最近、デロイトは、生成人工知能（GEN AI）の実験結果を実際のアプリケーションに変換する際に多くの課題に直面していることを指摘するレポートを発表しました。このレポートは、技術インフラストラクチャ、チームの機能不足、明確なアプリケーション戦略の欠如など、大規模な生成AIを展開する際に企業が遭遇するボトルネックを明らかにしています。多くの企業は、リソースの割り当て、データの品質、コンプライアンスの障害にも遭遇し、生成AIプロジェクトの促進と適用に影響を与えています。 また、このレポートは、生成AIの大きな可能性を強調し、戦略的計画の強化や従業員のトレーニング投資の増加など、これらの課題を克服するための提案を企業に提供します。
ダボスでの最近のフォーラムで、デロイトは、生成人工知能（GEN AI）の実験を実用的なアプリケーションに変換する際に企業が直面する困難を明らかにするレポートを発表しました。企業は生成AIプロジェクトで肯定的な初期結果を達成していますが、大規模な展開にはまだ多くの障害があります。
画像ソースノート：画像はAIによって生成され、画像認定サービスプロバイダーMidjourney
報告書によると、多くの企業は、生成AIを実装する場合、ラボから生産環境への変換プロセスが容易ではないことを発見しました。特に技術的なインフラストラクチャとチームの能力に関しては、多くの企業が不適応な適応性の課題に直面しています。さらに、企業は多くの場合、AIを特定のビジネスシナリオに適用する方法に関する明確な戦略を欠いているため、AIプロジェクトが維持および拡大することが困難になります。
レポートでは、デロイトは、運用効率の向上と顧客体験の向上における利点など、生成AIの可能性を強調しています。しかし、実際には、多くの企業は、リソースの割り当て、データの品質、コンプライアンスなどの問題でボトルネックに遭遇し、生成AIプロジェクトの促進と適用に深刻な影響を及ぼしています。
デロイトの調査では、企業も才能を採用し、スキルを向上させるのに苦労していると指摘しました。テクノロジーの急速な発展に伴い、既存の従業員は、新しいテクノロジーの変化に追いつくことが難しいことが多いことがよくあります。これにより、生成AIの適用に自信がありません。さらに、企業は、AIの実装をよりよくサポートするために、文化的および組織構造を調整する必要もあります。
企業がこれらの障害を克服するのを支援するために、デロイトは、企業が生成AIの戦略的計画を強化し、プロジェクトの目標と実装ステップを明確にすることを推奨しています。同時に、チームの技術的能力とアプリケーションレベルを改善するために、従業員トレーニングへの投資を増やす必要があります。この方法でのみ、企業は、デジタル変革の目標を達成するために、ますます競争力のある市場で生成AIの利点を最大限に活用できます。
ポイント：
生成的AI実験を生産アプリケーションに変換する際に、企業は多くの課題に直面しています。
リソースの割り当て、データ品質、コンプライアンスは、企業のAIプロジェクトの促進における主要なボトルネックです。
従業員の技術的能力と戦略的計画を改善することは、生成AIの実装を成功させるための鍵です。
要するに、デロイトのレポートは、生成AIを適用する過程で企業が直面する課題と機会を明確に指摘しています。企業は、生成AIの可能性を完全に実現し、デジタル変革を促進し、非常に競争の激しい市場で主要な地位を維持するために、これらの課題に積極的に対応する必要があります。将来的には、よりターゲットを絞った戦略とより効果的な実装ソリューションが、企業による生成AIの適用を成功させるための鍵となります。