Karlheinz Zuerl からの専門家によるアドバイスと成功の鍵: AI 教皇単独ではなく、ハイブリッド チームのための AI コンピテンス センター

👨🏻 ドイツ技術エンジニアリング公社 (GTEC) の CEO、カールハインツ・ツエルル氏は、ハイブリッド チームに人工知能 (AI) を導入する必要性を強調しています。 Zuerl 氏は、経営トップの AI に対する熱意と、日常業務における実際の AI の受け入れとの間には、大きな乖離があることが多いと説明します。 同氏は、このギャップを埋めるには、AI コンピテンス センターと専門部門の連携が最も効果的であると指摘しています。

人工知能を取り巻く誇大宣伝を考慮して、多くの企業は、現代で最も重要なトピックであると考えられるものを社内に導入するために、トップレベルの AI マネージャーを任命しています。 しかしツエル氏はこれは間違いだと考えている。 同氏は、企業がAIから恩恵を受けることができるのは、AIが従業員全体に導入された場合に限られると強調する。 彼は、シュタインバイス・アウグスブルク・ビジネス・スクールと暫定マネージャーコミュニティであるユナイテッド・インターリムによって2024年に指名された暫定マネージャーとしての役割を通じて、これらの洞察を得た。

Karlheinz Zuerl はこの問題を明確に説明しています。プロセスは通常、経営陣が新しい技術開発について学ぶことから始まります。 これに続いて、チームが楽観的だがしばしば矛盾するユースケースを経営陣に提示するフェーズが続きます。 この熱意に駆られても、明確な方向性がないため、最終的には責任を負わされることになり、打ちのめされてしまうことがよくあります。

🌟 ソリューションとしての AI コンピテンス センター

Karlheinz Zuerl 氏は、AI 法王とされる人物をトップにするだけでは十分ではないと強調します。 むしろ、実際に AI が実際に役立つ場所を推定できるようにするには、運用プロセスに関する深い知識が必要です。 彼の意見では、AI 管理は通常、日常業務からかけ離れすぎています。 これはAIプロジェクトに限らず、新技術の導入全般に当てはまります。 しかし、AIに関しては期待と実際の結果との乖離が特に大きい。

解決策として、Zuerl 氏は、管理と運用の専門知識を集めた AI コンピテンス センターを設立することを提案しています。 AI 運用本部は、必要なプラットフォーム、データ、ガバナンス、つまり AI を扱うための一連のルールを提供します。 その後、さまざまな部門での実装は、それぞれの専門分野のチームによって実行され、このプロセスにも責任を負います、と彼は説明します。

⚖️ ハイブリッドアプローチまたは壮大で小規模な埋葬の利点

AI 導入へのハイブリッド アプローチは決定的な利点をもたらします。 これにより、イノベーションが広範な面で組織に統合され、日常業務の不可欠な部分となります。 対照的に、従来のトップダウンのアプローチでは、プロジェクトが大々的に立ち上げられても、数か月または数年後にはおとなしく埋もれ、組織に大きな痕跡が残らないというリスクがあります。 多くの場合、プロジェクトが進捗しないことに不満を抱いた「AI 教皇」はしばらくして会社を辞めますが、そのことが残りの従業員を失望させ、将来のイノベーションに対する長期的な懐疑につながります。

数十年にわたるコンサルティングと管理の仕事を通じて、ツエル氏は、経営陣と従業員がイノベーション プロジェクトの失敗を経験する頻度が高くなるほど、あらゆる新しいアプローチに対する不信感が大きくなっていることに気づきました。 これらの否定的な経験は、企業文化に致命的な結果をもたらすでしょう。従業員の大部分は、今日の法王がどのようにして明日のペルソナ・ノン・グラータになったかをあまりにも頻繁に見てきたため、会社の変化を断固として拒否します。 AI をトップダウンで導入すると、このシナリオが繰り返されるリスクが非常に高くなります。

📣 類似のトピック

• 🤖 ハイブリッド チームにおける AI コンピテンス センターの重要性
• 🌐 AI の広範な導入: サイロ思考からの脱却
• 💡 ハイブリッド AI の実装を通じてイノベーション文化を強化する
• ⚙️ 日常業務における AI: 成功モデル コンピテンス センター
• 📊 AI コンピテンス センター: 持続可能な成功の鍵
• 📈 ハイブリッド AI 戦略: 利点と課題
• 🔍 中央の AI リーダーが失敗することが多い理由
• 🏢 AI の日常業務への統合: 実践的なヒント
• 🚀 AIの進歩: コンピテンスセンターの役割
• 💼 上空または現場から: AI 戦略の比較

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数字、データ、事実、背景: 人工知能 – ドイツ経済の視点 – 画像: Xpert.Digital

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AI がドイツの産業景観をどのように形成しているか – 新たな輸出機会としての AI テクノロジー – 画像: Xpert.Digital

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🏥🕶️ ハイブリッド アプローチを実際に実装するには、次の手順が推奨されます。

1. 💡 AIコンピテンスセンターの設立

このセンターは、技術的なノウハウと企業プロセスに対する深い理解の両方を備えた専門家で構成されている必要があります。 主なタスクは、AI を使用するためのデータ プラットフォームとルールを提供することです。

2. 📚 トレーニングと継続教育

従業員全体が AI の基礎と応用についてトレーニングを受ける必要があります。 コンピテンス センターは、ワークショップやトレーニング プログラムの中心的な連絡窓口として機能します。

3. 🔍 専門部門でのパイロットプロジェクト

大規模でリスクの高いプロジェクトを開始するのではなく、まずはそれぞれの専門部門で小規模なパイロットプロジェクトを実行する必要があります。 これらのプロジェクトでは、AI の利点を具体的に実証できるように、明確に定義された目標と測定可能な結果が必要です。

4. 🤝 コラボレーションとコミュニケーション

AI コンピテンス センターと専門部門との緊密な連携が不可欠です。 定期的な会議と継続的な交流により、さらなる技術実装への理解と受け入れが促進されます。

5. 📈 監視と調整

導入された AI ソリューションを継続的に監視し、収集されたデータと結果に基づいて戦略とプロセスを調整することが、長期的な成功のために重要です。

🚀 成功事例と課題

ハイブリッド チームに AI を導入する成功したアプローチは、さまざまな業界で見られます。 一例として自動車産業が挙げられます。自動車産業では、生産計画と制御における AI の使用により、効率の大幅な向上が達成されています。 テクノロジーの専門家は生産マネージャーと緊密に連携して、既存のプロセスにシームレスに統合できるオーダーメイドのアプリケーションを開発しました。

に適し：

• AI とデジタル テクノロジー: 従来の産業企業が人工知能を通じて競争力を維持する方法

ハイブリッドアプローチはヘルスケア分野でも成功していることが証明されています。 病院では、AI スペシャリストが医療専門家と協力して、診断と患者監視のための AI システムを開発しています。 これらのシステムは、リアルタイムのデータを提供し、正確な予測を可能にすることで、医師や看護師の仕事と患者ケアの向上を支援します。

に適し：

• AI とスマート ヘルスケア: 人工知能を使用したより良いヘルスケア サービスと健康診断 4.0

ただし、過小評価すべきではない課題もあります。

📊 データ品質

AI アプリケーションに使用されるデータの品質は、成功にとって非常に重要です。 企業は、データがクリーンで完全かつ最新であることを保証する必要があります。

🔒 セキュリティとプライバシーに関する懸念

AI の使用には、データ保護とデータ セキュリティの問題が常に伴います。 企業は機密データが保護され、法的要件に準拠していることを確認する必要があります。

🔄 変更管理

AI を活用した組織への移行には慎重な管理が必要です。 従業員は変化のプロセスに参加する必要があり、恐怖や抵抗を軽減するには透明性のあるコミュニケーションが必要です。

🤖✨ 革新的な可能性を解き放つ: ハイブリッド チームと人工知能

ハイブリッド チームに人工知能を導入すると、AI プロジェクトの成功の可能性が大幅に高まります。 技術的なノウハウと企業プロセスの深い理解を組み合わせることで、真の付加価値を生み出すオーダーメイドのソリューションを開発できます。 ハイブリッド アプローチは、新しいテクノロジーの受け入れを促進するだけでなく、イノベーション プロジェクトの失敗を防ぎ、前向きな企業文化にも貢献します。

📣 類似のトピック

• 🤖 最新の AI コンピテンス センターの設立
• 📚 対象を絞ったトレーニング: AI に適合したチームへの道
• 🚀 AI 導入の成功を保証するパイロット プロジェクト
• 🤝 専門部門とAI専門家の連携
• 🔍 AIソリューションを最適化するための継続的なモニタリング
• 🚗 成功事例: 自動車業界における AI
• 🏥 ヘルスケアにおける AI: より良いケアのために協力する
• 📊 AI アプリケーションの成功の鍵としてのデータ品質
• 🛡️ AI のセキュリティとプライバシーの要件
• 🔄 変更管理: AI 導入の焦点は人です

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