近年、人工知能はエンタープライズアプリケーションでますます重要な役割を果たしてきましたが、その実装は多くの課題に直面しています。多くのエンタープライズの巨人はクラウドサービスAI製品に多額の投資を行っていますが、相互運用性、ガバナンス、コスト、セキュリティなどの問題を完全に解決することはできませんでした。この記事では、DatarobotとCio.comがリリースしたグローバル調査の結果を分析し、AIアプリケーションの過程で企業が遭遇する実際的な困難と、企業がこれらの課題にどのように対処できるかを調査します。
今日の迅速なデジタル化の背景に対して、人工知能（AI）は、企業が競争力を向上させるための重要なツールとなっています。しかし、大手企業がハイパースカラーAI製品に多額の投資をしているにもかかわらず、AIリーダーは依然として多くの課題に直面しています。
最近、DatarobotとCio.comはグローバルな調査を発表しました。これは、AIリーダーの50％以上がクラウドサービスプロバイダーへの投資を増やして、彼らが直面している主要な問題を解決することを計画していることを示しました。
この調査は、AI分野の200人以上の上級意思決定者を対象としており、AIテクノロジーを適用する際の企業の困難に焦点を当てています。調査結果は、相互運用性が不十分で、ガバナンスとコンプライアンスの機能が限られていること、および高い使用コストが企業AIアプリケーションを制限する重要な要因になることを示しています。
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
調査データによると、調査対象企業の38％のみが組織全体でAIの完全な適用を達成しており、AIプロジェクトを拡大する際に多くの企業が直面する困難を強調している割合です。同時に、回答者の47％が、既存のハイパースケールクラウドサービスAIツールはプロジェクト配信速度が満足のいくものではないと述べ、AIがビジネス上の意思決定の品質を効果的に改善できると考えているのは22％だけです。
さらに、セキュリティの問題は、調査において広範囲にわたる注意の焦点でもあります。回答者の84％が、ハイパースケールクラウドツールを使用する際にAIモデルのセキュリティを確認するのが困難であると答え、ほぼ半数がデータプライバシーの保護について懸念を表明しました。データ侵害、サードパーティのセキュリティリスク、およびブランド評判への潜在的な損害は、企業がAIアプリケーションで直面しなければならない重要な課題になりました。これに応じて、回答者の50％以上が、AIのセキュリティとコンプライアンスの問題を解決するために将来に投資する予定だと答えました。
さらに、回答者の60％以上がベンダーのロックイン、特にマルチクラウド環境での互換性の問題について懸念を表明しました。また、AIリーダーの51％は、AIプロジェクト、特にハイパースケールクラウドツールに3年以上投資しているコストを維持するコストに腹を立てています。
データロボットの最高製品責任者であるVenky Veeraghavanは、AIの実装に直面しているときに企業が困難な選択に直面することが多いと述べました。彼は、包括的なAIソリューションを構築することで、コストを削減しながら安全性とコンプライアンスを確保し、それによって全体的な生産性とコラボレーション効率を高めることができると指摘しました。
これらの問題に対処するために、データロボットは、組織がAIアプリケーションをより効率的に提供し、既存のテクノロジーの有効性を高めるのに役立つように設計されたエンタープライズAIソリューションを提供します。オープンアーキテクチャとカスタマイズ可能なAIアプリケーションを通じて、データロボットはAIの展開を加速し、実装コストを削減し、企業が将来の課題に適切に対処するのを支援することに取り組んでいます。
ポイント：
AIリーダーの50％以上が、既存のテクノロジーの課題に対処するためにクラウドサービスへの投資を増やすことを計画しています。
回答者の84％がAIモデルのセキュリティ検証で困難を抱えており、データプライバシーの問題が広範囲にわたる注目を集めました。
AIリーダーの51％は、AIプロジェクトを維持するための高いコストに腹を立てており、60％以上がベンダーのロックインの問題を心配しています。
要するに、企業は、コスト、セキュリティ、コンプライアンス、サプライヤーのロックインなど、AI申請プロセスで多くの課題に直面しています。 これらの問題を解決するには、企業が包括的な戦略を採用し、適切なソリューションを選択し、AIの価値を真に実現するために技術開発動向に注意を払い続ける必要があります。