IDC FutureScape: 人工知能がIT業界とビジネス運営を変革する

IDC FutureScape: 人工知能がIT業界とビジネス運営を変革する

IDC は、2024 年以降の世界の情報技術業界の予測である FutureScape レポートを発表しました。このレポートでは、IT 業界の将来に関する IDC のトップ 10 の予測と、組織がデジタル ビジネスを拡大しようとする中で「ユビキタス AI」がテクノロジーの決定にどのような影響を与えるかが明らかにされています。

今年の予測は、テクノロジー業界における大きな転換点としての人工知能 (AI) の出現に焦点を当てています。 AIは新しい技術ではなく、企業は何年も前から予測可能で説明可能なAIに多額の投資を行ってきましたが、2022年後半にOpenAIがGPT-3.5シリーズをリリースしたことで世界中の注目を集め、生成AIへの投資が急増しました。その結果、IDC は AI ソリューションへの世界的な支出が 2027 年までに 5,000 億ドル以上に増加すると予想しています。その結果、ほとんどの組織では、AI の実装と AI 強化製品/サービスの採用に向けた技術投資の大きなシフトを経験することになります。

「すべての IT プロバイダーは、AI をビジネスの中核として受け入れ、資金、知力、時間を投資するでしょう」と、IDC のワールドワイド リサーチ担当グループ副社長、リック ヴィラーズ氏は述べています。「CIO やデジタルに精通した経営幹部にとって、この変化は、革新的な AI 強化製品/サービスの新たな宝庫となるでしょうが、同時に、抑制されないコスト増加やデータ制御の喪失に関連するリスクを悪化させる、あまりにも多くの「AI」の選択肢で IT チームを圧倒する可能性もあります。」

IDC の FutureScape 2024 調査は、今後 12 ~ 24 か月でグローバル ビジネス エコシステムを変革する外部要因と、デジタル ファーストの世界で成功するために必要なテクノロジーを定義、構築、管理する際にテクノロジー チームと IT チームが直面する問題に焦点を当てています。

IDC の世界 IT 業界に関するトップ 10 の予測には、主に次のものが含まれます。

1.コア IT シフト: IDC は、IT 支出の AI への移行が急速かつ劇的に進み、ほぼすべての業界とアプリケーションに影響を及ぼすと予想しています。 2025 年までに、Forbes Global 2000 (G2000) 企業は、コア IT 支出の 40% 以上を AI 関連の取り組みに充て、製品とプロセスのイノベーション率が 2 桁に達すると予想されます。

2. AI は IT 業界のハブになる: すべての企業が AI 強化製品/サービスを立ち上げ、顧客の AI 実装を支援するために競争しているため、IT 業界は他のどの業界よりも AI の転換の影響を感じることになります。ほとんどの場合、AI はクラウドに代わってイノベーションの主な推進力となるでしょう。

3.インフラストラクチャの混乱: 企業とクラウド データ センター間でのワークロードとリソースの大幅なシフトにより、2025 年まで多くの企業で AI 支出率が抑制されるでしょう。チップ供給の不確実性は、ネットワーク、施設、信頼できるモデル、AI スキルの不足に影響を及ぼします。

4.データ資産は重要です: AI が普及している世界では、データは AI モデルとアプリケーションに基本的なサポートを提供する重要な資産です。テクノロジーベンダーとサービスプロバイダーはこれを認識しており、競争力の向上につながると考えられるデータ資産への投資を加速するでしょう。

5. IT スキル トレーニングの不足: AI、クラウド、データ、セキュリティ、新興テクノロジーの分野でのトレーニングが不十分だと、これらのテクノロジーに依存する取り組みを成功させるための企業の取り組みに直接的に悪影響を及ぼします。 2026 年までに、スキルトレーニング プログラムへの資金不足により、65% の企業がこれらのテクノロジー投資から最大限の価値を実現できなくなります。

6.サービス業界の変革: GenAI (生成型人工知能) は、人間サービスの戦略、変更、トレーニングの転換を引き起こします。 2025 年までに、サービスの 40% に GenAI 対応の提供が含まれ、契約交渉から IT 運用、リスク評価まであらゆるものに影響を及ぼします。

7.統合制御の課題: 今後数年間、IT チームにとって最も困難なタスクの 1 つは、制御プラットフォームがいくつかの重要なシステムに対応するものから、インフラストラクチャ、データ、AI サービス、ビジネス アプリケーション/プロセスの運用を調整する標準プラットフォームへと進化する中で、制御プラットフォームの成熟度を導くことです。

8. AI をより大規模に統合: 今日の GenAI への関心によって、既存の AI 投資やその他の AI 投資が遅れたり、頓挫したりしてはなりません。組織は、大幅に低価格で新しいユースケースや顧客ペルソナに対応できる、完全に統合された AI ソリューションを検討し、試験運用し、実稼働に導入する必要があります。

9.新しい顧客体験: GenAI の導入が加速することで、組織はエッジ コンピューティングのユース ケースをコンテキスト エクスペリエンスで強化し、ビジネス成果と顧客の期待をより一致させることができます。

10.デジタルフロンティア: 衛星ベースのインターネット接続により、あらゆる場所にブロードバンドが提供され、デジタル格差が解消され、さまざまな新しい機能やビジネスモデルが実現します。 2028 年までに、企業の 80% が低軌道衛星接続を統合し、回復力のあるユビキタス アクセスを確保し、データのモビリティを保証する統合デジタル サービス ファブリックを構築します。

<<:  2023 年の 5 つの驚くべき自動化の進歩

>>:  MLCommonsがAI安全ワーキンググループを発表

ブログ    
ブログ    

推薦する

Shopee多言語商品知識グラフ技術構築方法と応用

Shopee は世界中の複数の市場にサービスを提供する電子商取引プラットフォームであり、消費者に、よ...

高性能かつ低消費時間!新しい 3D Occupancy Network SGN を試してみませんか?オープンソース

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

北京、自動運転路上試験の新規則を発表、有人試験も可能に

最近、北京市交通委員会は新たに改訂された「北京市自動運転車両路上試験管理実施規則(試行)」を発行し、...

...

大規模言語モデルと知識グラフに関する共同研究のレビュー:2つの相補的な技術的利点

大規模言語モデル (LLM) はすでに強力ですが、さらに強力になる可能性があります。 LLM は、ナ...

...

...

...

年末総括:2020 年の人工知能の注目イベント一覧

スマート製造ネットワークニュース:2020年、「人工知能」は産業発展における高頻度のホットワードとな...

...

「ブラックボックス」アルゴリズムの下ではAIへの信頼は疑わしいが、説明可能なAIは開発の「最初の年」を迎える

天才は左にいて、狂人は右にいます。天才と狂気の間にはわずかな境界線しかありません。 AIに関しては、...

2021年以降の人工知能について何かお考えはありますか?

中国科学技術協会、中国科学院、中国工程院、浙江省人民政府、杭州市人民政府、浙江省人工知能開発専門委員...

顔だけで下着を全部剥ぎ取られる:マスクは役に立たない、この顔検査は国民を怒らせている

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

5Gベアラネットワークの運用は難しいが、機械学習技術で解決できる

5G の商用化が近づいており、通信事業者が 5G ベアラ ネットワークを構築するための時間はあまり残...

北京大学の王一州氏:信頼できるAI研究の名刺を磨くには、産業界、学界、研究機関の連携が必要

人工知能(AI)は1950年代に誕生し、3つの発展の波を経てきました。研究段階から大規模な産業化段階...