Gartner、中国企業向け人工知能トレンドウェーブ 3.0 をリリース

2023 年 6 月 13 日 – 最近開催された 2023 年大中華圏エグゼクティブ交換カンファレンスで、ガートナーは、中国企業が人工知能プロジェクトをプロトタイプから本番環境に移行しつつあることを示す最新の調査結果を発表しました。企業はもはや AI 機能が必要な理由を心配する必要はなく、データ主導の意思決定を目的とした AI エンジニアリング機能の構築により多くの注意を払い、ビジネスに価値を創造し続けています。中国の大手 AI 企業は、生成 AI やその他の新しい AI テクノロジーを導入して、さまざまなシナリオで独自の AI 企業を設立しています。

CIO は一般的に AI がビジネスにとって大きな価値があると信じていますが、取締役会メンバーは AI に懐疑的であり、その実際の効果は期待に応えていません。しかし、ChatGPT の立ち上げにより、取締役会メンバーや経営幹部は初めて生成 AI の大きな可能性に触れることができ、生成 AI がビジネスに変化と大きな価値をもたらすことができると信じ始めました。 CIO は、AI 世代への投資機会を逃すのではないかと心配し、不安とストレスを感じています。

ガートナーは、企業の最高情報責任者 (CIO) が AI 機能をより適切に計画し、業績を向上させることを目的とした中国エンタープライズ人工知能トレンド ウェーブ 3.0 をリリースしました。

成和イノベーション

現在、中国企業は平均 5 つ以上の AI ユース ケースを展開しており、各企業は平均 24 の AI ユース ケースを展開し始めています。多くのビジネス ユーザーや経営者は、AI はプラグインをインストールするだけで簡単だと考えていますが、実際には、AI の運用にはデータ処理、ビジネス指標の分類、データ統合、ビジネス統合、継続的な監視と最適化などが含まれ、総合的な作業が必要になります。エンドツーエンドの AI のユースケースとプロセス。中国企業 5 社のうち、ビジネス ニーズを完全に満たせる AI は 1 社だけであるため、AI を単一プロジェクトへの投資としてではなく、製品運用と複合運用の形で考える大手企業が増えているのはこのためです。ライフサイクル全体を通じてビジネス効果を生み出し続けることができるように、エンドツーエンドのビジネス結果指向の観点から全体を監視します。

Gartner のシニアリサーチディレクターである Fang Qi 氏は、「ほとんどの企業は既存の業績を維持し、能力があれば生成 AI を使用してアルゴリズムの改善などの局所的なイノベーションを実行するでしょう。企業の全体的な能力を革新します」と述べています。プロセス、アルゴリズム、システムは、より価値のあるアプリケーションをもたらす可能性がありますが、より大きなリスクも伴います。最新の中国企業調査によると、75% の企業が、将来の生成人工知能の能力がリスクをもたらす能力を超える可能性があると考えています。リスクに対する認識が低く、ひとたびリスクが発生すると、会社に多大な信用の損失と顧客の損失を引き起こす可能性があります。」

リスクと価値のバランスを取る

企業は通常、リスク回避策を講じます。生成 AI テクノロジーを適用するために採用されており、このテクノロジーは重大な結果や潜在的な論争を引き起こさない場合にのみ使用されます。この慎重な姿勢は合理的ですが、潜在的なビジネスチャンスを逃す結果になる可能性もあります。したがって、企業はビジネス価値の実現とリスク管理の間のバランスを見つける必要があります。

Gartner のシニアリサーチディレクターである Fang Qi 氏は次のように述べています。「価値とリスクのバランスをとるために、既存の投資を引き続き統合し、既知のリスクに対応し続け、機会や継続的な投資にエネルギーを注ぐ必要があります」ビジネス価値が高くリスクが低いユースケース 中リスクが高く価値が低いユースケースについては、思い切って削除すると同時に、ビジネス価値が高くリスクが高いユースケースを革新的な視点で追求することも可能プライバシー コンピューティングやその他の方法を通じてユーザー データのプライバシーを保護し、データを通じて統計値を活用することで、企業はその価値を実現し、差別化された機能を構築し続けることができます。」

AI アプリケーションの信頼性と説明可能性を確保するために、企業はAI の意思決定プロセスの正確性を確保するために、透明性と説明可能性の手法を採用する必要があります。透明性と、AI の意思決定に対する説明と正当化を提供する能力です。生成 AI を適用する場合、企業は関連する可能性のある倫理的、法的、社会的問題を慎重に評価し、関連する規制や倫理基準を確実に遵守する必要があります。明確な規制とガバナンスの枠組みを確立することで、企業はイノベーションとリスクのバランスをとりながらAIの商業的可能性を実現できます。

フュージョン チーム

リスクと価値を明確にしたら、AI 戦略の実装に役立つ人材の選定と組織構造の調整方法を検討する必要があります。中国企業が AI を導入する場合、その半数以上が人材が最大の課題であると考えています。相対的に見て、AI 人材が最大の課題であると考えている外資系企業は 30% 未満です。これは、組織が異なれば人材や組織関係に対する要件が異なるためである可能性があります。教育機関の最先端は、さまざまなビジネス知識、IT スキル、データ サイエンス スキルを統合して、より包括的かつ完全な方法で AI を適用し、それによってより効果的な実装を達成できる能力にあります。

Gartner のシニアリサーチディレクターである Fang Qi 氏は次のように述べています。「AI の実装に関しては、適切な人材の選択が最優先事項ですが、人材の適応における組織構造と企業文化の重要な役割を無視することはできません」原則を遵守し、リスクを取ることによって、管理と人材の選択に関する 3 つの概念、および対応する人工知能機能のより戦略的な計画、実装、および応用を実現します。」

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