GenAIでアプリ構築を始める方法

適切な使用事例がなければ、AI 計画は失敗に終わります。

大きなことを考えたくなる気持ちはわかりますが、その罠にはまらないようにしましょう。あまりにも大きな目標から始めると、大きな失敗を招き、意思決定者からの信頼と信用を失うリスクがあります。

成功の基盤となる小さなプロジェクトを選びましょう。 すぐに勝利を収めたら、それを大声で叫び、学んだ教訓を次のステップに活かすことができます。

AIや生成AIを活用してソフトウェアを構築したり、レポートを作成したりするといった目標は素晴らしいものです。AIが生み出す顧客体験などは、ロードマップに含めつつ、かなり先の段階に留めておきましょう。

組織内のデータについて考えてみましょう。データはどこから来ているのでしょうか？その品質は？サイロ化されている場合、その量は？フォーマットはどの程度一貫しているのでしょうか？どれだけの量のデータを安定して取得できるのでしょうか？どれくらいの量を、何のために使用しているのでしょうか？

データがすべてを駆動します。 「良い入力は良い出力につながる」という言葉がこれほど完璧に当てはまることはかつてありませんでした。 AIとgenAI、次のものが必要です。

1. 1. 1. 大規模なデータセット
      2. 一貫性のある正確なデータ
      3. 取得できるデータ

AIはデータに大きく依存するため、リスクとコンプライアンスは非常に重要です。機密性の高い顧客データをどのようにプライバシーとセキュリティを確保していますか？そのデータはAIのユースケースに含まれていますか？ GDPR および EUAI法?

データのセキュリティ保護や一貫したフォーマットなどのデータ衛生慣行を確立することは、データを結合する方法の検討と同様に、良い出発点です。

最近によると、 AWS調査, 93% 回答者の 100% が、AI から価値を引き出すには優れたデータ戦略が不可欠であることに同意しました。

ITにはスキルギャップがあります。開発者やデータサイエンティストは、AIの使い方、構築方法、実装方法を学ぶ必要があります。

しかし、これはビジネス面にも当てはまります。つまり、ステークホルダーです。模型を作るスキルしか持っていないのに、ロケットを作るように求められても、誰の役にも立ちません。ここで、いくつか焦点を当ててみましょう。

Gartner 専門家は、AIの導入により生産性がほぼ 25% .

ビジネスとITが遠く離れている場合、共通点を見つけるのは困難です。圧倒されるように感じるかもしれませんが、全員を結びつけるための3つの鍵をご紹介します。

1. 1. 1. 優先順位付け: 全員のニーズを取り入れて最適なロードマップを作成するにはどうすればよいでしょうか?
      2. 利害関係者の管理: IT 部門はどのようにして関係者を早期かつ頻繁に関与させ、洞察を収集し、賛同を得ているのでしょうか。
      3. 明確な役割と責任: チームの構成はどのようなものですか？役割は何ですか？誰が何を構築していますか？ビジネステクノロジストを活用していますか？

これらすべての真ん中にこそ、あなたが目指すべき姿があります。ロードマップはすべてのステークホルダーを反映し、チームはロードマップを反映する必要があります。共通の目的意識は、より多くの議論、より多くの思考、そして最終的にはより多くのイノベーションを生み出します。

Hubspot Gartnerビジネステクノロジストは 28-55％ 業界によって異なりますが、従業員の約3分の1がアプリケーションの機能ライフサイクル全体に関与しています。

AIソフトウェア開発は終わりのないサイクルなので、長期にわたる準備を整えてください。アイデアから実験、そして結果へと常に移行していきますその後、学習内容を踏まえて、プロセス全体をもう一度開始します。

はっきりさせておきますが、AIに関しては失敗します。AIの進化はあまりにも速く、世界はあまりにも大きく変化しているため、最初の試みで完璧なものを作ることは不可能です。そこから、2つの選択肢があります。

1. 1. 1. テクノロジーが役に立たない、価値がない、専門知識がない、などと不平を言う。
      2. 早く失敗し、そこから学び、またやり直す。

オプション1では、良いアイデアは消え去ります。オプション2では、学び、革新し、成長し、そして勝利を収めます。

AI ライフサイクルを適切に行うには、テクノロジー、考え方、プロセスが重要です。 特にブレインストーミングの初期段階では、率直に話しましょう。 フュージョンチーム, 継続的なコラボレーション早い段階で成功できる立場に身を置いておけば、後で基礎を築くことに悩む必要はありません。

たとえ些細なことでも、成功した時は喜びましょう！AIソリューションは驚くほど素晴らしいものであり、その成果は大きな出来事のように感じられます。なぜなら、実際にそうだからです。失敗から新しいアイデアが生まれ、それが将来的に実を結ぶこともあるのです。

いくつかの推定では AIプロジェクトの失敗 は、 80% だから、何かがうまくいかなくても、ストレスを感じないでください。あなたは良い仲間に囲まれています。

AIとgenAIを活用したアプリケーションを構築するには、まず実験を始めることが最も重要です。準備に何ヶ月、何四半期、何年も費やすことになるかもしれませんが、準備が整った頃には市場は進化しており、再び試行錯誤が必要になるでしょう。

ただし、これらの手順は、将来に関わらず、組織を保護するための十分に強力な出発点となります。

インスピレーションのひらめきは始まりに過ぎないさあ、勢いがつきました。そのアイデアを実際に試し、望む結果へとつなげていきましょう。