の導入は、多くの企業にとって魅力的な未来を約束するものですが、その実現には戦略的なアプローチが必要です。AIプロジェクトを成功させるためには、単に小さく始めるだけでなく、戦略的に小さく始めることが重要です。このアプローチは、データ、技術、人材スキル、そして文化変革への大規模な投資を必要とします。これらの投資を支え、継続するためには、経営陣のサポートが不可欠であり、経営陣はビジネスや運用に大きな価値をもたらす戦略的なイニシアチブに投資を優先したいと考えています。
データの管理、ガバナンス、品質、粒度、遅延、豊かさへの投資は、AIモデルの正確性、信頼性、タイムリーさに直接影響します。技術面では、新しいデータ管理、データエンジニアリング、分析処理技術への投資が必要であり、自律型分析技術の進化は、人間の介入を最小限に抑えながら学習し適応することで、社会のあらゆる側面を変革する可能性を秘めています。
人材スキルの開発には、データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスステークホルダーが協力し、共通のフレームワークを適用し、役割、責任、期待を明確にすることが重要です。また、文化変革では、曖昧さ、多様性、協力、実験、失敗からの学習を受け入れる文化が必要であり、これらはAI成功のための力の増幅器となります。
これらの領域への投資により、AIの力を解き放ち、価値を創造し、革新し、組織を変革することができます。AIプロジェクトを戦略的に小さく始めることで、組織にとって重要な戦略的ビジネスイニシアチブに焦点を当て、経営陣のサポートと必要な予算を確保することが可能になります。このアプローチは、AI技術の導入における成功への道を示しています。
from Your AI Journey: Start Small AND Strategic – Part 1.
