企業が生産性向上のためにAIを活用しようとする中、最高AI責任者の必要性が高まっている。

Foundry の 2023 年 AI 優先事項調査では、組織内で AI および AIGC テクノロジーをすでに実装している、実装を計画している、または積極的に調査している IT 意思決定者を対象に調査が行われました。

現在、AI にとっての最優先事項は AIGC の達成であり、回答者の 56% がさらに学習したいと考えています。

AIGCへの大きな期待

IT リーダーはさまざまなプロジェクトで AIGC を活用することを検討しており、その大半はチャットボットや仮想アシスタントを通じてこのテクノロジーを適用することに関心を持っています (回答者の 56%)。コンテンツ生成は AIGC のもう 1 つの重要な使用例であり、回答者の 55% がこれを挙げています。業界固有のアプリケーション (48%)、データ拡張 (46%)、パーソナライズされた推奨事項 (39%) が上位 5 つを占めています。

IT 組織の 4 分の 1 強 (26%) が、フィッシング シミュレーションなどのコンテンツの作成やポリシーの作成にすでに AIGC を使用しており、さらに 42% が 1 年以内に AIGC を使用する予定です。ソフトウェア開発に関しては、AIGC はラピッドエンジニアリングを通じて効果を発揮すると予想されており、21% がコード開発などと組み合わせて使用​​しており、41% が 1 年以内の使用を予定しています。ヘルプ デスクも AIGC の使用に適した領域であり、現在 17% が IT サポートに AIGC を使用しており、さらに 45% が 1 年以内に AIGC を使用する予定です。

回答者の 58% は、AIGC が従業員の生産性向上に大きな役割を果たすと答えており、自らテストするための概念実証を開始しているほどです。

しかし、こうした個人の生産性向上が企業レベルでも再現されるのか、あるいは企業がより少ない人員で同じ仕事をこなす機会をつかむのかについては意見が分かれている。回答者の 55% は、AIGC によって従業員がより付加価値の高い業務に再び集中できるようになると回答し、54% は AI 機能によって人員削減が可能になると回答しました。

企業はさまざまな方法で AIGC の導入に備えており、回答者の 57% がユースケースを特定し、45% がパイロット プログラムを開始し、41% が従業員のトレーニングまたはスキルアップを実施し、40% がポリシーとガイドラインを策定していると回答しています。

IT 意思決定者の約 30% がすでに AIGC ツールをユーザーに提供しており、23% がベンダー パートナーのアプリケーションをテストしていると回答しています。

ソフトウェアベンダーは、自社製品に AIGC を組み込むことに取り組んでいます。回答者の 55% がこれらの製品がより良いビジネス成果を生み出すことに同意していることに彼らは安心するでしょうが、残念なことに、これらの製品にもっとお金を払うと答えたのはわずか 44% でした。

IT 意思決定者は、使用しているエンタープライズ アプリケーションの一部に AIGC 機能が搭載されていることをすでに確認しています。それが最も頻繁に登場し、購入者が最大のメリットをもたらすと考えているのは、11月にリリースされるMicrosoftのM365 Copilotなどの生産性およびコラボレーションツールや、SalesforceのEinstein Copilotなどのマーケティング/セールスソフトウェアです。彼らがそれを見なかった、そしてそれが大きな利益をもたらすとは思わなかったのは、ERP 内であり、これは 9 月に Joule AIGC Assistant を発表した SAP にとって間違いなく失望となる結果となるでしょう。

セキュリティとプライバシーの問題

回答者は AIGC の使用に関していくつかの倫理的な懸念を抱いており、セキュリティとプライバシーの問題が最も多く (ともに 36%)、続いて真正性と信頼性 (34%)、知的財産 (31%)、コンプライアンス (29%)、偏見 (27%)、透明性 (27%) となっています。

データも懸念事項であり、効果的な AI を実装するための適切なデータとテクノロジーが自社にあると確信している回答者はわずか 34% でした。

ここで直面する最も困難な要件は、品質と量、プライバシーと倫理的配慮、そしてデータの変動性です。

技術面では、AIGC と既存のシステムの統合に影響を与える最も一般的な要因は、データ統合 (45%)、セキュリティとプライバシー (45%)、ユーザー エクスペリエンス (34%)、トレーニング (31%)、互換性 (26%)、変更管理 (25%) であり、これは他の新しいシステムやレガシー システムの統合と同じです。

金持ちがさらに金持ちになるのを助ける

組織は、従業員の生産性の向上（回答者の 48% が挙げている）、イノベーションの支援（43%）、競争上の優位性の獲得（41%）のために AI に投資しています。

ほぼすべての基準で、大企業（従業員 1,000 人以上の企業）が AI への投資と導入をリードしており、小規模な企業はそれに追いついていないのが現状です。つまり、ある意味では、AI は権力者の方向に物事をさらに動かす可能性のある破壊的な存在なのです。

大企業のうち、38% がすでにデータ サイエンティストを雇用しており、29% が AIGC をサポートするために特にデータ サイエンティストを探しています。小規模企業では、それぞれ 17% と 30% です。この不均衡は、他の AIGC サポート職の採用に関しても続いています。AI チャットボット開発者は現在、大企業の 20% で雇用されていますが、小規模企業では 8% です。また、プロンプト エンジニアの場合、その割合は 15% 対 7% です。最高 AI 責任者は、大規模組織では 15% に勤務していますが、小規模組織ではわずか 6% です。

ソフトウェア開発における応用

企業の 37% のソフトウェア開発者は、コード生成または補完にすでに AIGC を使用していますが、ここでも大企業が先頭に立っており、ソフトウェア開発に AIGC を使用している企業は 41% であるのに対し、小企業では 33% となっています。

こうした開発援助ツールをまだ利用していない国のうち、81%は将来利用する予定だが、今後1年以内に利用する予定があるのは34%のみで、残りはまだ予定を立てていない。

Foundry は 965 人の IT 意思決定者を対象に調査を実施しました。そのうち半数は北米に拠点を置き、3 分の 1 はアジア太平洋地域に、6 分の 1 は欧州、中東、アフリカに拠点を置いていました。テクノロジー業界が最も高いシェア（20%）を占め、次いで製造業（13%）、サービス業（11%）、金融サービス業（8%）、教育業（8%）、ヘルスケア業（6%）、小売・卸売・流通業（6%）となっています。