クラウドベースの生成 AI: 構築するか、購入するか?

デビッド・リンシカム

編纂者 | Yan Zheng

制作：51CTO テクノロジースタック（WeChat ID：blog）

テクノロジーの世界には暗黙の事実があります。それは、誰もが他人のテクノロジーを使いたがるということです。しかし、多くの企業では、生成 AI はこのパターンに従っていないようです。

生成 AI はいくつかの重要な意思決定を推進しており、その動きは非常に急速に進んでいます。すべての組織は、カスタム生成 AI プラットフォームを社内で構築するか、通常はクラウド サービスとして提供されるパッケージ化されたソリューションを AI ベンダーから購入するかという重要な決断に直面しています。

量と機会の両方が DIY に有利に働きます。奇妙ですが、その理由はあなたを驚かせるかもしれません。企業の genAI 戦略を再考するきっかけになるかもしれません。

1. 完全なカスタマイズと制御

生成 AI プラットフォームをゼロから構築することで、企業はその機能と機能性を完全に制御できるようになります。 AI テクノロジーは、組織の要件に合わせて正確に調整できます。これにより、企業独自のワークフローへの準拠が保証され、カスタマイズされたユーザー エクスペリエンスが提供されます。 DIY 生成 AI は、パブリック、プライベート、または従来のプラットフォームで実行できることに留意してください。現在、私たちは主にオープンソース、オンプレミス、またはパブリッククラウドでの特定の genAI テクノロジーの使用に重点を置いています。

自然言語によるインタラクションは、静的なビジネス プロセスを処理するためのより「人間的な」アプローチを提供します。しかし、これらのシステムはすぐにビジネスの中核となる可能性があり、すべての機能を完全に制御できない限り、システムが全体的な価値を提供できなくなるリスクがあるという懸念があります。つまり、あらゆる機能を備えて購入した AI プラットフォームが方向転換したり、消滅したりした場合、失敗したシステムと失敗したビジネスに悩まされることになります。

2. お金が増えれば、時間も増え、リスクも増える

複雑な生成 AI プラットフォームを構築するには、専門知識を持つ専門家チームが必要ですが、既存の人材プールでは十分な数を見つけることは困難です。ビジネスの正確な仕様に合わせて構築されたカスタム genAI ソリューションを開発するには、クラウドおよび非クラウド プラットフォーム エンジニアと連携するデータ サイエンティストと AI エンジニアが必要です。

これにより、複雑さが増し、高価な人材を雇う必要が生じる可能性があります。私の友人の CIO は、従業員を一流の技術大学の卒業式に送り、就職市場に出る前に学校の駐車場で直接アプローチして採用しています。それは不安を掻き立てるが、同時に革新的でもある。

ほとんどの企業は、十分な人材を見つけるために創造性を発揮する必要があります。一部の企業は人材の壁にぶつかり、プロジェクトを遅らせたり、システムを構築するのではなく購入することに決めました。

3. 購入金額

システムを購入すると、迅速な導入とすぐに使える機能が提供されます。これには、迅速な実装を可能にする事前構築されたソリューションが含まれます。すぐに価値が得られ、市場投入までの時間が短縮されます。

さらに、生成 AI サービスを購入すると、継続的なサポート、更新、改善が保証されます。 DIY アプローチでは特定の部分については多少の支援を受けることができますが、自分で構築することを選択した場合は、ほとんどが自分自身で行うことになります。

データベースの構築とサポートにかかるコストと、データベース ベンダーからデータベースを購入するコストを比較検討してください。もちろん、AI システムははるかに複雑で、多くのコンポーネントがありますが、この比喩は適切です。

ビルド アプローチの価値は、ビジネス ニーズに合わせてカスタマイズされた 1 回限りのソリューションを作成する必要があるかどうかによって完全に異なります。コア システムを完全に制御できれば、追加のコスト、時間、リスクを払う価値が生まれると賭けているのです。コア システムは、多くの場合、単なるビジネス自動化ではなく、ビジネスそのものになります。

今後数年間、genAI を正しく戦略的に使用することが、ビジネスの成功と失敗を分けることになるかもしれません。

4. すべての要素を考慮する

生成 AI プラットフォームを構築するか購入するかを決定する際には、すべての長所と短所を考慮してください。まず、生成 AI を社内で構築するとコストがかかる可能性があります。対照的に、既製のソリューションは実用性とコスト効率に優れています。

第二に、生成 AI を社内で構築するには熟練したチームを編成する必要がありますが、既製のソリューションでは、システムを構築した AI ベンダーの専門知識を利用できます。これは、リスクとコストをサプライヤーまたはプロバイダーに押し付けることを意味します。

最後に、AI ソリューションをゼロから作成するということは、技術プロセスに対する完全な創造性と制御を意味します。これにより、コンプライアンス対策と正確な機能を統合し、最初から要件を満たすことが可能になります。私たちは皆、建設がどのように行われるかを知っています。カスタマイズを行うと、多くの反復作業と時間のかかる開発が必要になります。さらに、社内で AI を構築するには、サポートとメンテナンスが重要です。これで DIY アプローチを正当化するほどの価値が得られない場合は、リスク、時間、コストを削減できる購入を検討してください。

将来、最終的に企業の倒産につながる誤った決断が数多く見られるようになるでしょう。本来構築すべきときに買収してしまったため、業界に技術的な価値を提供できないのかもしれません。あるいは、才能が不足し予算が限られているため、価値のあるものを生み出せないのかもしれません。

上記の状況については、基本的に推測する必要はなく、必ずこのようになります。

参考リンク: https://www.infoworld.com/article/3711705/build-or-buy-cloud-based-generative-ai.html