AIがイノベーションの大きな原動力となる理由

近年、人工知能は新興技術から必需品へと徐々に変化してきました。より大規模な企業の問題に対する解決策を見つけるために、AI 変革に重点が移っています。 AI は優れた実現手段ですが、科学プロジェクトや概念実証のための時間は急速になくなりつつあります。 2022 年には、長期的なスケーラビリティを重視しながら、AI 運用の規模、戦略的重要性、ミッションクリティカル性が拡大すると予想されます。最近の IEEE の調査「2022 年の最も重要なテクノロジー」では、CIO、CTO、テクノロジー リーダーの 95% が、今後 1 ～ 5 年間で AI がほぼすべての業界セクターにおけるイノベーションの主な推進力になると考えています。

ほとんどの CIO にとって、これは扱いが難しいでしょう。テクノロジー大手以外でも、多くの商業 IT 企業がまだ AI について学習中です。 AI の用途は非常に幅広いため、CIO が直面する主な課題の 1 つは、最も高い収益率を生み出すユースケースに投資を確実に集中させることです。

注目すべきAIトレンド

このような背景から、リーダーたちは今年、AI のいくつかのトレンドに細心の注意を払う必要があります。詳細は以下の通りです。

データの争奪戦が最優先事項

ほとんどの企業はまだ AI 開発の初期段階にあります。これらの企業は最先端のデータベースを構築する必要があります。ほとんどの AI モデルは膨大な量のデータを使用するため、企業は何千ものデータ ソースに対応できる拡張性のあるデータベースを開発する必要があります。

このようなモデルは、構造化データと非構造化データを統合し、信頼性が高く意味のある方法でデータ サイエンティストに提供できます。よりスケーラブルなデータを実現するには、従来のデータ ウェアハウス テクノロジとリレーショナル ストレージに抽出、変換、ロード機能を追加する必要があり、多くの場合、リアルタイム処理のためにデータ ストリームを提供する必要があります。

自動化されたプロセス検出により、ロボットによるプロセス自動化の取り組みが促進されます

世界はより秩​​序あるようになるでしょう。最新のプロセス検出技術を使用することで、ビジネス リーダーは企業内での自動化の可能性を認識できるようになります。これらのテクノロジーは、自動化の可能性だけに焦点を当てていない場合でも、他の方法では得られないプロセス関連の洞察を提供します。プロセス マイニング、タスク マイニング、および新しい会話マイニング テクノロジーは、無駄のない開発を促進し、企業にロボット プロセス自動化パイプラインを構築するためのより自律的な方法を提供します。これらの技術の将来的な進歩により、インテリジェント オートメーションの使用が大幅に増加するでしょう。

人工知能が効率的なサプライチェーンを実現

将来的には、スマートサプライチェーンアプリケーションは例外ではなく標準になるはずです。需要と供給の予測からデジタル製造や物流まで、サプライ チェーンは常に変化し、AI に対応し、そして最も重要なことに、将来を見据えたものである必要があります。

人材不足が進歩を脅かす

AI 市場の急速な成長を考えると、効果的な人材管理は商業 IT 企業にとって重要な差別化要因となっています。これには、包摂性と生涯学習の文化をサポートするための最高クラスの採用および維持の取り組みが含まれる必要があります。 AI スキルを持つ人材の市場はかつてないほど競争が激しくなっており、この傾向は今後数年間続くと予想されます。したがって、あらゆる種類のビジネスや業界で戦略的提携が必要です。

人工知能がITの生産性を変える

将来の IT 環境は、人間の技術専門家が単独で対処するには強力かつ複雑になりすぎます。 CIO によって作成された現代システムの管理は、AI 導入が出現するもう 1 つの領域になります。人間がこれらのシステムをただ実行できるわけではありません。 AI により、これらのシステムに必要な観測性、介入、詳細な分析が可能になります。

生成 AI への関心が高まっていることから、アプリケーション開発におけるビジネス支援が期待されます。 2022 年には、CIO はエンジニアリング部門内の開発者の生産性に対する AI の大きな影響も評価するでしょう。最近の大きな進歩にもかかわらず、この分野の研究は長い間続けられてきました。