AI Transformationのガイド付きツアー：スペシャリストとマネージャー向けのワークショップレポート

AI革命をマスター：マネージャーの紹介

AIの変革力の再設計：作業と価値創造の再設計

人工知能（AI）は、作業と価値の創造を根本的に再考する他の新しい可能性のように開かれる技術と見なされます。企業にとって、AIの統合は、イノベーションを促進し、効率を向上させ、品質を向上させるため、長期的に成功し、競争力を維持するための重要なステップです。 AIの経済的および社会的影響はかなりあります。これは、最も重要なデジタル将来のトピックの1つであり、急速に発展し、大きな可能性を秘めています。企業は、AIによる自動化の利点と効率の向上をますます認識しています。これは単なる技術の変化ではなく、ビジネスモデル、プロセスの最適化、顧客のやり取りの根本的な変化であり、競争の生存の必要性に適応します。

AIの非常に適した「変換力」は、新しいツールの純粋な導入を超えています。それは、戦略的思考のパラダイムシフトを意味します。マネージャーは、コアプロセス、価値の約束、さらには業界構造を再評価する必要があります。 AIを効率ツールとみなす場合、より深い戦略的可能性を見落とすリスクがあります。 AIの急速な発展は、熟練した労働者の既存の不足を満たしています。これにより、二重の課題が生まれます。一方で、AIを使用できるようにするために、さらに迅速な資格が必要です。一方、KIはタスクを自動化する機会を提供し、したがって、一部の地域で熟練した労働者の不足を緩和する可能性がありますが、同時に新しい資格要件が生じます。これには、マネージャー側の微妙な人員計画が必要です。

に適し：

• 企業のビジネス促進剤としての人工知能 - 11 人の暫定マネージャーが語る、企業への AI 導入のための実践的なヒント

AI時代の機会とリスクの重さ

AIシステムは非常に効果的な機会を提供しますが、管理する必要があるリスクと密接に関連しています。 AIに関する談話には、固有のドライブに対する重要な可能性を考慮することが含まれます。これには、利点を使用して欠点を最小限に抑えるためのバランスの取れたアプローチが必要です。企業は、イノベーションを促進するという課題に直面し、同時にデータ保護と倫理ガイドラインに準拠しており、進捗状況とコンプライアンスのバランスを決定します。

このバランスをとる行為は、1回の決定ではなく、継続的な戦略的ニーズです。 AI Technologiesのさらなる開発により、専門のAIからのより一般的なスキルへの例があります。機会とリスクの種類も変わります。これには、ガバナンスと戦略の継続的な再評価と適応が必要です。 AIのリスクと利点の認識は、組織内で大きく異なります。たとえば、アクティブなAIユーザーは、AIをまだ導入していないユーザーよりも楽観的である傾向があります。これは、マネージャーの変更管理における重要な課題を示しています。この認識のギャップは、教育、明確なコミュニケーション、および懸念の同時のアドレス指定を伴う具体的な利点の実証によって結論付けなければなりません。

AIランドスケープを理解する：コアの概念とテクノロジー

生成KI（genai）と人工的な一般情報の方法（AGI）

生成キ（genai）

生成KI（Genai）は、書かれたテキスト、オーディオ、画像、またはビデオの形で新しいコンテンツを作成するように設計されたAIモデルを示し、幅広いアプリケーションを提供します。 Genaiは、ユーザーがユニークで意味のあるコンテンツを作成するのをサポートし、インテリジェントな質問回答システムまたはパーソナルアシスタントとして機能することができます。 Genaiは、パーソナライズされた素材の迅速な生産と回答の自動化を可能にすることにより、コンテンツ、マーケティング、顧客の忠誠心の作成にすでに革命をもたらしています。

即時のアクセシビリティとGenaiからの幅広いアプリケーションは、多くの組織にとって「エントリーレベルのAI」をしばしば表すことを意味します。この最初のタッチは知覚を形成し、より広いAI適応を駆動または妨げる可能性があります。マネージャーは、ポジティブなダイナミクスを作成するために、これらの最初の経験を慎重に制御する必要があります。

汎用人工知能 (AGI)

人工的な一般情報（AGI）とは、人が管理できる知的課題を理解または学習し、人間の認知スキルを模倣できるマシンの仮説的知能を指します。これは、具体化に特化する代わりに、幅広いタスクを実行できるAIシステムに関するものです。

実際のAGIは現在存在していません。それは概念と研究の目標のままです。この分野の大手企業であるOpenaiは、AGIを「最も経済的に価値のある仕事で人々が超える高自動システム」と定義しています。 2023年までに、「新興AI」と呼ばれる5つの上昇するAGIレベルの最初のものだけが達成されました。

AGIのあいまいさとさまざまな定義は、マネージャーAGIが即時の運用上の懸念よりも長期的で潜在的に変革的な地平線を考慮すべきであることを示唆しています。現在の「強力なAI」を使用し、同時にAGIの進捗を戦略的に観察することに焦点を当てる必要があります。投機的なAGIシナリオへの投資上では、より直接的なAIの機会からリソースをそらすことができます。 AGIに関する継続的な研究に向けたGenaiを介した専門的なAIの開発は、AIシステムの自律性とパフォーマンスのレベルの増加を意味します。この傾向は、より強力なAIが虐待または意図しない結果の可能性を高める可能性が高いため、堅牢な倫理的フレームワーク条件とガバナンスの必要性の高まりと直接相関しています。

に適し：

• AIエージェントとAIアシスタントの違い：包括的な分析

AIアシスタント対AIエージェント：役割とスキルを定義します

AIアシスタントは、個々のタスクで人々をサポートし、問い合わせに反応し、質問に答え、提案をします。彼らは通常、反応的であり、人間の命令を待ちます。初期のアシスタントは定期的に基づいていましたが、現代のアシスタントは機械学習（ML）または基礎モデルに依存しています。対照的に、AIエージェントはより自律的であり、最小限の人間の介入で目標を追求し、独立して決定を下すことができます。それらは積極的であり、周囲と対話し、学習によって適応することができます。

主な違いは、自律性、タスクの複雑さ、ユーザーの相互作用、意思決定スキルにあります。アシスタントは、人間の決定に関する情報を提供しますが、エージェントは決定を下して決定を下すことができます。アプリケーションの分野では、アシスタントはカスタマーエクスペリエンスを改善し、銀行の問い合わせのHRタスクをサポートし、最適化します。一方、エージェントはユーザーの行動にリアルタイムで適応し、詐欺を積極的に防止し、Talenta Pancialなどの複雑なHRプロセスを自動化できます。

AIアシスタントからAIエージェントへの移行は、AIから「ツール」としてAIとして「コラボレーター」として、または「自律従業員」としてAIへの開発を知らせます。これは、仕事の設計、チームの構造、および彼らと一緒に管理し、協力しなければならない人間の従業員の必要なスキルに大きな影響を与えます。 AIエージェントはますます一般的になり、独立した決定を下すことができるため、「説明責任のギャップ」はより差し迫った問題になります。 AIエージェントが誤った決定を下すと、責任の割り当てが複雑になります。これは、自律システムの独自の課題に対処する堅牢なAI政府の重要な必要性を強調しています。

以下は、最も重要な特徴の比較です。

AIアシスタントとAIエージェントの比較

この表は、特定のニーズに合った適切なテクノロジーを選択し、さまざまな程度の監督と統合の複雑さを予測するために、マネージャーに基本的な違いを明確に理解します。

AIアシスタントとAIエージェントの比較は、その特性に大きな違いを示しています。 AIアシスタントはかなり反応的であり、人間のコマンドを待っていますが、AIエージェントは独立して行動することで積極的かつ自律的に行​​動します。 AIアシスタントの主な機能は、リクエストに応じてタスクの実行にありますが、AIエージェントは目標の達成に向けられています。 AIアシスタントは意思決定をサポートし、AIエージェントは独立して意思決定を行い、実施します。 2つの学習行動も異なります。AIアシスタントはほとんど限定的かつバージョンベースを学習しますが、AIエージェントは適応性があり、継続的に学習しています。 AIアシスタントの主なアプリケーションにはチャットボットと情報呼び出しが含まれますが、AIエージェントの適用領域には、プロセス自動化、詐欺検出、複雑な問題の解決策が含まれます。人との相互作用には、AIアシスタントに一定の入力が必要ですが、AIエージェントには最小限の人間の介入のみが必要です。

マシンルーム：機械学習、大きな音声モデル（LLM）、基本モデル

機械学習（ML）

機械学習は、コンピューターがデータから学習し、明示的にプログラムされることなく経験とともに改善するAIのサブエリアです。アルゴリズムは、大規模なデータセットでパターンを見つけ、これに基づいて意思決定と予測を行うようにトレーニングされています。 MLモデルには、監視された学習（マークされたデータからの学習）、克服できない学習（非マークデータのパターンの検索）、部分的に監視された学習（マークされていないデータとマークされていないデータの混合）、および学習の強化（報酬を使用した実験による学習）が含まれます。 MLは効率を向上させ、エラーを最小限に抑え、企業での意思決定をサポートします。

さまざまな種類の機械学習を理解することは、技術的な観点からのマネージャーにとってだけでなく、データ要件を理解するためにも重要です。たとえば、監視された学習には、データ戦略と投資に影響を与える大量の高品質のマークされたデータレコードが必要です。ビジネスの問題の識別は最初は必要ですが、特定のMLタイプの適用性は、データの可用性とタイプに大きく依存します。

大きな音声モデル（LLMS）

大規模な音声モデルは、巨大なデータレコードでトレーニングされている一種の深い学習アルゴリズムであり、自然言語の問い合わせに対応するために自然言語処理（NLP）の用途でよく使用されます。この例は、OpenaiのGPTシリーズです。 LLMSは、人間のようなテキストを生成し、チャットボットをドライブし、自動化されたカスタマーサービスをサポートできます。ただし、トレーニングデータから不正確さや歪みを引き継ぎ、著作権とセキュリティに関する懸念を引き起こすこともできます。

LLMSでの「暗記」の問題は、トレーニングデータから文字通りテキストを出力し、LLMで生成されたコンテンツを使用する企業にかなりの著作権と盗作リスクを抱えています。これには、慎重なレビュープロセスとLLMエディションの起源を理解する必要があります。

ベースモデル

基本モデルは、幅広いデータでトレーニングされており、さまざまなダウンストリームタスクに適合（微調整）できる大規模なAIモデルです。それらは、出現（予期しないスキル）と均質化（共同アーキテクチャ）によって特徴付けられます。それらは、最初に国内固有であり、自己監視学習を使用し、転送学習を有効にし、しばしばマルチモーダル（テキスト、画像、オーディオの処理）であるという点で、古典的なAIモデルとは異なります。 LLMSは一種の基本モデルです。利点には、より速い市場アクセスとスケーラビリティが含まれますが、課題は透明性（「ブラックボックス」の問題）、データ保護、高コストまたはインフラストラクチャの要件です。

基本モデルの上昇は、より多用途で適応性のあるAIへの変化を示しています。ただし、「ブラックボックス」の性質とトレーニングや微調整に必要なかなりのリソースは、アクセスと制御が集中できることを意味します。これは、「メイクまたはバイ」の決定とベンダーのロックインのリスクに戦略的な影響を及ぼします。多くの基本モデルのマルチモーダル能力は、異なるデータ型からの結果を合成できるまったく新しいカテゴリのアプリケーションを開きます（例：カメラの録音と一緒にテキストレポートの分析）。これは、テキストに焦点を当てたLLMが実行できることを超えており、利用可能なデータベースについてより広範な考える必要があります。

規制コンパス：法的および倫理的枠組みの条件を介してナビゲーション

EU KI法：企業のコア条項と効果

2024年8月1日に発効したEU KI法は、世界初の包括的なAI法であり、AIのリスクベースの分類システムを確立しています。

リスクカテゴリ：

• 受け入れられないリスク：セキュリティ、生計、権利に対する明確な脅威を表すAIシステムは禁止されています。これの例は、公的機関による社会的得点、行動の認知的操作、および顔の写真の未承諾の読みです。これらの禁止のほとんどは、2025年2月2日まで施行されます。
• 高リスク：セキュリティまたは基本的権利に悪影響を与えるAIシステム。これらは、リスク管理システム、データガバナンス、技術文書、人間の監督、および市場前の適合性評価など、厳しい要件の対象となります。例は、重要なインフラストラクチャ、医療機器、雇用、法執行機関のAIです。高リスクAIのほとんどのルールは、2026年8月2日から適用されます。
• 限られたリスク：チャットボットやディープペーパーを生成するAIシステムは、透明性の義務を満たし、AIと対話するか、コンテンツが生成されていることをユーザーに通知する必要があります。
• 最小リスク：スパムフィルターやAIベースのビデオゲームなどのAIシステム。自発的な行動スキルが奨励されていますが、この法律は自由に使用できます。

に適し：

• AIシステム、高リスクシステム、および企業や当局における実践のためのAI法

この法律は、AIシステムのプロバイダー、輸入業者、トレーダー、ユーザー（オペレーター）の義務を決定します。領土外アプリケーションにより、AIシステムがEU市場で使用されている場合、EU以外の企業にも影響を与えます。特定のルールは、汎用（GPAIモデル）を備えたAIモデルに適用され、「全身リスク」に分類される義務が追加されます。これらの規則は通常、2025年8月2日から適用されます。非違反の場合、禁止された申請のために、かなりの罰金が最大3,500万ユーロまたは世界的な年間売上高の7％がかなりあります。 2025年2月から、第4条では、特定のAIシステムのプロバイダーとオペレーターの担当者に対して、適切なレベルのAI能力も規定しています。

EU AI法のリスクベースのアプローチには、AIの開発と使用に対する企業のアプローチの根本的な変化が必要です。それはもはや技術的な実現可能性やビジネス価値だけではありません。規制のコンプライアンスとリスク削減は、AIライフサイクルの開始から統合する必要があります（「設計によるコンプライアンス」）。 「AI能力の義務」は、重要な早期決定です。これは、企業が技術チームだけでなく、AIシステムを開発、使用、または監視する人にとっては、トレーニングプログラムを評価および実装する必要があることを意味します。これには基本的な認識を超えており、機能、制限、倫理的および法的枠組みの理解が含まれます。 GPAIモデル、特に全身リスクのあるモデルに対する法律の焦点は、これらの強力で多様なモデルの広範かつ潜在的に予期せぬ効果に関する規制上の懸念を示しています。そのようなモデルを使用または開発する企業は、激化した試験と義務の対象となり、開発計画と市場導入戦略に影響を与えます。

EU KI法と本質的な義務のリスクカテゴリの概要

この表は、EU KI法のコア構造を要約し、マネージャーがAIシステムがどのカテゴリーに分類されるかを迅速に認識し、対応するコンプライアンスの負荷とスケジュールを理解するのに役立ちます。

EU KI法のリスクカテゴリの概要は、社会的スコアリング、認知操作、フェイシャルイメージの削除されていないスクレイピングなど、容認できないリスクのあるシステムが完全に禁止されており、2025年2月から適用されなくなることを示しています。広範な義務。とりわけ、プロバイダーとオペレーターは、リスク管理システム、データ品質管理、技術文書を持っている必要があります。また、透明性を確保し、人間の監督を確保し、堅牢性、精度、サイバーセキュリティ、適合性評価などの基準を満たす必要があります。対応する措置は、2027年8月、2027年8月から2027年8月から施行されます。チャットボット、感情検出システム、生体認証分類システムなどのAIアプリケーションが限られていることが限られています。 AIシステムやAIに生成されたコンテンツとしてのラベル付けなどの透明性の義務も、2026年8月から効果的であると見なされます。AIアプリケーションには、スパムフィルターやAIサポートされたビデオゲームなど、最小限のリスクを伴う特定の義務はありません。このようなシステムはすぐに使用できます。

イノベーション計算義務の電圧フィールド：適切なバランスを見つける

企業は、AIイノベーションの促進と説明責任の保証、データ保護（GDPR）、および倫理的使用との間の緊張の分野を習得する必要があります。 GDPRの原則（合法性、公平性、透明性、目的拘束力、データの最小化、正確性、説明責任）は、責任あるAIの基本であり、AIシステムの開発と使用方法に影響を与えます。バランス戦略には、コンプライアンスとデータ保護チームの早期統合、定期的な監査、外部の専門知識の使用、および専門的なコンプライアンスツールの使用が含まれます。規制ガイドラインをイノベーションブレーキと見なすのではなく、信頼を築き、新しいテクノロジーの受け入れを高める加速器として考慮している人もいます。

「イノベーションの緊張の義務的義務」は、静的な妥協ではなく、動的なバランスです。 AIイノベーションサイクルに説明責任と倫理的考慮事項を積極的に組み込んだ企業は、持続可能で信頼できるAIソリューションを構築する可能性が高くなります。これは最終的に、費用のかかる改造、評判の損害、または規制上の罰を回避することにより、主要な革新を促進します。説明責任を維持するという課題は、高度なAIモデルの複雑さと潜在的な「ブラックボックス」の性質によって強化されます（基本モデルで説明されています）。これには、AIによって行われた決定が必要に応じて理解され、正当化され、争われることを保証するために、説明可能性の手法（XAI）および堅牢な監査メカニズムに強力な焦点が必要です。

Ki-Gamechanger：コストを削減し、意思決定を改善し、効率を向上させる最も柔軟なAIプラットフォームテイラーメイドのソリューション

独立したAIプラットフォーム：関連するすべての企業データソースを統合します

• このAIプラットフォームは、すべての特定のデータソースと対話します
  • SAP、Microsoft、Jira、Confluence、Salesforce、Zoom、Dropbox、その他多くのデータ管理システムから
• 高速AI統合：数ヶ月ではなく数時間または数日で企業向けのテーラーメイドのAIソリューション
• 柔軟なインフラストラクチャ：クラウドベースまたは独自のデータセンター（ドイツ、ヨーロッパ、場所の自由な選択）でのホスティング）

• 最高のデータセキュリティ：法律事務所での使用は安全な証拠です
• さまざまな企業データソースにわたって使用します
• 独自またはさまざまなAIモデルの選択（DE、EU、米国、CN）

AIプラットフォームが解決する課題

• 従来のAIソリューションの精度の欠如
• 機密データのデータ保護と安全な管理
• 個々のAI開発の高コストと複雑さ
• 資格のあるAIの欠如
• 既存のITシステムへのAIの統合

詳細については、こちらをご覧ください:

• AIすべての会社のための独立したクロスデータソース全体のAIプラットフォームの統合

AIアクション：アプリケーション、アプリケーション、および効果的な相互作用

機会の認識：AIアプリケーションと業界全体のアプリケーション

KIは、コンテンツの作成、パーソナライズされた顧客アプローチ、生産と物流におけるプロセスの最適化、将来の見通しメンテナンス、金融、人事、ITのサポートなど、幅広いアプリケーションを提供しています。

特定の業界の例は次のとおりです。

• 自動車/生産：研究におけるAIおよびシミュレーション（Arena2036）、自動ロボット相互作用（FESTO）、プロセスの最適化、生産の予測メンテナンス（Bosch）。
• 金融サービス：疑わしいトランザクション、自動請求書、投資分析に関する大量のデータを分析することにより、セキュリティを増やしました。
• ヘルスケア：より速い診断、ケアへの拡張アクセス（医療画像の解釈など）、医薬品研究の最適化。
• 電気通信：ネットワークパフォーマンスの最適化、視聴覚改善、顧客移行の防止。
• Retail/e-Commerce：パーソナライズされた推奨事項、顧客サービスのためのチャットボット、自動化されたキャッシャープロセス。
• マーケティングと販売：コンテンツ作成（ChatGpt、Canva）、最適化されたキャンペーン、顧客セグメンテーション、販売予測。

多くのアプリケーションは自動化と効率性を目指していますが、重要な新たな傾向は、人間の意思決定を改善し、新しい形態のイノベーション（薬物開発、製品開発など）を可能にする際のAIの役割です。マネージャーは、AI主導の成長とイノベーションのオプションを特定するために、コスト削減を超えて見る必要があります。最も成功したAIの実装には、AIを独立した孤立したテクノロジーとして扱う代わりに、AIの既存のコアプロセスとシステムへの統合（SAPがコーポレートソフトウェア、Microsoft 365 CopilotでKIを使用する）に統合されることがよくあります。これには、会社のアーキテクチャの全体的な見方が必要です。

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• 人工知能：AI変換のための5つの重要な戦略持続可能な企業管理のための統合に適した統合

対話をマスターする：生成AIの効果的なプロンプト

迅速にエンジニアリングは、明確な目標と体系的なテストを必要とするモデル出力を改善するための反復的なテスト制御プロセスです。効果的なプロンプトは、コンテンツ（命令、例、コンテキスト）と構造（順序、ラベル付け、セパレーター）の両方に依存します。

プロンプトの重要なコンポーネントは、目標/ミッション、指示、制限（何をすべきか/やるべきこと）、サウンド/スタイル、コンテキスト/バックグラウンドデータ、少ないショットの例、正当化の要求（チェーン）、および望ましい返信形式です。

ベストプラクティスには次のものがあります。

• 明確な目標を設定し、アクション動詞を使用します。
• コンテキストと背景情報を提供します。
• ターゲットグループを正確に定義します。
• AIはそれがすべきではないことを伝えます。
• 迅速、簡潔に、簡潔で、正確な単語の選択を策定します。
• 特にタスクを作成するために、出力の境界線を追加します。
• 役割を割り当てます（たとえば、「あなたは数学の家庭教師です」）。
• プロンプトチェーン（相互接続プロンプトの使用）は、継続的なアイデアを生成できます。

効果的なプロンプトは、LLMとの相互作用のための戦略的アプローチの開発よりも、単一の「完全なプロンプト」の検索ではありません。これには、モデルスキルの理解、出力に基づくプロンプトの反復改良、およびAIを望ましい結果に導くための役割割り当てやチェーンなどの技術の使用が含まれます。それは運動と批判的思考を必要とする能力です。関連するコンテキストを提供し、制限を定義する能力は、gena​​iから貴重な結果を得るために最も重要です。これは、AIに生成されたコンテンツの品質が、多くの場合、人間の入力の品質と特異性に直接比例し、プロセスにおける人間の専門知識の持続的な重要性を強調することを意味します。

効果的なAIプロンプトを作成するためのベストプラクティス

この表は、マネージャーと専門家が生成AIツールとの相互作用を改善するためにすぐに適用できる実用的で実装可能なアドバイスを提供します。

生成AIの使用において貴重な結果を達成するためには、目標を正確に定義し、「論文の最も重要な結果を要約するキーポイントリストを作成する」などのアクション動詞を使用することが具体的かつ明確に取り組むことが重要です。たとえば、「財務報告書に基づいて、過去5年間の収益性を分析する」などの背景情報や関連するデータの配信を通じて、コンテキストを提供することも同様に重要です。ターゲットグループと目的のサウンドは、「持続可能性を重視する若い大人の製品説明を書く」など、明確に明確に表現する必要があります。 AIには、特定の役割やペルソナ、たとえば「あなたはマーケティングの専門家です。 「入力：Apple。出力：フルーツ：入力：Carrow。Output：」などの少数のショットの例の助けを借りて、目的の出力形式をよりよく示すことができます。回答の正確なフォーマットは、「マークダウンでの回答をフォーマットする」方法を定義するために賢明です。 「技術用語を避けてください。答えはもはや200語を超えてはならない」などの制限は、出力を最適化するのに役立ちます。プロンプトが以前の結果に基づいて適応および洗練されている反復アプローチは、品質をさらに向上させます。最後に、チェーンは、「議論の段階的に説明する」など、AIにその思考プロセスを段階的に説明するようにAIに依頼することで、思考（チェーン）で使用できます。

目に見えないAIに取り組む：シャドウアプリケーションを理解して管理する（ShadowAI）

Schadten-kiは、多くの場合、生産性を向上させたり、公式プロセスが遅いことを避けるために、従業員によるAIツールの不正または規制されていない使用を示しています。それは影のサブカテゴリです。

影のリスク：

• データセキュリティとデータ保護：不正なツールは、データ保護違反、機密性の高い公共/会社が所有するデータの開示、およびGDPR/HIPAAの非統合につながる可能性があります。
• コンプライアンスと法律：データ保護法の違反、著作権の問題、情報の自由との対立。 2025年2月からのEU KI法の「AI能力」の要求は、議論を緊急にします。
• 経済的/運用：非効率的な並列構造、個々のサブスクリプションによる隠されたコスト、ライセンスの制御の欠如、既存のシステムとの非互換性、作業プロセスの混乱、効率の低下。
• 品質と制御：データ処理の透明性の欠如、偏った結果または誤解を招く結果の可能性、公共/内部信頼の侵食。
• ガバナンスの弱体化：IT政府のバイパス。これにより、セキュリティガイドラインを実施することが困難になります。

シャッテンキの管理のための戦略：

• 明確なAI戦略の開発と責任あるAIガイドラインの確立。
• 代替として承認されたAIツールの提供。
• AI使用、データ処理、承認されたツールの明確なガイドラインの定義。
• 責任あるAIの使用、リスク、ベストプラクティスのための従業員のトレーニングと感作。
• 非許可AIを明らかにし、コンプライアンスを確保するための定期的な監査の実装。
• 小さなステップとガイドラインの洗練から始まる漸進的なAI政府アプローチの受け入れ。
• クロス部門の協力と従業員の関与の促進。

Schadten-kiは、多くの場合、テクノロジーの導入において、満たされていないユーザーのニーズまたは過度の官僚的プロセスの症状です。純粋に制限的なアプローチ（「AIを禁止する」）は、裏目に出ることができます。効果的な管理には、原因を理解し、明確なガバナンスに加えて実用的で安全な代替品を提供する必要があります。簡単にアクセスできるGenaiツール（ChatGPTなど）の台頭により、Schatten-Kiの広がりが加速された可能性があります。従業員は、参加せずにこれらのツールをすばやく使用できます。これにより、積極的なAIコンピテンストレーニング（EU KI法で義務付けられている）と承認されたツールを介した明確なコミュニケーションがさらに重要になります。

影AIのリスクと戦略的反応

この表は、規制されていないAIの使用と具体的な実装可能な戦略からの多様な脅威の構造化された概要を提供します。

Shadow AIは、企業が戦略的に遭遇しなければならない多くのリスクを抱えています。データの漏れ、機密情報への不正アクセス、またはマルウェア感染症は、データセキュリティの分野で発生する可能性があります。戦略的手段には、AI使用ガイドラインの導入、承認されたツールのリストの作成、暗号化の使用、厳格なアクセス制御の実装、従業員のトレーニングが含まれます。 GDPRの違反、業界規制の違反または著作権侵害、定期的な監査、新しいツールのデータベースのデータ保護シーケンス（DSFA）、データ処理のガイドライン、必要に応じて法的助言が不可欠であるなどのコンプライアンスリスクに関しては、コンプライアンスリスクに関して財政的リスクは、サブスクリプション、冗長なライセンス、または非効率性の制御されていない費用から生じます。したがって、企業は、集中調達、厳格な予算管理、ツールの使用の定期的なレビューに依存する必要があります。一貫性のない結果、既存の企業システムやプロセス障害との互換性、標準化されたツール、既存のワークフローへの統合、および継続的な品質管理により習得するなどの手術的な課題。最後に、評判のリスクは危険です。たとえば、データの崩壊や誤ったAIが生成した通信の結果としての顧客の信頼の喪失です。透明なコミュニケーション、倫理ガイドラインの遵守、およびよく考えられた事件対応計画は、会社への信頼を維持し、可能性のある損害を最小限に抑えるための重要な措置です。

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人間の要素：リーダーシップ、コラボレーション、創造性に対するAIの影響

AIの時代のリーダーシップの変化：新しい要件と能力

AIには、意識、思いやり、知恵、共感、社会的理解、透明なコミュニケーション、批判的思考、適応性など、ユニークな人間のスキルへのリーダーシップの変化が必要です。マネージャーは、AIツールとチームを変更してチームをリードするために、技術的な能力を開発する必要があります。これには、データの理解とAIが生成された情報の批判的評価が含まれます。

最も重要な管理タスクには、データ制御の意思決定の文化の促進、効果的な変更管理、AI政府による倫理的考慮事項への対処、革新と創造性の促進が含まれます。 AIは、モチベーションや従業員開発などの戦略的および人間的側面に集中できるように、マネージャーを日常的なタスクから緩和することができます。 「チーフイノベーションと変革責任者」（CITO）の新しい役割が生じる可能性があります。これは、技術的な専門知識、行動の知識、戦略的ビジョンを組み合わせています。マネージャーは、複雑な倫理的景観をナビゲートし、文化的変容を促進し、人々とAIの間の協力を管理し、クロス機能統合を推進し、責任ある革新を確保する必要があります。

AI時代のマネージャーにとっての核となる課題は、AIを理解するだけでなく、AIに対する人間の反応を導くことです。これには、学習文化の栽培、仕事の喪失前の恐怖と倫理的AI使用の発生に対処することが含まれます。これにより、ソフトスキルがこれまで以上に重要になります。 AI時代の対人関係の認識には潜在的な矛盾があります。マネージャーの65％のみと比較して、従業員の82％が必要と考えています。このギャップは、人間のつながりにあまりにも投資しすぎず、道徳と協力を潜在的に損なうリーダーシップ戦略につながる可能性があります。効果的なAIガイダンスには、主観的な人間の判断、直観、倫理的議論を強化しながら、AIによるデータ制御された客観性の受け入れが含まれます。人工知能を作るのではなく、人間の知能を拡大することです。

に適し：

• AI、拡張現実、拡張現実などの新技術の導入の受け入れと、これをどのように促進できるか

チームワークの変革：コラボレーションとチームのダイナミクスに対するAIの影響

AIは、日常的なタスクを自動化することでチームワークを改善し、従業員が戦略的かつ創造的な仕事に集中できるようにすることができます。 AIシステムは、データを分析し、チームを提供することにより、より良い意思決定をサポートできます。 AIツールは、より良いコミュニケーションと調整を促進し、リアルタイムのコラボレーションと情報とリソースの交換を可能にします。 AIベースのナレッジマネジメントは、集中化された知識へのアクセスを促進し、インテリジェントな検索を可能にし、知識の交換を促進することができます。 AIのデータ分析と自動化スキルと、人間の創造的スキル、判断、感情的知性の組み合わせは、より効率的で根拠のある作業につながる可能性があります。

課題には、データ保護の保証と、共同AIツールにおける倫理的データ処理、AIがさらなる資格のための戦略なしにあまりにも多くのタスクを引き受けた場合の従業員間の「能力の喪失」の可能性、および個人的な連絡先があまり一般的ではなくなる可能性があることが含まれます。

AIはコラボレーションの効率を向上させることができますが（たとえば、情報の調達、タスクの自動化の速度）、マネージャーは人間の相互作用とチームの結束の品質を維持するために積極的に努力する必要があります。これは、AIチームのメンバーが孤立の代わりに補足し、実際の人間のつながりの機会を生み出すように作業プロセスを設計することを意味します。 AIのチームワークへの統合の成功は、テクノロジーの信頼性と公平性における信頼の信頼、およびAIベースの知識がどのように使用されるかをチームメンバー間の信頼に強く依存します。信頼の欠如は、抵抗につながり、共同作業を受ける可能性があります。

クリエイティブパートナーとしてのAI：組織における創造性の拡大と再定義

生成AIは、戦略的かつ慎重に導入された場合、人間の創造性とAIが共存し、協力する環境を作成できます。 AIは、パートナーとして行動し、新しい視点を提供し、メディア、アート、音楽などの分野で可能性の限界をシフトすることで、創造性を促進できます。 AIは、クリエイティブプロセスの日常的な株式を自動化することができ、より概念的で革新的な作業のために人々をリリースすることができます。また、新しい傾向を認識したり、AIベースの実験を通じて製品の開発を加速するのに役立ちます。

倫理的なジレンマと課題は、著者、独創性、自律性、意図の伝統的なアイデアに疑問を投げかけるAI生成コンテンツという事実から生じます。 AIモデルのトレーニングと潜在的に合法的なコンテンツの生成のために著作権で保護されたデータを使用することは、かなりの懸念事項です。さらに、AIに過度に依存するリスクがあり、長期的に独立した人間の創造的探査と能力の発達を抑制する可能性があります。

AIの創造的なプロセスへの統合は、新しいツールの問題であるだけでなく、創造性自体の基本的な再定義でもあります。これには、創造的な専門家と、新しいモダリティとしてAIとの作業を強調したマネージャーにとって、メンタリティの変化が必要です。 AIに生成されたコンテンツ（著者、バイアス、ディープフェイク）に関連する倫理的考慮事項は、組織が堅牢な倫理的ガイドラインと監督なしで単純に創造的なAIツールを引き継ぐことができないことを意味します。マネージャーは、AIが欺ceptionや違反のためではなく、創造性を拡大するために責任を持って使用されることを保証する必要があります。

順序の作成：責任ある変革のためのAI政府の実施

AI政府の必要性：なぜ彼女の会社にとってそれが重要なのか

AI政府は、AIシステムが開発され、倫理的に、透過的に、そして人間の価値と法的要件に従って使用されることを保証します。

AI政府の重要な理由は次のとおりです。

• 倫理的考慮事項：偏った決定と不公平な結果の可能性に対処し、人権の公平性と尊重を保証します。
• 法的および規制のコンプライアンス：AI固有の法律の開発（EU KI法など）および既存のデータ保護規則（GDPR）へのコンプライアンスを保証します。
• リスク管理：AIに関連するリスクを特定、評価、制御するためのフレームワークを提供します。たとえば、顧客の信頼の喪失、能力の喪失、偏った意思決定プロセスなどです。
• 監視：AIの決定が発生した場合に透明性と説明性を促進し、従業員、顧客、利害関係者の間で信頼を生み出します。
• 価値の最大化：AIの使用がビジネス目標に向けられていることを確認し、その利点が効果的に実装されていることを確認してください。

合理的なガバナンスがなければ、AIは意図しない損害、倫理的違反、法的罰、評判の損害につながる可能性があります。

AI政府は、単なるコンプライアンスまたはリスク削減機能ではなく、戦略的な先駆者です。明確な規則、責任、倫理的ガイドラインを決定することにより、組織はAIの革新が責任を持って繁栄できる環境を促進することができ、より持続可能で信頼できるAIソリューションにつながります。 AI政府の必要性は、AIシステムの自律性と複雑さの増加に直接比例します。 Simple AI Assistantの組​​織がより洗練されたAIエージェントおよび基本モデルに合格した場合、会計義務、透明性、および制御の観点から新しい課題に対処するために、ガバナンスの範囲と厳格さもさらに開発する必要があります。

フレームワークは、効果的なAI政府のためのベストプラクティスと機能します

ガバナンスのアプローチは、非公式（企業価値に基づく）からアドホックソリューション（特定の問題への反応）、正式な（包括的なフレームワーク作業）までの範囲です。

主要なフレームワーク作業（例）：

• NIST AIリスク管理フレームワーク（AI RMF）：税金、マッピング、測定、管理などの機能を介してAI関連のリスクを制御するサポート組織に焦点を当てています。
• ISO 42001：ガイドライン、リスク管理、継続的な改善を必要とする包括的なAI管理システムを確立します。
• OECD AIの原則：AIの責任ある取り扱いを促進し、人権、公平性、透明性、説明責任を強調します。

実装のためのベストプラクティス：

• 明確な役割と責任を備えた内部ガバナンス構造（AI倫理、職域を超えたワーキンググループなど）を構築します。
• AIアプリケーション用のリスクベースの分類システムの実装。
• データの品質、データ保護、歪みのレビューなど、堅牢なデータ政府と管理を確保します。
• 関連する基準と規制に基づいたコンプライアンスおよび適合性レビューの実装。
• 特に高リスクのシステムと重要な決定のために、人間の監督を規定しています。
• 透明なコミュニケーションによる利害関係者（従業員、ユーザー、投資家）の統合。
• 明確な倫理ガイドラインの開発とAI開発サイクルへの統合。
• ガバナンスガイドラインの理解と受け入れを確保するためのトレーニングコースと変更管理への投資。
• 明確に定義されたアプリケーションとパイロットプロジェクトから始めて、徐々にスケーリングします。
• 会社で使用されているAIシステムのディレクトリの管理。

効果的なAI政府は単位ソリューションではありません。組織は、NIST AI RMFやISO 42001などのフレームワーク作業を、特定の業界、サイズ、リスクへのリスク、および使用するAIの種類に適応させる必要があります。実用的な適応なしの枠組みの純粋に理論的な買収は、おそらく効果的ではありません。 AI政府における「人間の要因」は、アスペクト「プロセス」と「テクノロジー」と同じくらい重要です。これには、説明責任の明確な割り当て、包括的なトレーニング、倫理的で責任あるAIの使用を評価する文化の促進が含まれます。従業員の受け入れと理解がなければ、最も設計されたガバナンスフレームワークでさえ失敗します。

AI政府の枠組みの主要なコンポーネント

この表は、AI政府を確立または改善したいマネージャーに包括的なチェックリストと指示を提供します。

AI政府のフレームワークの主要なコンポーネントは、AIの責任ある効果的な使用を確保するために重要です。中央の原則と倫理的ガイドラインは、企業の価値を反映し、人権、公平性、透明性に向けて自分自身を向ける必要があります。役割と責任は明確に定義されるべきです。これには、AI Ethics Council、データマネージャー、モデル試験官が含まれます。これにより、タスク、意思決定の権限、および説明する義務を明確に決定する必要があります。効果的なリスク管理には、EU KI法のカテゴリに基づいて定義されているリスクなど、リスクの識別、評価、および削減が必要です。ここでは、定期的なリスク評価と削減戦略の開発と監視が中心的な役割を果たします。データガバナンスは、GDPRのコンプライアンスや差別に対する措置など、品質、データ保護、セキュリティ、バイアス認識などの側面が考慮されることを保証します。モデルのライフサイクル管理には、開発、検証、使用、監視、試運転のための標準化されたプロセスが含まれ、ドキュメント、バージョン化、継続的なパフォーマンス監視に特に重点を置いています。透明性と説明性は、AIの決定のトレーサビリティを確保し、AI使用を開示するために不可欠です。 EU KI法やGDPRなどの法的要件の順守は、継続的なレビューとプロセスの調整、および法務部との協力によっても保証する必要があります。開発者、ユーザー、マネージャーの意識のトレーニングとシャープニングは、AIベース、倫理的側面、ガバナンスガイドラインの理解を促進します。最後に、誤動作、倫理的違反、またはセキュリティインシデントに効果的に対処するために、インシデント反応と修復を保証する必要があります。これには、確立された報告ルート、エスカレーションプロセス、および迅速かつ標的を絞った介入を可能にする是正措置が含まれます。

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リードを奪う：AI変換のための戦略的命令

AIの準備を培う：継続的な学習の役割とさらなる資格

専門知識に加えて、マネージャーは、企業を効果的に前進させるためにAIの戦略的理解を必要としています。マネージャー向けのAIトレーニングは、AIベース、成功したケーススタディ、データ管理、倫理的考慮事項、および自社のAIの可能性の特定をカバーする必要があります。 2025年2月2日から、EU KI法（第4条）は、AIシステムの開発または使用に関与している人員の「AI能力」を規定しています。これには、AIテクノロジーの理解、アプリケーションの知識、批判的思考、法的枠組みの条件が含まれます。

マネージャー向けのAIトレーニングの利点には、AIプロジェクトを管理し、持続可能なAI戦略を開発し、プロセスを最適化し、競争上の利点を確保し、倫理的で責任あるAIの使用を確保する能力が含まれます。 AIの能力とスキルの欠如は、AI適応のかなりの障害です。証明書コース、セミナー、オンラインコース、プレゼンストレーニングなど、さまざまなトレーニング形式が利用可能です。

AIの準備は、技術スキルの獲得だけでなく、組織全体の継続的な学習と適応性の考え方の促進を意味します。 AIの急速な発展を考慮すると、特定のツールベースのトレーニングは時代遅れになる可能性があります。したがって、批判的思考のための基本的なAIの知識とスキルは、より恒久的な投資です。 EU KI法からの「AI能力義務」は、さらなる資格のための規制上の推進力ですが、組織はこれをコンプライアンス負荷としてではなく、機会と見なすべきです。よりAIに能力のある労働力は、革新的なAIアプリケーションを特定し、ツールを効果的に使用し、倫理的影響を理解するためにより優れています。これにより、全体的にAIの結果が向上します。 AIのスキル/理解の欠如とシャドウAIの広がりとの間には明確なつながりがあります。包括的なAIフォーメーションへの投資は、従業員が情報に基づいた責任ある決定を下すことができるようにすることにより、非許可されていないAI使用に関連するリスクを直接減らすことができます。

可能性とリスクの合成：ソブリンAIリーダーシップのロードマップ

AIの変換の管理には、技術の可能性（革新、効率、品質）とその固有のリスク（倫理的、法的、社会的）についての全体的な理解が必要です。

組織のAI旅行の積極的な設計には、ソブリンAIリーダーシップが含まれます。

• EU KI法などの倫理原則と法的枠組みに基づいた堅牢なAI政府の設立。
• あらゆるレベルでの継続的な学習とAI能力の文化の促進。
• 具体的な価値を提供するAIアプリケーションの戦略的識別と優先順位付け。
• AIの人間の影響を置き換えて管理する代わりに、補完されたスキルに焦点を合わせて人間の才能を強化します。
• Schatten-Kiなどの積極的な管理上の課題。

究極の目標は、AIを持続可能な成長と競争上の利点の戦略的先駆者として使用し、同時に潜在的な欠点を減らすことです。本当の「ソブリンAIリーダーシップ」は、内部組織管理を超えており、AIの社会的影響とこのエコシステムにおける会社の役割についてのより広範な理解が含まれています。これは、政治的議論に参加し、倫理基準の決定に貢献し、AIが社会的井戸に使用され、利益だけでなく使用されることを意味します。 AI変換の旅は線形ではなく、あいまいさと予期しない課題によるナビゲーションが含まれます。したがって、マネージャーは、組織の俊敏性と回復力を培って、チームがAIによる予期せぬ技術の進歩、規制の変化、または市場関連障害に適応できるようにする必要があります。

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テクノロジーの理解と使用：意思決定者向けのAIベース

人工知能による変革はもはや未来の遠いビジョンではなく、あらゆる規模や産業の企業に挑戦する現在の現実であり、同時に巨大な機会を提供します。スペシャリストとマネージャーにとって、これは、AIの可能性を責任を持って持ち上げ、関連するリスクを自信を持って管理するために、この変化の設計に積極的な役割を果たすことを意味します。

生成モデルからアシスタントとエージェントの区別、機械学習や基本モデルなどの技術的要因まで、AIの基本は、より深い理解の基礎を形成します。この知識は、AIシステムの使用と統合について明確に決定できる決定を下すために不可欠です。

法的枠組み、特にEU KI法は、AIの開発と適用に関する明確なガイドラインを設定しています。リスクベースのアプローチと結果として生じる義務は、特にリスクの高いシステムの場合、および従業員の必要なAI能力に関して、積極的な議論と堅牢なガバナンス構造の実施が必要です。イノベーションの追求と説明責任の必要性との間の緊張の分野は、コンプライアンスと倫理をイノベーションプロセスの不可欠な部分と見なす統合戦略によって解消されなければなりません。

AIの可能性のある使用は多様であり、業界全体です。適切なユースケースの特定、プロンプトなどの効果的な相互作用技術の制御、およびシャドウアプリケーションの意識的使用は、あなた自身の責任分野でAIの付加価値を実装するための重要な能力です。

最後になりましたが、AIは、導かれ、一緒に働き、創造性が生きているように、持続的に方法を変えます。マネージャーは、共感、批判的思考、変化管理などの人間のスキルに集中し、人々と機械が相乗的に働く文化を創造するために、スキルを適応させる必要があります。コラボレーションの促進とクリエイティブパートナーとしてのAIの統合には、新しい思考と管理の新しい方法が必要です。

包括的なAI政府を確立することは、オプションのアクセサリーではなく、戦略的な必要性です。 AIの倫理的、透明性、安全な使用のフレームワークを作成し、リスクを最小限に抑え、すべての利害関係者に信頼を築きます。

AI変換は、継続的な学習、適応性、明確なビジョンを必要とする旅です。これらの課題に直面し、ここで概説されている原則と実践を内面化する専門家とマネージャーは、組織、エリア、チームの未来を設計し、人工知能の時代に自信を持って設計するための設備が整っています。