初めての B2B AI ユースケースを選択する方法

デモではなく作業から始めてください

説得力のあるデモンストレーションでは、ワークフローの高価な部分 (適切な入力の検索、例外の解決、結果の確認) が隠蔽されることがよくあります。タスクを実行している人々にインタビューし、いくつかの完全な例を観察します。どこに時間が費やされたのか、結果をどのように活用できるのかを記録します。私たちの推奨事項は、提案された変更を具体的な決定として記述することです。たとえば、AI を使用して顧客サービスを向上させるのではなく、サポート スペシャリストが承認された文書から回答を草案するのを支援します。

リスクを利用して境界を定義する

NIST は、AI リスク管理フレームワークを、AI の設計、使用、評価に信頼性を組み込むための自主的なガイダンスであると説明しています。製品を保証するものではありません。初期プロジェクトでは、その大まかな枠組みをローカルの所有権に変換します。誰が出力を承認できるのか、どのような情報がシステムに入力される可能性があるのか​​、どのアクションに承認が必要なのか、ということです。チームが下流の成果をまだ観察できない場合は、ドラフトまたは推奨の段階を優先します。人々の記憶に留めておくべき事例を文書化します。

証拠: NIST AI リスク管理フレームワーク [1]

測定スコアカードを作成する

すべての考慮事項を 1 つのスコアに結合するのが早すぎるのは避けてください。タスクは魅力的なボリュームを持ち、失敗すると受け入れがたい結果をもたらす可能性があります。完了した作業から需要を見積もり、同じ例で正確さと修正時間を測定します。この表は提案されたスコアカードであり、公開されたベンチマークではありません。パイロットに資金を提供するかどうかを決定する担当者が、需要、アクセス、運用上の所有権に関する想定を常に把握できるように、作業コピーに別のメモ列を作成します。

リバーシブルパイロットを選択してください

既存のプロセスを置き換える前に、候補を既存のプロセスと一緒に実行します。不完全な入力や一般的な例外を含む代表的なリクエストを使用し、実用的な場合には、結果を判断する人がどのシステムによって結果が生成されたかを認識しないようにします。成功した試行だけでなく、放棄された試行も記録します。試験運用後に、範囲を拡大するか、範囲を変更するか、中止するかを決定します。正直に否定的な結果があれば、運用上の負担に見合った十分な価値がなかったワークフローへの多額の投資が妨げられる可能性があります。

よくある質問