- 2025年の春号は、革新、KPIの開発、学習文化の構築、気候イニシアティブへの協力などに焦点を当てています。
- ジェネレーティブAIへの投資回収には、適切なユースケースの分析に体系的なアプローチが必要です。
- ラマ・ラマクリシュナンの実践的な枠組みは、LLMが投資回収を提供できる場所を決定するための体系的な方法を提供しています。
- ラマ・ラマクリシュナンは、MIT Sloan School of Managementの実践教授であり、産業問題解決とインテリジェント製品・サービスの開発のために予測的およびジェネレーティブAI技術の実用的な応用に特化しています。
この記事では、ジェネレーティブAIへの投資が重要であることが強調されており、ラマ・ラマクリシュナンの枠組みがその投資回収を可能にする方法を提供しています。ジェネレーティブAIの効果的な活用には、適切なユースケースの分析が必要であり、この枠組みはその手法を提供しています。
元記事: https://sloanreview.mit.edu/video/getting-payback-from-generative-ai/