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障害を克服する方法、いや、むしろ:私はいかにして心配しないようになり、人工知能を愛するようになったか?

なぜ多くの企業がAI導入に失敗するのか?主な障壁は技術的なものではなく、人的なものである。記事では6つの重大な障壁を挙げている:変化への抵抗、経営陣の関与不足、データセキュリティ、限られた予算、コンプライアンス、継続的な更新。解決策は?パイロット・プロジェクトから始めて価値を実証し、スタッフを教育し、専用システムで機密データを保護する。AIは代替ではなく、強化するものである。しかし、単純なデジタル化ではなく、プロセスの変革が必要である。

障壁を打ち破る:私たちの中のアルゴリズム

人工知能(AI)は仕事を変える。多くの企業は、こうした新しいツールを自社のプロセスにうまく導入することを阻害するような、導入の難しさに遭遇している。こうした障害を理解することで、効率性を維持しながらAIを活用することができる。

継続的なトレーニングへの挑戦

AIの急速な発展は、専門家と企業に新たな課題をもたらす。労働者はAIによる代替を恐れている。しかし、AIは代替ではなく、力を与えるツールとして機能する:

  • 反復作業の自動化
  • 戦略的活動のためのスペース
  • データによる意思決定支援

AIを共同作業のツールとして提示することで、抵抗感を減らし、この技術の採用を促進する。時間が経てば間違いなくいくつかのタスクがなくなるだろうが、幸いなことに最も面倒なものだけである。これは実際には、プロセスにおけるテクノロジーの採用だけでなく、プロセスの全面的な変更を意味する。つまり、デジタル化とデジタルトランスフォーメーションの違いである。洞察 https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

データ保護とセキュリティ

プライバシーとセキュリティは大きな障害である。企業はAIシステムの正確性を確保することで、機密データを保護しなければならない、あるいは保護すべきである。情報漏洩や不正確な情報のリスクは、それを必要とする:

  • 定期的なセキュリティチェック
  • サプライヤー評価
  • データ保護プロトコル

特に、"自動フィルター特に、最も機密性の高いデータの管理には「自動フィルター」を採用し、企業データ全体を管理または分析する場合には専用システムを使用することが、セキュリティの問題としてだけでなく、非常に貴重なデータを第三者に「渡す」ことを避けるためにも基本である。しかし、以前にも他の文脈で起こったように、この種の注意は、一部の組織だけの「啓蒙的」なアプローチにとどまるだろう。要するに、さまざまな選択がもたらすトレードオフを認識しながら、誰もが自分の望むことをするのである。

以下は重要なポイントの短いリストである。

変化への抵抗に対処する

採用には、以下を含む経営戦略が必要である:

  • 利益の伝達
  • 継続教育
  • 実践的コーチング
  • フィードバック管理

トップダウン・アプローチ

意思決定者はAIの価値を証明する証拠を求めている。効果的な戦略

  • 競合他社のサクセスストーリーを見せる
  • パイロット実証プロジェクト
  • 明確なROI指標
  • 従業員の関与を示す

予算制約の管理

不十分な予算とインフラが採用を妨げる。組織は次のことができる:

  • プロジェクトに参加する
  • 結果に基づいて拡大
  • リソースの配分は慎重に

法的・倫理的側面

実施にあたっては、考慮しなければならない:

  • 公平性と公正性
  • 規制遵守
  • 責任ある使用のための規則
  • 法改正の動向を監視する

継続的な更新

組織はそうでなければならない:

  • 関連動向のモニタリング
  • セクター・コミュニティへの参加
  • 権威ある情報源の使用

展望

効果的な採用には

  • 戦略的アプローチ
  • 組織変革への注目
  • 企業目標および企業文化との整合性
  • 実用的な価値を重視

効果的な変革は、的を絞った持続可能な選択を通じて、事業と労働力の能力を向上させる。

ビジネス成長のためのリソース

2025年11月9日

中小企業向けビジネス・インテリジェンス・ソフトウェア完全ガイド

イタリアの中小企業の60%は、データ・トレーニングにおける重大なギャップを認めており、29%は専任の担当者すらいない。一方、イタリアのBI市場は、2034年までに367億9000万ドルから694億5000万ドルへと爆発的に拡大する(CAGR 8.56%)。中小企業は、CRM、ERP、Excelシートの間に散在するデータに溺れ、それらを意思決定に変換していない。これは、ゼロから始める企業にとっても、最適化を目指す企業にとっても同じことだ。重要な選択基準:何ヶ月もトレーニングする必要のないドラッグ&ドロップの使いやすさ、お客様とともに成長するスケーラビリティ、既存システムとのネイティブな統合、完全なTCO(導入+トレーニング+メンテナンス)対ライセンス価格のみ。4ステップのロードマップ - 測定可能なSMART目標(6ヶ月で解約率を15%削減)、クリーンなデータソースマッピング(ゴミの混入=ゴミの排出)、データ文化チームのトレーニング、継続的なフィードバックループを備えたパイロットプロジェクト。AIはすべてを変える:記述的BI(何が起こったか)から、隠れたパターンを発見する拡張分析、将来の需要を予測する予測分析、具体的な行動を提案する処方分析へ。Electe 、この力を中小企業に民主化します。
2025年11月9日

なぜ数学は難しいのか(たとえAIであっても)

言語モデルは、私たちが円周率を記憶するように、結果を掛け算で記憶する方法を知らない。問題は構造的なもので、アルゴリズム的な理解ではなく、統計的な類似性によって学習するのだ。o1のような新しい「推論モデル」ですら、些細なタスクでは失敗する。「いちご」の「r」は数秒の処理で正しく数えられるが、各文の2文字目が単語を構成する段落を書かなければならないときには失敗する。月額200ドルのプレミアム・バージョンでは、子供が即座に解ける問題を解くのに4分かかる。2025年のDeepSeekとMistralはまだ文字の数え間違いがある。新たな解決策は?ハイブリッド・アプローチ-最も賢いモデルは、自分自身で計算を試みるのではなく、本物の電卓を呼び出すタイミングを見極めている。パラダイムシフト:AIはすべてを行う方法を知っている必要はなく、適切なツールを編成する必要がある。最後のパラドックス:GPT-4は極限理論を見事に説明できるが、ポケット電卓が常に正しく解く掛け算を間違えてしまう。数学教育には最適で、無限の忍耐力をもって説明し、例題を適応させ、複雑な推論を分解する。正確な計算には?人工知能ではなく、電卓に頼りなさい。