Thinking Machinesはアジア太平洋地域における*OpenAIの最初のサービスパートナー*として位置づけられ、企業の運用の基盤における人工知能の統合を革命的に進めています。この協力は、非効率的なパイロットプロジェクトによってしばしば制約される*AIの採用*に関する主要な課題を克服することを目指しています。Thinking Machinesは、戦略的かつカスタマイズされたトレーニングに基づき、組織がプロセスの最適化と*業務効率の向上*を達成するのを支援することを目指しています。
Thinking MachinesとOpenAIの戦略的パートナーシップ
Thinking Machines Data Scienceは最近、OpenAIとの公式なパートナーシップを結び、アジア太平洋地域におけるサービスパートナーとしての地位を確立しました。この協力は、アジアの多くの企業が人工知能を測定可能な結果に変えるのを支援することを目指しています。この提携は、この地域におけるAIの採用が急成長している中で行われています。
IBMの報告によれば、61%の企業がすでにAIを使用しています。しかし、多くの企業はパイロットプロジェクトを超えて具体的な商業的影響を生じさせるのに苦労しています。このパートナーシップを通じて、Thinking MachinesとOpenAIは、ChatGPT Enterpriseに関するエグゼクティブトレーニング、カスタムAIアプリケーションの作成の支援、および日常業務へのAIの統合に関する指導を提供することに取り組んでいます。
組織能力の強化
Thinking Machinesの創設者兼CEOであるStephanie Syは、このパートナーシップは能力の強化に重点を置いていると表明しました。「私たちは単に新しい技術を導入するのではなく、組織がAIを利用するために必要なスキルと戦略を開発するのを支援しています」と彼女は述べました。目標は、アジア太平洋地域内での人間とAIの協力を促進しながら、仕事の未来を再発明することにあります。
AIの採用に関する課題
AI Newsとのインタビューで、Syは企業がAIを効果的に採用できない主要な理由を特定しました。多くの組織はAIを単なる技術的な取得とみなし、その運用を変革する能力を無視しています。この見解はしばしば停滞したパイロットプロジェクトに繋がります。これらの障害を克服するためには、以下の3つの基本的な要素が必要です：明確なリーダーシップの整合、ワークフローの再定義、そして従業員のスキルへの投資です。
これらの3つの側面– ビジョン、プロセス、人々 – に集中することで、パイロットプロジェクトは具体的な結果に変わることができます。
AI統合の中心にあるリーダーシップ
多くのリーダーはAIを技術プロジェクトとして認識し、戦略的優先事項とは見なしていません。Syは、AIが成長のエンジンであるのか管理すべきリスクであるのかを明確にすることは経営陣の役割だと主張しています。明確な優先目標を確立し、リスクに対する意欲を定義することで、C-suiteはAIの企業能力への統合を促進することができます。
Thinking Machinesは通常、エグゼクティブセッションから始まり、リーダーがChatGPTのようなツールの付加価値を探求し、ガバナンスのルールやスケーリングの機会について議論します。この明確性は、AIを実験から制度的な能力へと移行させます。
人間とAIの協力
Syは「人間とAIの協力」を、人間が判断と意思決定に集中し、AIがルーチンなステップを管理するアプローチとして説明します。このモデルを実装することで、時間を大幅に節約し、結果の質が向上します。
エージェンシーAIと実行の管理
エージェンシーAIの概念は、Thinking Machinesにとって別の優先事項であり、システムが複雑なプロセスを複数のステップで処理できるようにします。これらのシステムは調査を調整し、フォームに記入し、API呼び出しを実行でき、常に人間が管理します。このアーキテクチャは迅速な実行と生産性の向上を可能にしながら、人間の制御を犠牲にすることはありません。
Thinking Machinesは、「人間のガバナンス」および監査可能性の原則がこの枠組み内で適用されることを確認し、すべての行動が追跡可能で企業ポリシーに準拠していることを保証しています。
AIガバナンスの自立化
AIの採用が加速する中で、ガバナンスが遅れをとらないようにしています。Syは、適切なガバナンスは日常業務に組み込まれるべきであると述べています。これは、承認されたデータソースの使用、アクセス制御の適用、デリケートな処理時の人間の検証の必要性を含みます。
Syは、チームがAIを受け入れるために必要な信頼を構築するための指標ガバナンスモデルの実施を推奨し、より広範で迅速な採用を可能にします。処理されたデータの透明性は、この信頼を確立するのに役立ちます。
地域に根ざした適応と地域規模での拡張
アジア太平洋地域の文化的および言語的多様性は、AIソリューションのスケーリングに独自の課題をもたらします。ユニークなモデルだけでは不十分です。Syは、「地域に根ざして構築し、その後意図的に拡張する」こと、地域の特性に合わせてAIを調整してから、いくつかの側面を標準化することを推奨します。
Thinking Machinesは、この戦略をシンガポール、フィリピン、タイを含むさまざまな国で実施し、地域に基づいてソリューションを展開する前に、地元のチームでその価値を証明しています。
ツールよりもスキルを優先
Syは、実力向上はツールの取得だけでなく、スキルの開発にあると強調しています。重要なスキルの3つのカテゴリが浮き彫りになります：エグゼクティブリテラシー、ワークフローデザイン、および実践的スキルです。この教育フレームワークは、チームが実験を繰り返しの成果に置き換えるのを支援します。
AIによって変革される産業の未来
5年後の展望において、SyはAIが主要なビジネス機能の完全な実行へと進化すると予測しています。予想される利点はソフトウェア開発、マーケティング、サービスオペレーションにおいて現れると考えています。
Thinking Machinesは、均一な戦略にとどまることはありません。フィリピン銀行のために開発されたBEAiのような各プロジェクトは、このアプローチの顕著な例です。このモデルや他のモデルは、地域におけるAI技術の強化された統合に貢献しながら、地元の能力に調整され、量的に測定可能な成果を提供する必要があります。
よくある質問
Thinking MachinesとOpenAIの協力とは何ですか？
Thinking MachinesはOpenAIとのパートナーシップを結び、アジア太平洋地域の企業が人工知能を利用して測定可能な成果を得るよう支援しています。この地域におけるOpenAIの最初の公式のサービスパートナーです。
Thinking Machinesは企業がAIを採用するのをどのように支援していますか？
Thinking Machinesは、ChatGPT Enterpriseに関するエグゼクティブトレーニング、カスタムAIアプリケーションの作成支援、および企業の日常業務にAIを統合するためのアドバイスを提供しています。
企業がAIを採用する際に直面する主な課題は何ですか？
企業はしばしばAIを技術の取得と見なしており、商業的な変革と捉えていないため、停滞するパイロットプロジェクトにつながります。AIの統合に成功するためには、戦略的なアプローチが必要です。
AIの採用におけるリーダーシップの重要性は何ですか？
リーダーシップは、AIが成長のエンジンと見なされるのか、管理されるリスクかを決定する重要な役割を果たします。明確な方向性は、目標、リスクへの意欲、AIプロジェクトの責任を定義するために重要です。
Thinking Machinesはどのように人間とAIの協力を実践していますか？
それは、「人間が指導する」モデルであり、人間が判断と意思決定に集中し、AIが調査や文書作成などのルーチンタスクを管理することで、時間と効率を向上させます。
エージェンシーAIとは何で、Thinking Machinesはどのように利用していますか？
エージェンシーAIは、単純なリクエストを超えて、マルチステップのプロセスを管理します。Thinking Machinesはこれらのシステムを使用して、タスク全体を調整しつつ、人間を意思決定の中心に置いています。
Thinking MachinesはAIに関するガバナンスをどのように管理していますか？
Thinking Machinesは、承認されたデータソースを使用し、アクセス制御を実施し、AIの安全で信頼できる採用を保証するために監査トレイルを維持することで、ガバナンスを日常業務に統合しています。
Thinking Machinesはアジア太平洋地域でのAI採用にどのようなモデルを採用していますか？
Thinking Machinesは、地域の特性に合わせてAIを調整するためにまず現地で構築し、その後地域的な規模でのイニシアチブを拡張するアプローチを優先しています。これにより、ソリューションが関連性を保ち、効果的であることを確保します。
AIを通じての労働環境で成功するためには、どのスキルが不可欠ですか？
重要なスキルには、AIの成果を定義するためのエグゼクティブリテラシー、人間とAIの相互作用のためのワークフローデザイン、そしてクエリを形成し信頼できるデータを評価する実践的なスキルが含まれます。
Thinking Machinesはどの業界でAIサービスを拡大する予定ですか？
Thinking Machinesは、金融、小売、製造業などの分野で特に拡大し、特定の課題に応えるAIソリューションを開発して新たな機会を生み出すことを計画しています。
