業界の専門家によると、AIの使いやすさを向上させるための4つの方法
According to industry experts, 4 methods to improve the usability of AI.
人工知能と関連技術は需要があり、ビジネスリーダーたちはそれらを試してみて、自分たちの可視性、分析、予測をどのように改善できるかを確認したいと思っています。もちろん、生成型AIは民主化されたAIであり、現在は誰にでも容易にアクセスできます。しかし、システムに組み込まれたバックエンドのAIは、ビジネスに最も早く具体的な価値をもたらすことができるタイプのAIですが、そう簡単にアクセスできず、ビジネスパーソンにとっては理解が難しいです。
これは、かつてMeta/Facebookで研究データサイエンティストを務めていたレイチェル・ウッズ氏の最近のTwitterエッセイのトーンです。彼女は、AIについての強力なビジネスケースが形成されつつあるかもしれないが、利用可能性はまだ手の届かない状態であると警告しています。
また、ITリーダーの67％がAIが従業員の効率を向上させることができると述べています。
彼女は書いています。「AIにはまだ主要な利用可能性の問題があります。ほとんどの人々はまだChatGPT/LLMs/生成型AIなどのツールをどのように活用すればいいのかに苦慮しています。誰かに秘密のキラーユースケースを教えてもらうのを待っている人がたくさんいます。実用性に疑問を抱いている人が多いです。しかし、これらのセンセーショナルな記事は根本的な問題を明示していません。これらのツールが「無用」というわけではないのです…実際には、利用可能性の大きな問題があるだけです」。
他の業界関係者も、少なくとも大部分で同意しています。「ChatGPTや全体的なAIが火をつけた理由は、ビジネスユーザーによる使用の容易性と、AIの可能性に対する非専門家の探求心です」とConstellation Researchの主任アナリストであるアンディ・トゥライ氏は指摘しています。「特に生成型AIがテキスト、コンテンツ、ビデオ、音声を生成する能力があり、非技術的なユーザーにAIの潜在能力を実感させました」。
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一方、テクノロジープロフェッショナルは、「バイアス、技術の制約、責任問題などのさまざまな理由により、非技術的なユーザーに使用を制限してきた」とトゥライ氏は述べています。彼は続けて言います。「しかし、圧倒的な反応と即時の採用により、適応性を持つものとしての自信は生まれましたが、説明する必要性はなくなりました」。
ただし、ほとんどの場合、AIについての深い理解を持つのは「比較的少数の人々」だけだと、Vianaiの創業者兼CEOであるヴィシャル・シッカ博士は述べています。彼は、世界中に約20,000〜30,000人のデータサイエンティストがいる一方で、「彼らの多くはなぜシステムが何をしているのか、なぜ推奨を行っているのか、何がうまくいかない可能性があるのか、または基礎となる技術がどのように機能するのかを説明できないでしょう」と述べています。
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AIと生成型AIの間には、異なるユースケースとアプローチが必要です。トゥライ氏は言います。「単にコンテンツを生成するだけでは不十分です。ビジネスの問題を解決する必要があります。それは責任を持ち、倫理的で、説明可能で、監査可能であり、独自性と意思決定に対して弁護できるものでなければなりません。これらは単なる利用可能性の問題以上のものです。これらの問題は、どの企業でも引き下げる可能性があります」。
企業の採用は遅いかもしれませんが、ユースケースが明らかになっています。「私が見てきた限りでは、法務、人事、倫理、財務のチームが、自分たちに多くの価値をもたらすユースケースを探索しています」とトゥライ氏は述べています。「AIは高価です、特に間違った方法で行われれば。それは彼らの存在をかけることになるかもしれませんので、このゴールドラッシュに両足を突っ込む前に注意と慎重さが必要です」。
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ChatGPTはAIを非常にアクセス可能にしましたが、「本当の価値がある場所に到達するまでには、まだかなりの時間がかかります」とウッズ氏は付け加えています。「突破口となるユースケースを見つけるためには、努力をするか、あるいは一般化してユーザビリティが解決されるのを待つ必要があります」。
AIの利用可能性を高めるために、テクノロジーの提唱者はどのようなことをすべきでしょうか？業界の専門家はいくつかの方法を提案しています。
AIの可能性と課題について率直なコミュニケーション：テクノロジーマネージャーや専門家がより徹底的に開発すべきスキルは、AIの正しいアプローチをビジネスに売り込む能力です。Thurai氏は、「技術やイノベーションのアイデアが失敗する理由の1つは、ビジネスユーザーや予算保有者、CXOがそれが企業にもたらす価値を見出せないためです。」と述べています。「逆も同様です。ビジネスユーザーのニーズを技術者が実行不可能だとか、予算や技術、リソース、コストの制約があるとして否定することもあります。」
全員のためのAI教育：すべての規模の企業が、AIシステムに取り組むさまざまな才能を育成するために、技術リテラシーを広範に拡大する必要があります。Sikka氏は、「特にAIの超越的な側面について社員全員が教育を受ける必要があります。制約や弱点を学ぶ必要があります。AIができることだけでなく、できないことやそれらの制約に対処するためにAIシステムに組み込む必要があるものも学ばなければなりません。」と述べています。協力的なワークショップ：Thurai氏は、「協力的なワークショップを活用し、テクニカルな人々や実装者、イノベーター、戦略家、布教者、ビジネスユーザー、予算保有者、CXOを招待して共同のユースケースを探求することを提唱しています。提案されたユースケースを実際に動作させると、彼らの考えが開かれます。彼らは彼らに価値をもたらす潜在的なユースケースを探求し始めます。」
AI人材プールの構築：AIは他の多くの技術領域と同様に、限られたスキルです。Woods氏は、「PhotoshopやExcel、Facebook Ads Managerなど、すべてスキルです。日常の仕事や生活に統合するためには、100時間以上かかるかもしれません。」と述べています。
さらに：これが私の仕事での5つのお気に入りのAIツールです。最終的に、Sikka氏はAIは人間中心である必要があると主張しています。「あまりにも多くのシステムは人間のために設計されていません」と彼は言います。「人間の理解の力をデータとAI技術と結びつける必要があります-人間中心のAI。これにより、フィードバックがAIのパフォーマンスと出力を自然に改善し、ビジネスの成果とプロセスを大幅に改善するインテリジェントなシステムを作り出すことができます。」
