生成 AI が注目を集める前から、AI は戦略的に重要であると認識されていましたが、2022 年の調査では、CIO の野心は限られていることがわかりました。組織の 94% が何らかの方法で AI を使用している一方で、2025 年までに「全社的な」AI の実現を目指しているのはわずか 14% でした。対照的に、AI を民主化する生成 AI ツールの力、つまり企業のあらゆる機能に AI を広め、すべての従業員をサポートし、すべての顧客を関与させることは、AI が特定のユースケースに使用されるテクノロジーから成長する転換点を予感させます。現代の企業を真に定義するものへと。
そのため、最高情報責任者と技術リーダーは断固とした行動をとらなければなりません。つまり、生成型 AI を採用して機会を捉え、競争の基盤を譲ることを避けると同時に、データ インフラストラクチャ、モデルの所有権、労働力の構造、AI ガバナンスに関する戦略的な決定を下す必要があります。 – 組織の成功に対する長期的な影響。
このレポートでは、世界最大級の有名企業の最高情報責任者や公共、民間、学術部門の専門家の最新の考え方を調査しています。 データおよびテクノロジーの上級幹部 600 名を対象とした世界的な調査を背景に、AI に関する彼らの考えを紹介します。
主な調査結果は次のとおりです。
• 大量の非構造化データや埋もれたデータが読みやすくなり、ビジネス価値が解放されます。 これまでの AI への取り組みは、構造化データが準備ができて豊富にあるユースケースに焦点を当てる必要がありました。 異種データセットの収集、注釈付け、合成の複雑さにより、広範な AI イニシアチブが実行不可能になりました。 対照的に、かつて隠されていたデータを表面化して利用する生成 AI の新しい機能は、組織全体に驚異的な新たな進歩をもたらすでしょう。
• 生成型 AI 時代には、柔軟で拡張性があり、効率的なデータ インフラストラクチャが必要です。 これらの新しい取り組みを推進するために、最高情報責任者と技術責任者は次世代のデータ インフラストラクチャを採用しています。 データ レイクハウスなどのより高度なアプローチでは、データと分析へのアクセスを民主化し、セキュリティを強化し、低コストのストレージと高性能のクエリを組み合わせることができます。
• 一部の組織は、オープンソース テクノロジーを活用して独自の LLM を構築し、独自のデータと IP を活用して保護しようとしています。 CIO は、機密情報の公開や、管理または可視化されていないプラットフォームへの依存など、サードパーティ サービスの限界とリスクをすでに認識しています。 また、カスタマイズされた LLM の開発や、より小規模なモデルから価値を実現することにもチャンスがあると考えています。 最も成功している組織は、リスク、比較優位、ガバナンスの慎重な計算に基づいて、適切な戦略的バランスをとっています。
• 自動化への不安は無視すべきではありませんが、ディストピア的な予測は誇張されています。 生成 AI ツールはすでに複雑で多様なワークロードを完了できますが、このレポートのためにインタビューした CIO や学者は大規模な自動化の脅威を予期していません。 むしろ、より広範な従業員が時間のかかる仕事から解放され、洞察、戦略、ビジネス価値といったより価値の高い分野に集中できるようになるだろうと彼らは考えています。
• 統合された一貫したガバナンスは、AI が加速できるレールです。 生成 AI は、商業的に機密な IP の保護、著作権侵害、信頼性の低いまたは説明できない結果、有害なコンテンツなど、商業的および社会的リスクをもたらします。 物事を壊したり、規制の変更に先んじたりすることなく迅速にイノベーションを起こすには、勤勉な CIO がテクノロジー、プロセス、組織構造に投資し、生成 AI 特有のガバナンス上の課題に対処する必要があります。
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