企業のデータ管理とインフラストラクチャの欠点に対処すること、および内部の構造とプロセスの硬直性と人材不足に対処することが、これらの課題の中で大きく立ちはだかっています。 この調査のために調査したテクノロジー エグゼクティブの約 72% は、会社が AI の目標を達成できない場合、データの問題がその理由である可能性が高いと述べています。 処理速度、ガバナンス、データの品質、およびモデルに対するデータの十分性を向上させることが、AI を確実にスケーリングできるようにするための主要なデータ要件であると調査回答者は述べています。
このレポートは、組織がビジネスに潜在的な AI を保持するために対処しなければならない、これらおよびその他のデータの制約に光を当てます。 また、企業がデータ機能を AI の目標により近づけるために計画している投資やその他の対策も特定します。 この調査結果は、600 人の最高情報責任者、最高技術責任者、およびその他の上級技術リーダーを対象とした世界規模の調査に基づいています。 また、そのようなエグゼクティブ 10 人との詳細なディスカッションから洞察を得ました。
以下は、この調査の主な調査結果です。
- 企業は、より広範な AI の採用を、自社の将来にとってミッション クリティカルであると考えています。 現在、企業全体での AI の使用はほとんど制限されていますが、調査対象の経営幹部は、今後 3 年間ですべてのコア機能で使用事例を大幅に拡大することを計画しています。 半数以上が、2025 年までに IT、財務、製品開発、マーケティング、販売などの機能で AI の使用が普及または重要になると予想しています。ほとんどの企業はさまざまなユースケースを追求しますが、多くの企業は AI が社会に与える影響を高めることも目指しています。トップライン、収益を生み出す使用からの収益を増やします。
- AI のスケーリングを成功させることは、データ戦略の最優先事項です。 調査対象企業のデータ戦略と AI 戦略は密接に関連しています。 調査対象のエグゼクティブの 4 分の 3 以上 (78%) と、リーダー グループのほぼ全員 (96%) が、AI と機械学習のユースケースをスケーリングしてビジネス価値を生み出すことが、今後のエンタープライズ データ戦略の最優先事項であると述べています。 3年。
- AIのデータ基盤を強化するために、大幅な支出の増加が計画されています. 調査対象の CIO、特にリーダー グループの CIO は、データと AI 基盤のさまざまな部分を強化するために、現在から 2025 年までの間に投資を大幅に増やすことを計画しています。 今後 3 年間のデータ セキュリティへのリーダーの支出は 101%、データ ガバナンスで 85%、新しいデータおよび AI プラットフォームで 69%、既存のプラットフォームで 63% 増加します。 （サンプル全体の類似値は、それぞれ 59%、52%、40%、42% です。）
- 投資拡大の意向は、金融サービス業界で最も強い。 調査対象の 14 の業界の中で、AI リーダーは小売/消費財および自動車/製造会社で最も多くなっています。 データ管理とインフラストラクチャの上記の分野におけるこれらのセクターでの予想される投資の伸びは、1 つの例外を除いて、他のすべてのセクターよりも高くなります。
- マルチクラウドとオープン スタンダードは、AI の進歩に不可欠です。 調査回答者のほとんど (72%) とほぼすべてのリーダー (92%) が、マルチクラウド アプローチが AI 開発に提供する柔軟性を高く評価しています。 この調査でインタビューを受けた CIO は、マルチクラウドのサポートにおけるオープン アーキテクチャ標準の役割と、AI 開発を進める上での両方の重要性も強調しています。
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