企業がAIをビジネスに統合する際の課題を克服する方法

調査データによると、AI 対応テクノロジーを導入して活用する準備が完全に整っている企業は世界中でわずか 14% です。このレポートでは、AI の使用と導入に対する企業の準備状況に焦点を当て、近い将来に深刻なリスクをもたらす主要なビジネスの柱とインフラストラクチャ間の重大なギャップを明らかにしています。

リーダーは最初にAIを採用する

AI の導入は数十年にわたってゆっくりと進んできましたが、GenAI の進歩と過去 1 年間の利用可能化により、このテクノロジーがもたらす課題、変化、新しい可能性への注目が高まっています。

回答者の 84% が AI がビジネス運営に大きな影響を与えると考えている一方で、データのプライバシーとセキュリティに関する新たな疑問も生じています。企業は、AI とデータの活用に関して最大​​の課題に直面しています。実際、回答者の 81% が、これは組織内にサイロ化されたデータが存在することが原因であると認めています。

調査結果によると、企業は AI 中心の未来に備えるために多くの積極的な措置を講じています。 AI 戦略の構築に関しては、回答者の約 3 分の 1 が先駆者 (十分に準備されている) に分類されており、C レベルの経営幹部と IT リーダーがこの問題に細心の注意を払っていることがわかります。

これは、回答者の 97% が、過去 6 か月間に組織内で AI テクノロジーを導入する緊急性が高まったと回答し、IT インフラストラクチャとサイバーセキュリティが AI 導入における最大の懸念事項であると報告されているためと考えられます。

AI 導入の競争が始まっており、企業は AI がもたらす変革の可能性を活用するために、戦略的計画から実行モードに移行するよう強いプレッシャーにさらされています。

AI 製品とサービスのメリットを実現するには、企業は AI モデルとツールチェーンを保護および準拠してパフォーマンスを確保し、機密データとシステムを保護し、信頼性が高く責任ある AI 結果を提供するソリューションを必要とします。

調査では、先駆者（十分な準備）である企業は全体でわずか14％であることに加え、世界中の企業の52％が後進者（準備ができていない）、4％が後進、48％が追随者（準備ができていない）であると考えられていることも判明しました。

同社は1年以内にマイナスの影響に直面する

回答者の 61% は、組織がビジネスに重大な悪影響を及ぼし始める前に AI 戦略を導入する時間は最大 1 年あると考えています。

戦略

73% の企業がリーダーまたはフォロワーとして評価され、遅れていると評価されたのはわずか 4% でした。さらに、95% の企業が非常に明確な AI 戦略を策定済み、または策定中であり、これは前向きな兆候ではありますが、まだ取り組むべき課題が残っていることも示唆しています。

インフラストラクチャー

企業の 95% は AI によってインフラストラクチャのワークロードが増加することを認識していますが、この複雑さに対応できる完全に柔軟なネットワークを備えているのはわずか 17% であり、23% の企業は現在の IT インフラストラクチャに新しい AI の課題に対処するための拡張性が限られているかまったくありません。

AI の機能とコンピューティング需要の増大に対応するために、75% 以上の企業が、現在および将来の AI ワークロードをサポートするために、より多くのデータセンター GPU を必要としています。さらに、回答者の 30% は、ネットワークのレイテンシとスループットが最適ではない、または最適ではないと回答し、48% は将来のニーズを満たすためにこの分野でさらなる改善が必要であると考えています。

データ

データは AI 運用の基盤である一方、準備が最も不十分な領域でもあり、他の柱と比較して遅れている企業 (17%) が最も多く、回答者の 81% が組織内にある程度のサイロ化または断片化されたデータが存在すると主張しています。

これは重要な課題となります。さまざまなソースに存在するデータを統合し、AI で利用できるようにすることが複雑なため、これらのアプリケーションの潜在能力を最大限に活用する能力に影響を及ぼす可能性があるからです。

タレント

取締役会とリーダーシップ チームは、AI によってもたらされる変化を受け入れる可能性が最も高く、両グループの 82% が AI を高くまたは中程度に受け入れていると回答しています。ただし、AI をあまり受け入れていない、またはまったく受け入れていない中間管理職 (22%) の間では、さらなる取り組みが必要であり、企業の約 3 分の 1 (31%) が AI 導入に対する意欲が限られている、または従業員が明らかに抵抗していると回答しています。

AI スキルの需要は、デジタル格差の新たな時代を浮き彫りにしています。回答者の 90% が現在の従業員のスキル向上に投資したと回答しましたが、29% は十分なスキルを持った人材を見つけられるかどうか疑問視しています。

AI政策の導入は遅れている

ガバナンス

企業の 76% が包括的な AI ポリシーを持っていないと報告しており、これは企業が信用と信頼を損なう可能性のあるすべての要素を考慮して管理する必要がある問題です。

これらの要素には、データのプライバシーとデータ主権、および世界的な規制の理解と遵守が含まれます。さらに、データとアルゴリズムのバイアス、公平性、透明性の概念にも細心の注意を払う必要があります。

文化

この柱には、他のカテゴリーと比較してリーダーが最も少ない (9%) ですが、これは主に、AI の広範な導入に向けた包括的な変更管理プログラムを備えているのがわずか 21% であるためです。社内の AI による変化に最も敏感な C レベルの経営幹部は、包括的な計画の策定を主導し、その計画を、導入率が比較的低い可能性のある中間管理職や従業員に明確に伝える必要があります。

良いニュースとしては、モチベーションが高く、回答者の約 80% (79%) が、組織が中程度から高い緊急性を持って AI を導入していると答え、変化に抵抗していると答えたのはわずか 2% でした。