中小企業は中堅企業に比べて大規模な生成 AI モデルを導入する可能性が 3 倍高いことが調査で明らかになりました

Web3、仮想世界、ブロックチェーンなどのさまざまなテクノロジーを過剰に宣伝した後、企業経営者は生成型人工知能の波に備えています。人工知能はインターネットの誕生やデスクトップコンピュータの出現に匹敵する変化をもたらすと信じている人もいます。

しかし、より大きな能力にはより大きな責任が伴います。生成 AI は、報酬と同じくらい多くのリスクをもたらします。このテクノロジーは著作権と知的財産に関する法制度に挑戦し、サイバーとデータガバナンスの新たな脅威を生み出し、労働集約的な活動に「自動化不安」を引き起こしています。

ステークホルダーの期待に応えるために、企業は迅速に行動する必要がありますが、データプライバシーやバイアスなどの分野で規制や倫理基準に違反しないように慎重に行動する必要があります。

運用面では、安全、効果的、信頼性の高い生成人工知能を設計するために、企業は人材を再構成し、テクノロジー企業とのパートナーシップを確立する必要があります。

主要なビジネス上の意思決定者の現在の考え方を評価するために、MIT Technology Review の Insights パネルは 1,000 人の企業幹部を対象に調査を実施し、現在および予想される AI のユースケース、導入の障壁、テクノロジー戦略、および人員計画に関する視点について尋ねました。

専門家インタビューパネルの意見に基づくこの調査は、生成型人工知能に直面した企業の現在の主流の戦略的思考要素と視点を反映しており、経営幹部が重要な意思決定を行うプロセスを推論し、説明するのに役立ちます。

アンケートとインタビューの主な結果は次のとおりです:

経営陣は、生成 AI の変革の可能性を十分に認識していますが、その導入には慎重です。ほぼすべての企業が、生成 AI が自社のビジネスに影響を与えると考えており、影響がないと考えている企業は 4% のみでした。しかし現時点で、組織内に生成 AI ユースケースを完全に導入している企業はわずか 9% です。

この数字は政府部門ではわずか 2% ですが、金融サービス (17%) と IT (28%) はユースケース展開の割合が最も高い 2 つの業界です。 AI 導入における最大の障壁は生成型 AI のリスクを理解することであり、回答者の 59% が生成型 AI をトップ 3 の課題の 1 つとして挙げています。

(出典: 透かしを参照)

同時に、企業は単独で戦うことはありません。 AI技術をスムーズに拡大するには、スタートアップ企業や大手テクノロジー企業との連携が不可欠です。経営幹部の大多数 (75%) は、パートナーと協力して生成 AI を組織に大規模に導入することを計画していますが、テクノロジ導入の最大の課題としてコラボレーションを挙げているのは少数 (10%) です。これは、当社がコラボレーションと共創に利用できるテクノロジープロバイダーとサービスの強力なエコシステムを持っていることを示しています。 大手テクノロジー企業には、生成 AI モデルの開発者および AI ソフトウェアのプロバイダーとしてエコシステムの利点がありますが、スタートアップ企業にはいくつかの特殊なニッチ分野で利点があります。経営幹部は、大手テクノロジー企業 (32%) よりも、AI テクノロジーの特定の方向に焦点を当てている中小企業 (43%) と提携することを計画している可能性が高くなります。

生成 AI の適用により、経済全体が民主化されます。私たちの調査によると、企業が生成 AI を実験する可能性には、企業規模は関係ありません。中小企業 (年間収益 5 億ドル未満) は、中堅企業 (5 億ドルから 10 億ドル) の 3 倍の割合で生成 AI を導入しています (13% 対 4%)

実際、これらの中小企業は、大手企業 (収益 100 億ドルを超える企業) と同様の割合で AI テクノロジーを導入し、実験しています。

クラウド コンピューティングと同様に、中小企業を後押しできる手頃な価格の生成 AI ツール。これにより、企業は、かつてはハードウェアやテクノロジーに巨額の投資が必要だった、より多くのツールやコンピューティング リソースにアクセスできるようになります。

回答者の 4 分の 1 は、生成 AI の主な影響は従業員の削減であると予想しています。エネルギーおよび公益事業 (43%)、製造業 (34%)、運輸および物流業 (31%) などの産業部門では、この割合はさらに高くなります。この数字は IT および電気通信業界で最も低い (7%)

一般的に、人間が人工知能に置き換わることと比較すると、このデータ (割合) は許容範囲です。関連スキルの需要は、倫理やリスクに対処する管理職だけでなく、人工知能モデルの操作に重点を置いた技術分野でも増加しています。

人工知能は技術スキルを民主化し、新たな雇用の機会と従業員の満足度の向上につながる可能性があります。しかし、専門家は、生成 AI が適切に導入されず、有意義な相談がなければ、人間の労働体験の質を低下させる可能性があると警告しています。

規制問題は緊急を要するものですが、現時点では不確実性が最大の課題です。米国などの国の議員がリスクを回避しようとする中、生成 AI は政策決定活動を次々に引き起こしていますが、真に影響力のある規制は政府の法案と同じペースで (ゆっくりと) 前進するでしょう

一方、多くのビジネス リーダー (40%) は、規制や規制上の不確実性への対処が、生成 AI の導入における大きな課題であると考えています。この割合は業界によって異なり、政府部門の 54% から IT および通信業界の 20% までの範囲です。

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