AI ネイティブの実際の動作: それが将来の技術的成功の鍵となる理由

人工知能はもはや新しいものではありません。それは私たちの日常のワークフローにゆっくりと統合されており、今も続いています。 AI の分野では「AI ネイティブ」という新しい言葉が飛び交っています。正確には何ですか?今日のブログの目的は、ネイティブ AI とその将来について説明することです。 

混乱に留まらずに、この用語を AI 製品や企業を定義するためにどのように使用できるかを学びましょう。

AIネイティブとは何ですか?

AIネイティブ、 または ネイティブAI、 人工知能がそのコアに組み込まれている製品を指します。つまり、この製品は完全に AI に基づいており、AI がなければ製品はそもそも存在しません。

Aiネイティブ製品とAiネイティブ企業

ここ数年、AI ネイティブの製品が数多く登場し、企業は成長のために AI を活用しています。これにより、「AI ネイティブ」の意味が変わりました。さて、それは製品だけではありません。それはビジネスがどのように機能するかにも関係します。

企業が AI ネイティブであると言う場合、ネイティブとは何を意味しますか?つまり、売上向上、商品のマーケティング、顧客支援、または AI が役立つその他の仕事を行うための計画に AI を使用するように変化しているということです。

Ericsson.com によると、AI ネイティブであるということは、信頼できる AI が組み込まれていることを意味します。 AI は、AI の設計や設定方法から日々の動作に至るまで、会社のあらゆる活動の一部として自然に組み込まれているかのようです。

簡単に言えば、AI が企業の運営に不可欠な部分を占める場合、企業は AI ネイティブになります。

AI ネイティブと AI ベース

AI ネイティブとは対照的に、AI ベースのツールは、ユーザーのために新しい機能を実装するために AI をワークフローに採用した既存のソリューションを指します。

たとえば、次のように考えると、 概念、 プロジェクト管理ソフトウェア かなり前から存在していましたが、発売当初はネイティブで AI を搭載していませんでした。

しかし、AI の普及と効率化が進むにつれて、製品の使いやすさを向上させるためにソフトウェアに AI を実装し始めました。つまり、この商品は、 AIベースの、 AIネイティブではありません。

AIネイティブの特徴

AI ネイティブ プロジェクトまたはソフトウェアに見られる基本的な特徴のいくつかを次に示します。

データ駆動型

AI ネイティブ システムは機能するためにデータに大きく依存しています。彼らは構造化データと非構造化データの両方を使用して、学習し、推論し、賢明な意思決定を行います。これらのシステムは、大量のデータを処理して重要なパターンや洞察を明らかにすることに優れています。 

継続的な学習

AI ネイティブ システムは常に学習しています。使用するデータから学習することで、時間の経過とともに改善され続けます。この継続的な学習により、パフォーマンスが向上し、正確になり、より適切な意思決定ができるようになります。彼らは難しい問題を解決するのが常に上手になっているようです。

適応性と自律性

AI ネイティブ システムは、周囲で何が起こっているかに基づいて変更および調整できます。彼らは非常に柔軟で、さまざまな状況でうまく機能します。さらに、常に人に何をすべきかを指示されることなく、自分たちで何かを行うことができます。

自然言語処理

AI ネイティブのシステムは人間の言語に適しています。彼らは人間の言語を理解して生成することができるため、人間とのコミュニケーションが簡単になります。これは、コンピューターとの会話、テキストからの感情の理解、言語の翻訳などに役立ちます。

AI ネイティブ製品を構築する方法

自社の製品を新しいネイティブ AI 製品にしたい場合は、まず、AI の研究開発の観点から自社の立ち位置に取り組む必要があります。進捗状況を理解するための最良の方法の 1 つは、次のことを確認することです。 ガートナーのAI成熟度 モデル。

Gartner の AI 成熟度レベルを理解する

レベル 1: 認識

最初の焦点は、AI の可能性に対する意識を高めることです。これには、従業員の教育、業界のトレンドの認識、AI が製品やサービスをどのように強化できるかを探ることが含まれます。 

重要なのは、AI ソリューションについての議論を開始し、AI ソリューションが役立つ分野を特定することです。

レベル 2: アクティブ

潜在的な AI ユースケースを特定したら、企業はテクノロジーの実験を開始できます。これには、小さな AI プロトタイプの作成、パイロット テストの実施、またはさまざまな AI モデルのテストが必要となる場合があります。 

目標は、最も有望なユースケースを特定し、それらを実装することのビジネス価値を理解することです。

レベル 3: 運用可能

有望な AI ユースケースが特定されたため、企業は AI を大規模に導入できるようになりました。これには、販売、マーケティング、顧客サービス、サプライチェーン管理などの幅広いシステムやプロセスに人工知能を組み込むことが含まれます。 

目標は、AI の有効性を実証し、ポジティブな結果を生み出すことです。

レベル 4: 体系的

現時点では、AI は組織全体にうまく導入されており、ビジネス戦略に不可欠な部分となっています。 AI への取り組みを拡大し、戦略的目標に合わせて、将来の投資に向けた AI ロードマップを作成することに重点が移っています。 

目標は、AI を活用して新たなビジネス チャンスと収益源を生み出し、日常業務に顕著なプラスの影響をもたらすことです。

レベル 5: 変革的

最終段階では、同社は AI を自社の業務とビジネス モデルに完全に統合し、その結果、大きな新たな収益源が生まれます。 AI は、製品やサービスを変革し、新しいビジネス モデルを開発し、新しい収益源を開拓するために使用されています。

最終的な目標は、製品や意思決定プロセスに AI を組み込んだ、AI ネイティブ企業になることです。

AIネイティブの未来

今後を見据えると、AI ネイティブの将来は企業の運営方法にかかっています。企業は単に革新的になろうとするのではなく、ビジネスの運営を改善するために AI を活用しています。それは派手な AI 企業のことではありません。それは、一般企業がAIをよりシンプルな方法で使用することについてです。

今後数年間、企業はプラグアンドプレイなどのシンプルな方法で AI 製品を使用したり、他の企業と協力して自社のニーズに合わせたカスタム AI を作成したりすることにさらに重点を置くようになるでしょう。この変化は、単にインターネット上で優れていることよりも、AI に優れていることが成功の鍵となるという傾向の一部です。

私たちが前進するにつれて、AI を企業のワークフローに組み込むことが非常に重要になります。これにより、企業は AI の才能とリソースを可能な限り最善の方法で活用し、本当に重要なことに重点を置くことができます。 

AI ベースのテクノロジーを使用する企業にとっての目標は、単に革新的であることだけではなく、既存のツールやサービスを使用して実際の問題を解決し、ビジネスのさまざまな部分をより効率的に機能させることでもあります。

結論

AI ネイティブとは、派手なソリューションを意味するものではありません。それは物事の仕組みを改善することです。企業は簡単に AI 製品を導入し、他社と協力して AI を自社の特定の要件に合わせて調整しています。この変化は、AI を賢く使いこなし、過度に複雑にするのではなく物事をうまく機能させることに重点を置くことです。

AI ネイティブの未来は、大手テクノロジー企業だけでなく、すべての人のためのものです。したがって、これはもはやバズワードではなく、おそらく近い将来も残るでしょう。

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