AIを使い、あらゆるデータ分析ワークフローの効率を向上させる

AI主導の未来に向けた行動計画

この恩恵をどう取り込むべきだろうか。

個人向け:

データリテラシーを培う。データサイエンティストになる必要はないが、適切な問いを立て、AIが提供する答えを批判的に評価する術を身につけるべきだ。Excel、グーグルスプレッドシート、自社のBIプラットフォームなど、すでに使っているツールに組み込まれているAI機能に慣れ親しむこと。

チーム向け:

小さく始めて大きく考える。単一の高付加価値なビジネス課題を特定し、AI搭載の分析を用いたパイロットプロジェクトを開始する。ここでの成功が、より広範な導入に必要な推進力とビジネス上の根拠を生む。データ主導の仮説が奨励される実験文化を育むこと。

組織向け:

統一されたデータおよびAI戦略を策定する。これはITの取り組みではなく、事業の中核的な必須課題でなければならない。データにアクセスしやすく信頼できるようにする最新のデータ基盤に投資する。トップダウンでデータファーストの文化を主導し、当初から強固なガバナンスと倫理指針を確立すること。

価値の連鎖全体を駆動するエンジンへの移行

AIは分析内の一機能から、価値の連鎖全体を駆動するエンジンへと移行しつつある。AIを付け足しではなく中核能力として扱う組織は、より速く動き、より良いサービスを提供し、革新を主導するだろう。

データ分析の効率とは単なるスピードの問題ではなく、大規模により賢い意思決定を可能にすることでもある。AIによって、私たちはどれほど遠くまで、どれほど速く進めるのかをようやく理解し始めたところだ。

（forbes.com 原文）