人工知能の知能を実現する方法

[[257748]]

近年、ビジネスにおける人工知能 (AI) の重要性が急速に高まり、今では主要なテクノロジーの流行語の 1 つになっていることは周知の事実です。

クラウド コンピューティングとオープン ソース イニシアチブの台頭により、魅力的な新興テクノロジーの急速な発展が促進され、現在では多くの企業が多額の投資を行っています。

たとえば、コンサルティング会社デロイトのテクノロジー・ディスラプション・インデックスによる調査では、2020年までに上級管理職の85%が人工知能に投資する予定であることが示されています。スタンフォード大学の人工知能指数調査によると、2000年以降、ベンチャーキャピタリストによる人工知能の新興企業への年間投資額は6倍に増加し、2010年以降は投資が大幅に加速している。

さらに、調査会社ガートナーは、AI イニシアチブによって生み出されるビジネス価値が 2018 年の 1.2 兆ドルから 2022 年までに 3.9 兆ドルに達すると予測しており、このテクノロジーの背後にある巨大な可能性を浮き彫りにしています。

明らかに、AI のトレンドは減速の兆しを見せていません。ソフトウェアがますます普及しつつある世界において、AI は企業の成長、革新、顧客サービスへの貢献に新たな推進力をもたらします。

しかし、どの業界も影響を受けていないわけではないものの、AI の導入は単に新しいツールをオンにするほど簡単ではないことに人々は急速に気づき始めています。ビジネスが利益を上げ始める前に考慮すべき要素もあります。

開発は順風満帆ではない

調査によると、大々的な宣伝にもかかわらず、AI ベースのソリューションの実装は企業が望むほど簡単ではないことがわかっています。課題は幅広く複雑であり、AI ツールを既存の製品やシステムに統合することの難しさから、テクノロジーの仕組みに対する理解不足、費用に関する懸念まで多岐にわたります。

たとえば、Databricks の最近の調査レポートによると、96% の組織がデータ セットの不一致などのデータ関連の問題を経験しています。また、80% の組織がデータ サイエンティストとデータ エンジニア間の連携が不足していると報告しています。

計算能力の問題もあります。 AI システムは通常、大量の処理能力を使用しますが、データ量が増え続け、これらのシステムを動かすアルゴリズムがより複雑になるにつれて、処理能力も増加し、重大なスケーラビリティの問題が生じます。

また、実用的な観点から見ると、この技術はまだ比較的初期段階にあり、急速に進化していることを覚えておくことも重要です。人工知能については以前から議論されてきましたが、実際の導入が加速し始めたのはここ数年のことです。

実装段階の前に課題が発生する可能性もあります。 IT チームとビジネス リーダーが克服しなければならない AI の最大のハードルの 1 つは、実際のビジネス上の問題を解決し、組織の特定のニーズに最適な方法で IT を実装する方法を理解することです。企業は、AI のために AI を導入するのではなく、AI が最大の効果を発揮できる領域と、自動化および変革できる特定のプロセスを検討する必要があります。

これは言うのは簡単ですが、実行するのは難しいです。 AI は事実上あらゆるビジネスに関係していますが、理論を具体的かつ収益性の高い結果に変えるための知識と専門知識を持つ人材を見つけるのは難しく、非常に高価です。

さらに重要なのは、人工知能は単なる 1 つの技術だけを指すのではないということです。これには、機械学習、データ変換、モデル作成、自然言語処理、ディープラーニングなどのさまざまなプロセスが含まれます。したがって、これらのさまざまなイノベーションの違いと、それらが企業のインフラストラクチャにどのように適合するかを理解することは、イノベーションを最大限に活用するために重要です。

では、これらの問題に対処し、AI の可能性を実現するために、企業は何ができるでしょうか?

AIはさらなる発展が必要

これらの課題を念頭に置くと、AI トレンドを活用するにはいくつかの重要な要素を考慮する必要があります。まず、企業は、AI や機械学習に伴う計算集約型のタスクをサポートできるバックエンド インフラストラクチャとシステムを導入することの重要性を認識する必要があります。オペレーティング システムは、これらの高度なワークロードに合わせて調整する必要があり、企業は膨大なデータ セットを操作し、アプリケーションを大規模に展開し、生成される複雑さに対処できるようにする必要があります。

第二に、企業は人々の問題を無視することはできません。 AI システムを稼働させるには、膨大な時間、労力、専門知識が必要であり、すべての組織がアクセスできるわけではないリソースです。結局のところ、AI システムの進歩度は、それをプログラムする人の進歩度によって決まります。したがって、現在の業界のスキル不足は、適切なスキルが利用できない場合、ビジネスの成長を妨げる可能性があります。そのため、企業が専門団体と協力することは非常に重要です。