生成 AI とクラウドの組み合わせは機会と課題の両方をもたらします

生成型人工知能の急速な発展の時代において、人工知能が主流のトレンドになったことを疑う人はいませんし、AI が世界にもたらす変化を疑う必要はありません。しかし、企業が AI とクラウド コンピューティングの衝突によって生じる火花について考えるとき、まず現実的な問題を考慮する必要があります。つまり、アプリケーションを導入しすぎると拡張の問題が発生し、コストの超過につながるということです。

生成 AI を核とした人工知能技術の応用は企業に利益をもたらしますが、いくつかの問題もあります。メリット・デメリットを総合的に考えて検討する必要がある。生成 AI の急速な展開と比較して、技術革新が企業に悪影響を及ぼさないように、これらの新しいテクノロジーの適用を効果的に管理する方法を包括的に考えることが重要です。

具体的には、生成 AI をクラウドで実行すると、次の 3 つの問題が発生します。

1. クラウド アプリケーションのデプロイメントを加速する

これが最初の誤解です。現状では、生成 AI 開発ツールの助けを借りて、ノーコードまたはローコードのメカニズムを使用してアプリケーションを迅速に作成できます。しかし、導入されるアプリケーションの数が増えると、企業はコントロールを失いやすくなります。

もちろん、一般的な方向性では、私たちはこのテクノロジーの傾向に非常に同意します。生成 AI がアプリケーションの導入を加速し、ビジネス ニーズを満たし、効率を向上させる上で重要な役割を果たしているのは疑いの余地がありません。 1990 年代から 2000 年代初頭に開発されたアプリケーションの多くは満足のいくものではなく、ビジネスの展開をある程度制限していたためです。

時々、アプリケーション開発に対するほとんど無謀なアプローチが見られます。このようなシステムの構築と展開に必要な作業は、わずか数日、場合によっては数時間しかかかりません。企業はアプリケーションの全体的な役割についてあまり考慮しておらず、多くは戦術的なニーズに合わせて専用に構築されており、冗長であることがよくあります。必要な数の 3 ～ 5 倍のアプリケーションと接続されたデータベースを管理する必要があります。混乱全体が拡大しないだけでなく、コストも高止まりします。

2. リソースの合理的な使用

生成 AI には多くのコンピューティング リソースとストレージ リソースが必要ですが、現在企業が使用しているものよりもはるかに多くのリソースが必要です。より多くのストレージおよびコンピューティング サービスを有効にすることは、単に大規模な拡張を推進するだけでなく、これらのリソースを最大限に活用することも必要になります。

生成 AI の使用の急速な拡大をサポートするには、リソースの調達と展開について考え、計画を立てる必要があります。これらのシステムの価値を損なったり、機能を制限したりすることなく、適切な量のリソースを適切な方法で展開することは、多くの場合、運用チームの肩にかかっており、プロセス全体はトレードオフであり、一夜にして起こるものではありません。

3. コスト超過

企業がクラウドのコストを監視および管理するための専用システムの導入に注力しているため、生成 AI をサポートするための資金が大幅に増加していることがわかります。このとき、会社は何をすべきでしょうか?

これはビジネス上の問題であり、技術的な問題ではありません。企業は、クラウドへの支出がなぜ起こっているのか、なぜそうなっているのか、そしてビジネスにとっての商業的メリットを理解する必要があります。コストは事前に定義された予算に含めることができます。

クラウド支出を制限している企業にとって、これは出発点です。基幹業務開発者は、多くの場合ビジネス上の理由から生成 AI を活用したいと考えています。生成 AI のコンピューティングとストレージのコストが高いことは上で説明しましたが、企業は依然としてビジネス価値を確保し、資金を調達する必要があります。

生成 AI は多くの状況で優れたパフォーマンスを発揮しますが、多くの場合まだ基礎段階にあり、合理的なコスト評価が不足しています。生成 AI は、従来の開発手法が同様に実行可能な状況において、単純な戦術タスクに適用できます。この過剰使用は、人工知能の誕生以来、継続的なトピックです。実際には、この手法は特定のビジネス上の問題に対してのみ機能します。現状では、生成 AI は広範な宣伝と乱用により非常に普及しています。

AI生成技術が成熟した段階で、企業は導入計画をより深く考える必要がある。この期間中にクラウド対応が追いつかない場合、悪影響が生じる可能性があります。

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