スモール ビジネス AI は職場に大きな影響を与える

長年にわたり、中小企業は人工知能 (AI) にアクセスできませんでした。 この技術は新しすぎて一般に手頃な価格ではなく、その限界はまだ確立されていました。 その結果、ほとんどの企業は、その影響と中小企業の運営効率を向上させる可能性に不慣れでした。

2023 年にはこの傾向に逆行し、中小企業の SaaS 空間の主力としての AI の地位を固めると予想しています。 多くの要因が寄与しますが、主要な原動力はほぼ同じままです。それは、AI が組織全体のソフトウェアに自動的に組み込まれることで、メインストリームに参入することです。 これは、オフィス アプリ (チャット、電子メール、ファイル共有、その他の従業員エクスペリエンスに重点を置いた共同作業用のスモール ビジネス ソフトウェアを含む一連のプログラム) で既に見られます。

Zoho では、Workplace と呼ばれるこれらのアプリの包括的なスイートを提供していますが、ほとんどの中小企業の SaaS ベンダーは、製品の中にこれらのアプリの少なくとも 1 つを持っています。

オフィス アプリ内の AI はまだ比較的新しい概念であるため、このテクノロジが今日の中小企業にどのように役立つか、およびオフィス ソフトウェア内の AI の将来についてこれらの企業が知っておくべきことについて詳しく説明します。

小さくても力強い

中小企業が日常的に AI を使用するという考えに圧倒されているのは理解できます。 最近まで、このテクノロジはほとんど利用できず、バグのある動作に悩まされていました。 そのため、その使用は、少しの技術知識を持っている従業員に追いやられました. もう違います。 最新の AI はバックグラウンドで動作し、サポート タスクを実行して、従業員が時間をリダイレクトできるようにし、最小限の事前のデジタル知識を必要とします。 実際、オフィス アプリ内の AI は、従業員が時間を最大限に活用できるように導くことができるようになります。

たとえば、いくつかの問題にぶつかった大規模なクライアント プロジェクトのトラブルシューティングを行うために招集された一連の会議を考えてみましょう。 1 つ目は対面で行われ、手書きでメモが取られ、そのメモの写真が出席者リストに共有されます。 その後、数人のリモート従業員がビデオ通話に参加して、新しい優先事項について直接話し、次のステップの概要を示す最新のクライアント プレゼンテーションを共有します。

堅牢な共同 AI は、これらの会議のさまざまな記録 (手書きのメモ、ビデオ トランスクリプト、埋め込み画像) を収集し、新しい情報を元のプロジェクト ロードマップと比較できます。 これには、AI が手書きのメモをスキャンしてデジタルに変換するだけでなく、コンテンツの画像を解析することも含まれます。 次に、各従業員のタスク リストを更新し、チームの他のメンバーと同期して、可視性を最大限に高め、行動までの時間を最小限に抑えることができます。

これらのアクションはすべて Office アプリ内でも実行できます。追加の製品は必要ありません。これは、従業員が標準化されたワークフローを確立していない可能性がある中小企業にとって特に重要です。

この可能性は、中小企業が AI を最大限に活用するためのオフィス ソフトウェアの確固たるベースラインを確実に確立するための理想的な時期を表しています。 これはトレーニングから始まります。ソフトウェアは、右足から始めた場合にのみ学習できるからです。 トレーニングには、理想的には、データの偏りをチェックし、テクノロジ スイートを構築する際の統合を優先する人間の支援が含まれます。

統一された職場とは、エコシステム全体で通信とセキュリティの一貫性を確保し、冗長性の可能性を減らすために、内部アプリがすべて単一のベンダーによって作成される職場です。 中小企業は、成長に合わせてばらばらなシステムを再構成するよりも、適切な統一された足でソフトウェアのジャーニーを開始する方がはるかに簡単です。

セキュリティのハイライト

企業の AI が健全なデータに依存すればするほど、自律的にタスクを処理し、優先順位を付けることができるようになります。 しかし、中小企業が成長するときのようにデータが豊富にある場合、セキュリティの問題のリスクは依然として高くなります。 中小企業は、共有データベースを利用するということは、攻撃が最大の影響を与える可能性がある単一の場所が存在することを意味し、企業のリソースの多くをプライバシーの維持に費やす必要があると考える可能性があります。

ただし、AI 自体がセキュリティの強化を可能にし、このテクノロジは時間の経過とともに改善される予定です。 トレーニング プロセス中、従業員は外れ値データ ポイントをフィードしてラベルを付け、AI にデータ侵害の構成要素を認識させ、誤検知を特定してコースを修正することができます。 繰り返しになりますが、企業の AI に関連データが事前に読み込まれている場合、AI は独自に前進する結果を再確認できます。

統一された職場は、さまざまなベンダーで構築されたシステムよりもはるかに多くのコンテキストの手がかりを提供することにより、エラー チェック プロセスをさらに改善します。 特にデータ侵害の場合、情報が 2 つのまったく異なるシステム間でどのように転送されるかを知る方法はなく、各企業がさらなる問題を防ぐためにいつ行動を起こすかを正確に知ることは不可能です。 ただし、単一のベンダーは、すべてのオフィス アプリのアクティビティを簡単に監視できるだけでなく、エコシステム全体に更新を迅速かつ効率的に展開できます。

各タスクの昇格

AI のより大きなスケールの機能が多くの注目を集めている一方で、際立っているのは悪魔のような細部のシンプルさです。 上記の状況を考えてみましょう。この状況では、複数の会議からのメモとファイルが統合され、会社のワークフローに統合されます。 プロセスは健全かもしれませんが、入力に矛盾やエラーがある場合、AI は正確さを提供できない可能性があります。

幸いなことに、現在および今後の AI は、従業員が他の場所では期待しているが、統合システムでは体験できなかった可能性がある機能から始めて、どんなに小さなことであっても、すべての作業タスクに焦点を当てています。 たとえば、AI 主導のスペル チェックは、単語自体を超えて、文法エラーを強調表示し、より多くのコンテキストが必要な場所を示します。

統合により、この形式の AI は、ブラウザーやソーシャル メディア プログラムなど、1 人の従業員のマシン内の複数のアプリで利用できます。 従業員のデバイスが統合システムに接続されている場合、AI はその使用を追跡し、インストールできるファイルの種類と、外部ユーザーが持つことができるアクセスのレベルを規制できます。 これらの各アクションは、電子メールまたはチャットを介して他のユーザーに伝えることができます。

Office AI の開発は現在、持続可能性と長寿に向けたロードマップを加速しています。 いくつかのタスクを実行するようにシステムをトレーニングすることは、AI をインストールするよりもはるかに効率的ではありません。AI は、事前にいくらかの時間を必要としますが、それ自体を成長させ、現在および新しいワークフローが発生したときにそれを処理することができます。

間もなく、AI テクノロジーはおまけ機能やあると便利な機能ではなく、不可欠な職場の生産性ツールと見なされるようになります。 これが起こると、以前に AI の経験を持つ企業は競争の先を行くことができるようになるため、中小企業は今日からオフィスでこのソフトウェアを使い始めるのが賢明でしょう.

Ramprakash “Ram” Ramamoorthy 著