エレイン・バーク著
去年の今頃、生成型人工知能 (AI) に関する議論は主に科学技術の世界の一部に限定されていました。
その後、11 月に ChatGPT が一般にリリースされ、すぐにあらゆる分野にわたる仕事と生産性の未来に関する無数の会話の話題になりました。
それまでの数か月間で、さらに多くのチャットボットとそれを支える大規模な言語モデルが企業向けに公開され、試用、テスト、調整が行われました。
最近のAIの現状に関する世界的な調査コンサルティング会社マッキンゼーの研究者らは、「AI ハイパフォーマー」集団が生成型 AI の導入をリードしていると語っています。
これらの組織は、従来の AI を早期に導入し、そのアプリケーションから最大限の価値を見出してきた組織です。同社はすでに業務に AI を組み込んでおり、収益 (利息および税引き前) の少なくとも 20% が AI の導入によるものである可能性があります。
当然のことながら、こうした AI のハイパフォーマンス企業は、生成 AI の導入において他の組織を上回っています。
これは、企業がより多くのビジネス機能で生成型 AI ツールを使用しており、AI を使用して既存の製品に新機能を追加することを意味するか、まったく新しい AI ベースの製品を作成することを意味するかにかかわらず、製品やサービスの開発で AI を使用する可能性が他の企業よりも高いことを意味します。
これらの組織は、リスク モデリングや、パフォーマンス管理や組織設計などの人事業務でも AI をより頻繁に使用しているようです。
マッキンゼーが指摘するように、AI のハイパフォーマンス企業のもう 1 つの差別化要因は、コスト削減のための生成 AI の導入ではなく、新しいビジネスと収益機会の創出に重点を置いているということです。
業界リーダーが標準を設定
マッキンゼーは、特定の AI のハイパフォーマーの名前については言及していませんが、AI セクターの推進者や変革者、つまり新しい AI 中心の製品開発の最前線にいる者と、より伝統的な製品を使用している者に特定された資質が反映されていることがわかります。これまでで最も効果的な AI ツール。
マッキンゼーは、AI 導入の調査において、調査回答者の 5 分の 1 強 (21%) が、組織が生成型 AI の使用を管理するポリシーを確立していると回答したことにも言及しました。
また、優秀な企業でさえ AI 導入におけるベスト プラクティスを確立するのに苦労していますが、その努力を他の組織に比べて行う可能性ははるかに高いです。
マッキンゼー・ロンドンのシニアパートナー、アレクサンダー・スカレフスキー氏は、「生成型AIに最も建設的に取り組んでいる企業は、構造化されたプロセスを整備しながら、AIの実験と利用を行っている」とアドバイスした。
したがって、生成 AI の先駆者は、業界全体で模倣される標準を設定する可能性があります。
Googleの最高経営責任者（CEO）サンダー・ピチャイ氏は、組織の方針を打ち出している。AIの原則テクノロジーの初期の頃から。 ChatGPT 作成者 OpenAI への投資によるもう 1 つの先駆者である Microsoft は、ChatGPT の作成者である OpenAI を使用するアプローチの概要を説明しました。AI の責任ある対応。
「新たに出現するリスクと機会の性質を意図的に、構造化して、全体的に理解することは、生成型 AI の責任ある生産的な成長にとって極めて重要です」と Sukharevsky 氏は付け加えました。
破壊したり置き換えたりする可能性のあるデータ
今年の初め、エコノミスト誌のインテリジェンス部門は、テクノロジー業界をはるかに超えた企業がどのような状況にあるのかを調査しました。AI技術を活用して、幅広い業界にわたるそのアプリケーションを強調しています。
農業、自動車製造、小売、動きの速い消費財、ファッションなど、AI が活用されています。
金融サービス業界は、自動化、アルゴリズム、AI をいち早く導入しました。
たとえば、機械学習は不正行為の検出に広く使用されており、決済テクノロジーの長期的なプレーヤーが次のようになります。ペイパル、マスターカードVisa は、ユーザーの行動に関する数十年分のデータを活用して、アルゴリズムをトレーニングし、予測を改善できます。
生成 AI に関しても、その最大の可能性を引き出すのは、独自のデータセットで大規模な言語モデルをトレーニングできる能力を持つ組織です。彼らはこれらのテクノロジーを採用するだけでなく、それを形作る者となるでしょう。
そして、この種の貴重なユーザー データを活用できるのは金融業界だけではありません。
反発の可能性が高い
Netflixは、効果的な配信モデルとユーザー データに基づいた強力な推奨エンジンにより、エンターテインメント セクターを変革することに成功しました。
AI は組織全体に深く組み込まれており、このテクノロジーはユーザーの行動に基づいてサムネイルを選択したり、Netflix のコンテンツ制作チームがどこで撮影するかを決定するのにも役立ちます。
Netflix が業界リーダーとして生成 AI を今後どのように進めるかは、すでに米国の俳優組合や作家組合の間で動揺を引き起こしており、早期導入者も反発の最前線に立つことになることを思い出させます。
さらにマッキンゼーは、生成AIの先行者はコスト削減よりも新たな開発に注力する可能性が高いが、彼らがリリースする製品やサービスは創造的な労働者を犠牲にして他の組織に後者を提供する可能性があると指摘している。
例えば、WPP世界最大の広告代理店である Nvidia は、生成 AI を駆動するハードウェアを主に担当するチップメーカーである Nvidia と、カスタマイズされた広告コンテンツを迅速かつ大規模に生成できる生成 AI エンジンに関して提携しました。
これにより、WPP に新たなビジネスが生まれる可能性がありますが、業界全体のクリエイターの一部が職を失う可能性もあります。
おそらくこの潜在的な混乱に対応して、マッキンゼーのレポートでは、AI のハイパフォーマーは他の組織よりも高いレベルの再教育に取り組むことが期待されていると指摘しています。
一般的に、調査の回答者は、AI 導入の結果として、今後 3 年間で大幅なレベルの再教育が行われると予想しています。
これらの業界リーダーは、生成 AI のアプリケーションにおけるベスト プラクティスの標準を設定するのと同じように、AI が引き起こす混乱が広範な強制退去につながらないように先導する機会を持っています。
