- ジェネレーティブAIプロジェクトからの教訓
- Harvardの研究によると、ジェネレーティブAIを導入すると生産性が43%向上する可能性がある
- 実際の導入においては、特に大規模なプロジェクトでは専門家の意識や期待値が課題となる
- 導入前に従業員の意識と期待値を調査し、適切な変革管理戦略を策定することが重要
- プロジェクトの進捗状況を追跡するために、客観的および主観的なメトリクスを使用することが推奨される
- 現実的なプロジェクトの複雑さに対処するために、データのクリーンアップが重要である
- ジェネレーティブAIの採用を管理・評価する際には、継続的な学習とAI中心の文化をサポートするための追加の検討事項とベストプラクティスを優先することが必要
ジェネレーティブAIの導入は多くの利点をもたらすが、実際のプロジェクトでは専門家の意識や期待値に対処する必要があります。また、適切なメトリクスを使用してプロジェクトの進捗状況を追跡し、データのクリーンアップを行うことで、生産性向上の効果をより正確に評価できます。継続的な学習とAI中心の文化をサポートするために、リーダーはチームと緊密に連携し、適切な学習経路を提供する必要があります。
元記事: https://builtin.com/artificial-intelligence/generative-ai-implementation