ガートナーは、中国企業が平均5つ以上のAIユースケースを展開しているというレポートを発表した。

ガートナーは、中国企業が平均5つ以上のAIユースケースを展開しているというレポートを発表した。

最近、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生産へと移行していることを示す最新の調査結果を発表しました。ほとんどの企業はもはや AI 機能が必要な理由について懸念しておらず、データに基づく意思決定によって継続的にビジネスに価値を生み出すことを目標に、AI エンジニアリング機能の構築に重点を置いています。中国の大手 AI 企業の中には、生成 AI やその他の新しい AI テクノロジーをさまざまなシナリオに適用して、ネイティブ AI 企業を構築しているところもあります。

CIO は一般的に AI がビジネスに大きな価値をもたらすと考えていますが、取締役は AI に懐疑的であり、実際の効果は期待に応えられていません。しかし、ChatGPT の立ち上げにより、取締役や企業幹部は初めて生成 AI の大きな可能性に気付き、生成 AI がビジネスに変革と大きな価値をもたらすことができると信じるようになりました。これにより、生成 AI への投資機会を逃すのではないかと心配する CIO に不安とプレッシャーが生じます。

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、ビジネス成果を向上できるようにすることを目的として、「中国企業人工知能トレンド ウェーブ 3.0」を発表しました。

現在、中国企業は平均5件以上のAIユースケースを展開しており、各企業は平均24件のAIユースケースの展開を開始しています。多くのビジネスユーザーや企業幹部は、AI はプラグインをインストールするだけの簡単さだと考えていますが、実際には、運用 AI には、データ処理、ビジネス指標の結合、データ統合、ビジネス統合、継続的な監視と最適化など、複数のリンクが含まれており、エンドツーエンドの AI ユースケースとプロセスを包括的に考慮する必要があります。

中国企業のうち、ビジネスニーズに完全に対応できるAIを備えているのは5社に1社だけです。そのため、ますます多くの大手企業がAIを単一のプロジェクト投資として捉えるのではなく、製品運用やポートフォリオ運用を通じてエンドツーエンドのビジネス成果重視の視点でAI全体を運用し、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なっています。

一部の企業にとって、プロセス、アルゴリズム、システムにおけるグローバルなイノベーションは、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。中国企業を対象とした最新の調査では、75%の企業が、生成型AIの将来的な能力はそれがもたらすリスクを上回る可能性があると考えている。現時点では企業はリスクに対する認識が低いですが、ひとたびリスクが発生すると、企業にとって多大な信用失墜や顧客喪失を招く可能性があります。

生成 AI を適用する場合、企業はリスクを回避する傾向があり、深刻な結果や潜在的な論争を引き起こすことなく AI テクノロジを使用します。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ことにもつながる可能性があります。したがって、企業はビジネス価値の実現とリスク管理のバランスを取る必要があります。

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、企業は透明性と説明可能性のアプローチを採用し、AI 意思決定プロセスの透明性を確保し、AI の決定を説明および擁護する機能を提供する必要があります。生成 AI を適用する場合、企業は関連する倫理的、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に準拠していることを確認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取りながら AI のビジネス上の可能性を実現できます。

リスクと価値を明確にした上で、AIを戦略的に導入するために人材をどのように選抜し、組織体制を調整するかについても考える必要があります。中国企業がAIを導入する際、半数以上の企業が人材が最大の課題であると考えています。対照的に、海外の企業ではAI人材が最大の課題であると考えている企業は30%未満です。これは、組織によって人材や組織関係に対する要件が異なるためと考えられます。先進的な組織は、さまざまなビジネス理解、IT スキル、データ サイエンス スキルを統合して、AI をより完全、包括的、かつ効果的に実装できることがよくあります。

<<:  経路計画における DRL と OR アルゴリズム: 比較と展望

>>:  「科学的シミュラクル」:人工知能とハイパーリアリティの衝突

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

米国は、中国のAIチップ量子の3つの主要分野への投資を制限する最新の大統領令に署名しました。大手メーカーが50億ドル相当のA800を緊急発注

水曜日、ホワイトハウスは大統領令に署名した。米国は、中国の半導体設計ソフトウェアや製造ハードウェアへ...

ロボットと人工知能の違いは何でしょうか?

テクノロジーの世界では、「ロボット工学」と「人工知能(AI)」という 2 つの用語がしばしば結び付け...

人工知能が伝統的な物理学に革命を起こす

今日、人工知能 (AI) は物理学を含む多くの業界に変化をもたらしています。関連報道によると、人工知...

...

AI が病院の屋内資産追跡の課題を克服する方法

IoT アプリケーションでは、AI はデータ スタックの「最上位」で使用されることが多く、複数のソー...

未成年者の顔情報の処理には保護者の個別の同意が必要です

最高人民法院の楊万明副院長は、最高人民法院が十分な研究に基づいて顔情報に司法上の保護を与えるための「...

...

機械学習について学びたい方はこちらをご覧ください。1ステップで専門家になる方法をお教えします!

パターン認識や機械学習のファンであれば、機械学習では避けられない重要な問題であるサポートベクターマシ...

13Bモデルはあらゆる面でGPT-4を圧倒しますか?この裏にあるトリックは何でしょうか?

130 億のパラメータを持つモデルが実際にトップの GPT-4 に勝つのでしょうか?下の図に示すよ...

...

EUはAI規制のルールを強化する計画で、最も厳しい法案を発表

欧州委員会は4月21日にAIに関する法案草案を正式に発表した。 81ページに及ぶ草案では、EUは社会...

確率的隠れ層モデルに基づくショッピングペアリングプッシュ:アリババが新しいユーザー嗜好予測モデルを提案

論文:混合モデルアプローチによる電子商取引プッシュ通知での補完製品の推奨論文リンク: https:/...

テキストマイニング前処理におけるベクトル化とハッシュトリック

[[201071]]序文「テキスト マイニングにおける単語分割の原理」では、テキスト マイニングの前...

ドバイ、街頭にロボット警察を配備へ

ロシア・トゥデイTVのウェブサイトは20日、UAE当局者の発言を引用し、UAE初のロボット警察が今年...

Torch7 オープンソース PyTorch: Python ファーストのディープラーニング フレームワーク

PyTorch は、次の 2 つの高レベル機能を提供する Python パッケージです。強力な GP...