IDC: 企業の人工知能プロジェクトの半数が完全に失敗し、AI導入の道のりは困難

IDC: 企業の人工知能プロジェクトの半数が完全に失敗し、AI導入の道のりは困難

AIは簡単に使えますが、AIを実装するまでの道のりは簡単ではありません。

企業が最大限の努力を払っているにもかかわらず、最も粘り強く AI を導入する企業以外にとって、摩擦のない AI の導入は困難なままであるようです。 IDC のアナリストによる最近の調査によると、すでに AI を使用している組織のうち、「企業全体」の AI 戦略を導入しているのはわずか 25% であり、また、多数のプロジェクトが AI 導入の過程で失敗する運命にあることも判明しました。

[[270068]]

IDC が 7 月 8 日に発表した「人工知能の世界的な導入動向と戦略」レポートは、業務で AI ソリューションを使用している 2,473 の組織を対象に 2019 年 5 月に実施した調査の結果をまとめたものです。このレポートでは、回答者の AI 戦略、文化、実装の課題、および今後 2 年間で成長が見込まれる AI データ準備イニシアチブと実稼働展開の傾向に焦点を当てています。

「AIを採用する組織は、顧客エンゲージメントを向上させ、イノベーションのペースを加速させ、競争力と収益性を高め、従業員の生産性を向上させる」とIDCのAI戦略担当副社長、リトゥ・ジョティ氏はレポートの中で述べている。「世界中の組織は、AIの力を解き放ち、デジタル時代に繁栄するために、ビジョンを評価し、人材、プロセス、テクノロジー、データの準備状況を変革する必要がある」

AI導入のメリットにもかかわらず、多くの企業がAI導入に苦労していることがレポートで明らかになった。彼らは、AI ソリューションのコスト、有能な労働者の不足、偏ったデータが、企業内での AI 導入を妨げる主な要因であると考えています。実際、回答者は、スキル不足と非現実的な期待を企業 AI 導入の失敗の上位 2 つの理由として挙げており、四半期全体での失敗率の最大 50% を占めています。

しかし、成功事例がほとんどないということではありません。 IDC によると、60% 以上の企業が AI アプリケーションに関連してビジネス モデルが変化したと回答し、約 50% の企業が AI の倫理的使用、潜在的なバイアス リスク、および信頼への影響を促進するための正式なフレームワークを確立したと回答しています。さらに、調査対象となった企業の 25% は、従業員が会社の規則を遵守することを保証する上級管理職を設置していると回答しました。

ジョティ氏は次のように付け加えました。「多くの組織にとって、デジタル変革の急速な進展により、AI は企業課題の最重要課題となっています。しかし、AI が主流へと加速するにつれ、企業がデジタル時代に成功するには、ビジネス目標と革新的なビジネス モデルに合致した効果的な AI 戦略が必要になります。」

いくつかの障害はあるものの、特に企業においては AI が止められない力であることは間違いありません。

ガートナーは1月に、AIの実装が過去4年間で270%増加し、昨年だけでも37%増加したと報告した。これは 2015 年の 10% から増加しており、エンタープライズ AI 市場は 2022 年までに 61 億 4,000 万ドルに達すると予想されています。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートによると、労働市場の変化によって今後10年間で国内総生産(GDP)が1.2%増加し、今後12年間で20~25%の純経済的利益、つまり世界全体で13兆ドルの利益がもたらされるという。

エデルマンの調査によると、経営幹部の回答者の約 90% が AI を「次の技術革命」と表現しています。具体的には、テクノロジー企業の幹部の94%が、革新的な「スマート」ホームが実現すると信じており、幹部の74%以上が、アルファベット傘下のウェイモ、ウーバー、GMのクルーズなどの自動運転車の開発を加速させるのに「役立つ」と総じて述べている。

多くの障害があるにもかかわらず、AIの発展は避けられない流れです。継続的な進化により、企業が直面する困難は解決されると信じています。

完全なレポートのダウンロードリンク: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=IDC_P38649 (有料)

<<:  北京初のT5レベル閉鎖型自動運転試験場が正式に運用開始

>>:  MITとGoogle BrainはAIを使って「現代のロゼッタストーン」として知られる失われた古代の文書を解読する

ブログ    

推薦する

マスク氏が選んだ天才少年:14歳でスペースXの最年少エンジニアとなり、年俸100万、2歳で学び始め、11歳で大学へ進学

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

AIがスマートビルをより環境に優しく、より持続可能なものにする方法

CIO やその他の経営幹部が持続可能性の取り組みを拡大する方法を模索する中で、取り組みはデータ セ...

...

顔認識技術が「無人小売」時代の到来を牽引

序文:顔認識は現在最も人気のある人工知能技術として、生産と生活のあらゆる側面で広く使用されています。...

IBMがAIチップNorthPoleを発売:内蔵メモリを搭載し、「人間の脳の働きをシミュレート」できると主張

▲ 画像出典: IBM IBM Researchは10月24日、人間の脳の動作にヒントを得たというA...

人間の運転、交通事故の最大の欠陥 | 自動運転車の交通安全に関する白書が発表

今年の自動運転業界は商用化がキーワードです。年末に、百度、中国自動車技術研究センター、同済大学が共同...

ReLU がビジュアル Transformer のソフトマックスに取って代わり、DeepMind の新しい手法でコストが急速に削減される

Transformer アーキテクチャは、現代の機械学習で広く使用されています。 Attention...

ポストエピデミック時代の8つの主要な技術開発トレンド

COVID-19パンデミックは、パンデミック中でも企業や人々の生活が通常通り継続できるようにデジタル...

App Store 中国地域がアルゴリズムを調整?一部のアプリではフルネームによる検索が機能しません

最近、中国の Apple App Store で「奇妙な現象」が発生しました。一部のアプリケーション...

自然言語処理技術はビジネス分野でどのようなアプリケーションをサポートできますか?

[[224853]] [51CTO.com クイック翻訳] 人工知能と機械学習技術は、多くの分野で...

...

1行のコマンドで顔認識を実装する方法を教えます

[[207803]]環境要件ウブントゥ 17.10 Python 2.7.14環境構築1. Ubun...

人種問題で顔認識技術はどうなるのか?

米国では、白人警官による黒人市民に対する過剰な法執行が日常茶飯事である。最近、白人警官が黒人男性を膝...

数十人の国内NLP専門家が協力し、事前学習済みモデルの過去、現在、未来を検討した。

[[422361]] BERT や GPT などの大規模な事前トレーニング済みモデル (PTM) ...

百度は「ニューラル条件付きランダムフィールド」病理スライス分析アルゴリズムをオープンソース化、専門病理学者よりも高い精度を実現

最近、百度研究所は論文で「ニューラル条件付きランダムフィールド」病理スライス分析アルゴリズムを提案し...