例えば会計システムであれば「こう使えば業務効率が向上する」といった最適解が存在するが、Copilot ChatやChatGPTなどのチャット型生成AIサービスは特定の業務に特化したものではないため、各業務の本質を深く理解し、どのようにAIを適用させるかを突き詰めていかないと結果が出ない側面がある。
また、他社で成功した事例があっても自社では同様の成果が得られなかったり、自社の特定の部署・組織が効果的なAI活用を実践してもその成功体験が他の組織に展開できなかったりするケースは珍しくない。
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AI活用の“最初の一歩”を伴走支援で──全員が使いこなせて定着してこそ、企業変革は始まる
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ベストプラクティスのない生成AI活用
AIの活用においては、IT部門だけでなく現場部門もそのためのリソースをしっかり確保することが重要となり、それにはやはり経営層の理解が不可欠となる。
そうした中、KPIベースでAI活用に取り組む企業も多いようだが、定性的な目標も加えた方が心理的なハードルが下がり、AIを活用する組織文化が醸成されやすいようだ。逆にAI活用のマイルストーンがなく、費用対効果のような数値だけを追っていると、いわゆる"AI疲れ"に陥る可能性がある。
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リンク先から閲覧できる資料では、企業の生成AI活用にベストプラクティスはないことを指摘し、それを踏まえつつAIの可能性を広げるためのアプローチを提案している。特に効果的な生成AI活用を伴走型で支援してくれるサービスは、AI推進担当者にとっても心強いのではないか。ぜひご一読いただきたい。
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