「あまりにも早く自動化する小規模企業にとってのAIのリスク」
Risks of AI for small businesses automating too quickly
人工知能（AI）と自動化が広範に採用されている中で、その潜在的なリスクはしばしば見過ごされています。企業は先進技術を求めてビジネス関連のプロトコルを改善し、生産性を向上させるために進んでいますが、これらのデジタルツールに関連するリスクを管理するために多くの中小企業が自ら取り組まなければならず、それが予想していたよりも大きくコストのかかる問題につながることがしばしばあります。
自動化や人工技術については、誰もが完全に賛成しているわけではありません。最近の調査では、約3人に1人がAI技術の実装に対して信頼していないか不確かだと回答しました。さらに、61％の人々がビジネスの現場で人工知能の能力を完全に信頼することには消極的です。
これにより、ビジネスリーダーは、ビジネス活動がますます自動化される中で競争力を維持するためにAI技術を採用するかどうかを決定しなければなりません。
新しい技術を導入すること、特に人工自動化ツールを導入することは、デジタル戦略が不十分で、インフラストラクチャや知識が不足しており、従業員にこれらのツールを使って働くための必要なスキルを提供していない企業にとっては、非常に大きなリスクを伴います。
ビジネスオーナーや組織リーダーは、自分たちの探究的な経験に頼らざるを得ず、ビジネス、顧客、従業員に対してAIがもたらすリスクを十分に把握する必要があります。
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急速な自動化のリスク
特定のビジネス関連活動の自動化は、従業員の生産性を助け、貴重なリソースの消費を減らすのに役立つことが示されています。しかし、この技術を適切に管理するには、ビジネスオーナーがしばしば見過ごす関連するリスクを完全に理解する必要があります。
限られたスケーラビリティ
人工技術の十分な導入は、従業員が日常の業務やシステムを自動化するのに役立ちます。そのような場合、中小企業では電子メールマーケティング、販売、顧客エンゲージメントなどのタスクの自動化が行われることがあります。
しかし、2023年のStatistaの調査では、限られたスケーラビリティがマーケターによる不十分な自動化と人工知能の導入の主なリスクであることがわかりました。
不十分な自動化の導入のリスクは多岐にわたりますが、AI技術の適切な実装から得られる利益もあります。例えば、AIは、人間が行うのにかかる時間の一部で発見された新しいがん治療法の開発に使用されています。Bill GatesやSteve Cohenも投資家の一員となっている「Behind the Markets – AI Creates New Cancer Drug」という小型企業は、この革新の最前線に立っています。この段落はAIによって生成された広告です。
さらに、同じ調査の回答者の約43％が、不十分な導入は顧客獲得のレベルを下げる可能性があると述べました。これは、自動化が雇用主と従業員の日常業務を改善できる一方で、導入フェーズでの不足はスケーラビリティの機会を制限し、顧客離反を引き起こす可能性があることを示しています。
誤った結果と不正確な結果
多くの企業やビジネスリーダーは、割り当てられたプロンプトに基づいて正確な結果を提供できる自動化ツールを開発するために必要な人的資本とリソースを蓄積しています。
しかし、自動化ツールは誤った結果や不正確な結果をもたらすことがあり、作業効率を低下させることがあります。コーネル大学の研究によれば、AIアシスタントにアクセスできるコード開発者は、手動で書かれたコードを書いた同僚よりも安全なコードを生成する可能性が低いという結果が出ています。
正確なコードの書き直しや必要なソリューションの開発に十分な人的資本を持たないような小規模企業にとっては、これらの誤った結果はさらなる財務的な影響を及ぼし、ビジネスのサイバーセキュリティインフラを危うくすることになります。
透明性の欠如
今日、中小企業が使用する自動化ツールの大部分は、まだ開発初期の段階にあるとされていますが、多くの専門家がこれらのツールがしばしば透明性のない慣行を持っていると主張しています。
企業オーナーは会社の構造内での自動化の将来の可能性に楽観的かもしれませんが、自動化ツールが提供する結果が不正確で理解しにくい場合があります。
自動化ツールによって提供されるすべての結果が人間によって提供される結果と同様に理解しやすいわけではありません。これらのツールは主要なデータプロンプトに基づいて意思決定を行うため、意思決定プロセス中に関連する要素を考慮に入れたかどうかについて多くの未解決の問いが残ります。
予測不能な行動
自動化の行動を管理することは、小規模企業オーナーが会社でさらに多くの自動化ツールを採用し導入するにつれて直面する主なリスク要因の一つです。
これらのツールは効率的かもしれませんが、与えられたプロンプトに基づいて予期しない結果を生じることがあります。マイクロソフトのBing AIの場合、提供された情報に基づいてユーザーを非難したり操作したりするという問題が発生した例があります。
マイクロソフトの場合、結果的に同社はBing AIプラットフォームを「脳手術」し、ユーザーが質問できる回数を制限することになりました。
中小企業にとって、AIの振る舞いの予期せぬ変化は顧客関係に傷をつけ、顧客獲得を減らし、代替的な介入を必要とする高額なミスを引き起こす可能性があります。
自動化ツールの振る舞いを管理することは、これらのツールを使用する従業員に不必要な負担をかけるだけでなく、顧客関係の構築にさらなる負担をかけることがよくあります。
従業員の受け入れが低い
従業員の自動化への受け入れと信頼、そしておそらく一般的な人工知能に対する信頼は、ビジネスオーナーが適切に対処する必要がある主な注意点の1つです。
先に述べたように、報告によれば、従業員は職場で自動化ツールが展開されるとまだ多少疑念を抱いているとされています。これらのシステムが正確な結果を提供できる可能性があるとしても、雇用主は従業員にこれらの自動化ツールの能力を完全に理解するために必要なリソース、スキル、知識を提供する必要があります。
さらに、従業員が時折一般的なAIアプリケーションを使用しているかもしれませんが、彼らのほとんどは、これらのアプリケーションのキーコンポーネントである人工知能が使用されているということに気づいていないことがよくあります。
これは、従業員がこれらのツールを正確に使用する能力を完全に持っていない場合、および自動化が職場での生産性を誤導する可能性を感じる場合など、雇用主と従業員の間に摩擦を生む可能性があります。
意図しないバイアス
機械学習ツールは、人種、性別、文化的なバイアスを含む社会的な問題に依然として影響を受けます。同様に、自動化ツールは、提供された情報に基づいてバイアスがかかることがあります。これはほとんどの場合、社会的および人間のプログラミングに由来します。
一部の事例では、機械学習ツールと人工技術がバイアスのある結果を提供することがわかっています。これらのAIモデルを訓練するために提供された情報とデータが限られている場合があります。
新しい従業員の採用プロセスにおける自動化バイアスの顕著な例は、採用プロセスです。自動化ツールは、会社が一定の経験年数を求める場合、他のスキルや応募者が持つ資質を無視することがよくあります。
これらの事例は、自動化ツールの倫理的な展開と利用の質問を引き起こす可能性があります。さらに、これは、企業がこれらのモデルを訓練するために使用している基準の種類、およびこれが職場で存在する社会的な不正義をどのように改善するのかについての疑問を投げかけます。
最小の規制と責任
最小限の規制的介入は、企業が機械学習と自動化ツールを使用して運営するための曖昧な領域を残します。規制の枠組みを設定するために学術的および政府の介入が行われてきましたが、その導入には現実世界での採用が依然として必要です。
限られた規制の理解は、ビジネスオーナー、従業員、および顧客の間で摩擦を生み出します。現在、企業がこれらのツールとモデルを展開し、それらを管理する方法に制限はありません。
これにより、自動化モデルに関する制限がないため、企業はこれらのリスクを経験に基づいて管理することになりますが、自動化ツールの知識が限られている場合、ジェンダーや文化的なバイアスなどの社会的な問題がさらに広がる可能性があります。
倫理と顧客のプライバシーへの懸念
中小企業にとって、自動化モデルは顧客情報を取得し保存する貴重なツールです。これにより、より正確なデータ測定が可能になり、マーケティング戦略をより適切にターゲットに合わせることができます。
しかしこれにより、これらの自動化ツールとAIパワードモデルの倫理的な使用に関する疑問と懸念が生じています。顧客が企業によって収集された個人データに気づいていない場合、これは彼らがビジネスやブランドとの関係に圧力をかける可能性があります。
プライバシーの懸念は、多くの場で注目されており、企業にとっては評判だけでなく信頼性を失う可能性があります。自動化とAIの倫理的な使用に関しては、まだ多くの未解決の問題があり、その結果、企業は倫理的な展開を管理するために自らの経験と専門知識に頼るしかありません。
セキュリティリスク
自動化とAIパワードツールに関連する最も重要なリスクの1つは、サイバーセキュリティです。中小企業は、消費者情報や従業員データを保護するための適切なサイバーセキュリティプロトコルを展開するための能力と利用可能なリソースが少ないことがよくあります。
これは、企業が自動化ツールを導入するだけでなく、悪意のある行為者や潜在的なサイバー脅威から保護するための適切なセキュリティインフラを持つ必要があることを意味します。
サイバーセキュリティインフラやその理解が不足している企業は、潜在的なサイバー脅威やデータ侵害に直接さらされることになります。その結果、自動化ツールへの信頼と権威が低下し、長期的には企業が大衆の厳しい監視下に置かれることになります。
結論
適切な時期に、そして少量ずつの自動化は、人工技術の能力を十分に活用しようとする小規模ビジネスにとって非常に貴重な貢献となり得ます。
ただし、企業はあまりにも急速に過剰な自動化を展開するリスクが増大します。これらの自動化ツールの不十分な理解、内部機能、およびこれらのモデルを適切に管理する方法についての知識が不足している場合、事業主は潜在的なリスクを抑制するために必要な人間のスキルとリソースに投資する必要があります。
自動化の出現により、従業員の効率と生産性が向上する可能性があります。ただし、特定の手続きの不必要な自動化は、小規模企業の評判を損なうだけでなく、従業員のこれらのツールへの信頼を低下させ、長期的な顧客関係の構築においても負担を増やす可能性があります。
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