AIの導入
AIが主流です。ワークフローに遅れが生じます。
マッキンゼーの傾向は、2017 年の 20% から 2025 年には 88% に移行します。問題は、どのワークフローが AI をうまく活用するのに十分なコンテキスト、レビュー、判断力を備えているかということです。
AI をあなたの会社にとってネットプラスにしましょう。
私たちの目標は、分散した AI の使用を AI 対応のワークフロー、訓練された人材、より適切な意思決定に変えることです。
1 つのワークフローから始めることも、適切なワークフローを見つけるお手伝いをいたします。 AI がどこで価値を生み出すことができるか、AI が必要とするデータとコンテキスト、人間がまだ判断しなければならないことは何か、そしてどの次のステップに取り組む価値があるかをマッピングします。
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診断する
ツールが議論に入る前に、実際のワークフロー、AI が必要とするコンテキスト、リスクを 1 つマッピングします。
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トレーニングする
適切なコンテキストで AI を使用し、基準と安全境界を確認できるようにチームをトレーニングします。
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決める
価値、労力、リスク、チームが実際に実行できる内容に基づいて、経営陣に実践的な次のステップを与えます。
02測定されたリターンAIの使用量が実測値を上回っている。
03AIの価値ギャップ価値にはワークフロー アーキテクチャが必要です。
04中小企業の導入ギャップ中小企業はより迅速な学習ループを必要としています。
AI は、準備ができていないワークフローを修正しません。
蒸気機関が工場に導入されると、工場はそれに対応する必要がありました。所有者は、エンジンに作業者を接続し、古い手動ワークフローが生産的になることを期待することはできませんでした。
AI は知識労働にも同じ問題を引き起こします。チームが同じ引き継ぎ、分散したコンテキスト、不明確な承認、およびプライベートな回避策を維持すると、AI は古いアーキテクチャ内の別のツールになります。
AI は、ワークフローが再設計され、人々が新しいインテリジェンスのソースを安全かつ繰り返し使用できるようになると有用になります。
サブスクリプションは、AI の上手な使い方を人々に教えてくれるわけではありません。従業員の中には、間違ったツールを使用したり、あまりにもカジュアルに使用したり、生産性が向上すれば仕事が増えるだけであるため、有用なユースケースを隠したりする従業員もいます。
AI の使用が非公開のままだと、管理者は何が機能するのか、何がリスクがあるのか、何が共有標準となるべきなのかを理解できなくなります。
私たちは、チームが個々の AI トリックを目に見えるワークフロー実践に変えるお手伝いをします。