ジェネレーティブ AI に投資する前に CIO が答えるべき 11 の質問

生成型AIの重要性を考慮すると、CIOは監査、運用、戦略の全体的なアプローチを積極的に更新する必要がある、とビジネスプロセスアウトソーシング企業Genpactの副社長兼AI/機械学習サービス担当グローバルヘッドであるSreekanth Menon氏は最近語った。以下は、生成型 AI を導入する前に CIO が答えるべき 11 の質問です、と彼は言います。また、それぞれの質問がなぜ重要であるかについての補足コメントも提供しています。

1. 企業の AI 成熟度はどの程度ですか?

これにより、CIO は、生成 AI の領域における自社の位置を把握できるようになります。

2. AI インフラストラクチャの現在の状態はどうですか? 現在のパイプラインは生成 AI ツールに対応できますか?

これは成熟度評価を補完し、生成 AI 戦略を構築する前に何を整える必要があるかを関係者に知らせます。 AI トレンドを追求する際の収益性や ROI など、企業の取締役会レベルで最も差し迫った問題に対処します。

3. ソリューションの透明性と倫理性を強化するという観点から、生成 AI フレームワークへのパイプラインの統合はどの程度適応可能ですか?

これにより、利害関係者は、生成 AI などの新しいツールキットを導入するために必要な人材、プロセス、テクノロジーを理解することができます。

4. 現在の労働力のスキルは、生成 AI の能力と重複していますか? ニーズを満たすには、どの程度、どのようなスキルアップ プログラムを使用する必要がありますか?

生成 AI アプリケーションには、迅速なエンジニアリングや微調整などの機能が必要です。人工知能の分野がまだ初期段階にあった頃は、市場でこのスキルセットを持つ人材を見つけることは困難でした。したがって、社内のスキル能力を評価しながらスキルアップに積極的に取り組むことは、社内で適切な人材を見つけるのに役立ちます。

5. 企業が生成型 AI の文脈で人材、プロセス、テクノロジーを変革するには何が必要ですか?

これは、業界が AI の波に乗る際に健全な環境を作り出すのに役立ちます。

6. トップ顧客は生成 AI についてどう考えていますか? その感情は業界全体の感情と比べてどうですか?

これにより、企業は収益性を達成するために戦略を調整できるようになります。

7. 生成 AI 戦略の基礎は何ですか?

生成 AI 戦略は、適切な人材とテクノロジーを組み合わせて効果的なソリューションを開発するための鍵となります。

8. 生成 AI を使用する際のリスクと責任は何ですか?

人工知能にはリスクが伴うことはよく知られています。生成 AI は、幻覚や瞬間的な注入など、独自のリスクを伴う人工知能のサブセットです。

9. 生成 AI はプライバシーとデータ セキュリティにどのような影響を与えますか?

医療などの機密性の高い分野では、より高いレベルのプライバシーとデータ セキュリティが求められます。導入サイクルの早い段階で AI に関連するリスクを特定することが重要です。

10. ガバナンスの実践はどのようにあるべきでしょうか?

ガバナンスの実践は地理的な場所によって異なる場合があります。規制については国や地域ごとに独自の見解があります。 CIO は、組織の生成 AI ガバナンス ポリシーが現実世界の環境と一致しているかどうかを確認する必要があります。

11. 責任ある AI フレームワークを構築するには何が必要ですか?

ビジネスリーダーは、AI の使用に伴うリスクを軽減するために AI フレームワークを採用しています。 AIはまだ初期段階であるため、リスク分類は今後も進化し続けるでしょう。したがって、CIO は、生成 AI をより安全に使用するために、既存の生成 AI フレームワークにどのような変更を加える必要があるかを検討する必要があります。

これらの問題に対処することで、CIO は企業の取締役会が IT リスクや規制遵守、さらには生成 AI テクノロジーが付加できる戦略的価値を評価できるよう支援できるようになると Sreekanth 氏は述べた。 CIO は情報とコンテキストを提供することで、企業が適切な市場戦略を策定できるよう支援します。