魔法は魔法に勝る、AIデータにはAIソリューションが必要

Kompprise が委託した「非構造化データ管理の現状」調査によると、人工知能は IT およびビジネス リーダーにとって大きなデータ管理の課題になりつつあります。

調査によると、企業は従業員に生成 AI の使用をほぼ許可していますが、3 分の 2 (66%) がプライバシー、セキュリティ、ベンダー ソリューションにおけるデータ ソースの透明性の欠如など、生成 AI がもたらす可能性のあるデータ ガバナンスのリスクを懸念しています。

データ管理ベンダー Kompprise が委託した「非構造化データ管理の現状」調査では、米国と英国の従業員 1,000 人以上の企業のエンタープライズ ストレージ IT およびビジネス意思決定者 300 人から回答を収集しました。

従業員に生成 AI の使用を許可していない組織はわずか 10% ですが、大多数は非倫理的、偏った、または不正確な出力や、ベンダーの AI システムへの企業データの漏洩を懸念しています。

調査では、これらの課題に対処すると同時に AI から競争上の優位性を獲得するために、リーダーの 40% がストレージ、データ管理、セキュリティ ツール、AI の使用を監視するための社内ワーキング グループの活用など、AI における非構造化データのリスクを軽減するための多面的なアプローチを採用していることがわかりました。

リーダーが直面している非構造化データ管理の最大の課題は「ユーザーとアプリケーションを中断せずにデータを移動すること」（47%）ですが、これに「AI とクラウド サービスへの準備」（46%）が僅差で続いています。

「ジェネレーティブ AI は、データ ガバナンスと保護に関する新たな問題を提起します」と、NAND リサーチの主席アナリストであるスティーブ マクドウェル氏は述べています。「当社の調査によると、IT リーダーは、エンタープライズ データを保護する必要性とジェネレーティブ AI ソリューションの迅速な展開との間でバランスを取るのに苦労していますが、これはスマート ツールの導入を必要とする難しい課題です。」

「IT リーダーは、生成 AI ソリューションの活用に重点を移していますが、その際には抑制を望んでいます」と、Kompprise の CEO である Kumar Goswami 氏は付け加えました。「AI のデータ ガバナンスには、データ ストレージ サイロ全体の可視性、データの出所の透明性、高性能なデータ モビリティ、安全なデータ アクセスなど、適切なデータ管理戦略が必要です。」