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ジェネレーティブ・アーティフィシャル・インテリジェンス（GenAI）は、例えば、長い文書の要約、電子メールのコピーの作成、コードの翻訳などを素早く行うことで、タスクベースの生産性を向上させることができる。しかし、組織は、短期的なタスクベースの用途を超えることで、GenAIからはるかに大きな価値を引き出すことができる。
大量のデータを迅速に取り込み処理する能力を持つGenAIは、ビジネス全体で何が起こっているのかについてより深い洞察を提供し、それらの洞察に基づいて行動を推奨することができる。しかし、ビジネスを改善するためにこのような基礎的な方法でGenAIを使用するには、組織のデータ管理方法にも同様に基礎的な変更が必要です。
リーダーは、GenAIイニシアチブをスプリントよりもマラソンとしてアプローチする必要があります。そして、長距離ランナーがレース当日に最適なパフォーマンスを発揮するために、規律正しいトレーニングと厳しい食事療法を必要とするように、GenAIは組織のデータという形で健康的なインプットを必要とする。そのデータのフィットネスが、あなたのGenAIプロジェクトがゴールラインまでたどり着けるか、あるいは、もがき苦しみながら本領を発揮する前に燃え尽きてしまうかを決定する。
健全なデータでGenAIに燃料を供給する
GenAIが現在のデータ活用方法をどのように変えるかを考えてみましょう：
– 民主化： 従来、レポートの作成やダッシュボードの構築など、組織のデータにアクセスできるのは特定のチームメンバーだけでした。しかし、適切なセキュリティとプライバシー管理があれば、GenAIを使用することで、より多くの従業員がデータに基づいた意思決定を行い、ビジネス上の問題を解決できるようになります。
– スピード GenAIが提供する洞察までの時間を劇的に短縮することで、より迅速な意思決定と迅速な行動につながります。
– コンテキスト GenAIは数字を報告するだけでなく、その数字をもたらした状況をより深く理解することができます。各指標のコンテキストと推奨事項を提供し、ビジネスの全体的な理解を深める包括的な物語を作成します。
このように、アクセス、スピード、洞察の深さが強化されることで、データに対する真摯な取り組みが求められる。GenAIツールに供給されるデータが不完全または不正確であった場合、GenAIが生成する洞察と推奨は欠陥のあるものとなり、あなたがそれらの欠陥のある洞察に基づいて取る意思決定と行動も欠陥のあるものとなります。これはツールに対する不信を引き起こし、GenAIイニシアチブの今後の展開を妨げる可能性がある。
データに可能性を奪われるな
GenAIのようにテクノロジーに熱中していると、緊張の兆候を無視して最高速度で走り続けたくなる。このようなことをするランナーは、キャリアを棒に振る怪我をする危険性がある。GenAIをこのように走らせることは、同様にダメージを与える可能性がある。
これらの重要な質問をすることで、データが最良の状態であることを確認してください：
– どのようにデータを管理し、収集していますか？ データは最高の品質と信頼性が必要です。データがすでに存在し、組織がそれを内部システムやプロセスに適用しているときではなく、組織に入るときにデータを監視するのが最善です。すべての入力データの所有権と説明責任を割り当てるガバナンス・プログラムは、必要なコントロールを提供します。
あなたの組織はまた、データを収集する方法を適応させる必要があります。構造化データでうまく機能する従来の抽出、変換、ロード（ETL）技術は、動画、PDF、トランスクリプトなど、他のデータタイプを取り込む際に時間がかかることがある。メタデータ主導のパイプラインと データレイク またはレイクハウス・アーキテクチャは、GenAIのニーズに合わせて非構造化データの収集を大幅に効率化できる。
– どのようにデータを保存・管理していますか？ あなたのデータは部門、機能、または地域のサイロに存在していますか？データを取り込んだら、GenAIの出力を可能な限り完全、正確、最新にするために、すべてのデータがGenAIツールで利用できるようにする必要があります。
しかし、大規模なデータ統合イニシアチブを一度に行う必要はありません。小規模なプロジェクトを試験的に始めるのは良い方法です。 データ・プラットフォーム と戦略が必要となる 組織全体のスケール GenAIの長期的なメリットを実現するために。
– データは安全で、プライバシーの制限はありますか？ リーダーはそして-特にGenAIの安全な使用を懸念している。あなたのプロジェクトに対するリーダーシップの賛同を得るには、データへのアクセス、スピード、そしてデータ周りのコンテキストの増加から生じる法的リスクやコンプライアンスリスクに徹底的に対処することが鍵となるかもしれません。
GenAIマラソンはチームスポーツである
健全なデータプログラムは、テクノロジーだけではありません。あなたの データ戦略 はデータリテラシーも包含しなければならない。チームには、以下のベストプラクティスに関するトレーニングが必要だ。 責任を持ってデータを使用する と、データから有用な情報を抽出する最良の方法についての理解。(プロンプトエンジニアリング は急速に最も強力な「プログラミング」言語のひとつになりつつある)。
このようなサポートを提供することで、従業員が洞察力を発見し、質問し、批判的に考え、データと実験を使って結論に挑戦できるようになります。
GenAIは組織の将来において重要な役割を果たしますが、それは健全なデータ基盤の上に構築されている場合に限られます。GenAIプログラムが壁にぶつからないようにしましょう。信頼できるデータで燃料を供給し続けましょう。
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