反論: AIに急いで取り組むべきではない5つの理由

[51CTO.com クイック翻訳] 今日、人工知能はもはやSFの中の漠然とした概念ではなく、私たちの生活、仕事、さらには存在の仕方を真に変え始めています。データサイエンス、分析、技術の改善と革新の必然的な新製品の 1 つとして、AI は極めて大きな発展の可能性を秘めています。一部の実務家は、従来のインテリジェント データ技術をスキップして、AI ソリューションに直接投資する理由があると考えています。

しかし、少なくとも 2017 年については、まだ様子を見る必要がある。

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1. AIはまだ完璧ではない

大きな可能性を秘めたあらゆるテクノロジー製品と同様に、AI も多くの投資家、ベンチャーキャピタリスト、新興企業、ビジネスリーダーの注目を集めており、彼らの仕事や生活のシナリオに統合される準備ができています。

しかし問題は、AI がまだ開発段階にあること、つまり、学習してその価値を証明するにはまだ時間が必要であることです。客観的に言えば、最も先進的な AI 成果であっても、市場で利用可能になるまでには 3 年かかる可能性があります。

また、すでに優れた AI エンジン駆動のデモ システムがあると仮定しましょう。しかし、投資家がそれを自分のラップトップに接続できないのであれば、これはすべて単なる空論に過ぎません。

したがって、AI は今のところ美しいパイとしてしか見なされませんが、まだニッチな製品であると言っても過言ではありません。正式に普及するまでは、AI を統合する試みは失敗に終わる可能性が高いでしょう。

2. 分析は依然として大きな影響力を持っている

Simbla の調査結果によると、分析は今でも健在であり、発見されるのを待っている大きな価値をもたらす可能性があります。データと情報から AI アルゴリズムへのチャネルとしての分析テクノロジーの目標は、現在の分析ソフトウェアとアルゴリズムによって達成できる効果とより一致しています。

企業は、URL マイニングやソーシャル メディア レポートなどの基本機能に加えて、マーケティングや検索エンジン最適化などのデジタル ビジネスをより柔軟に管理するために分析ソリューションも使い始めています。

すべてのデジタル資産の基礎となるバイナリ空間で操作できるということは、将来の分析によって、市場関連のレポートやパターン判断に加えて、より優れた予測機能が提供されることを意味します。

将来の市場動向を予測するこの能力は、間違いなく、より多くの企業が分析分野にこだわり続け、今後 2 ～ 3 年で徐々により成熟した AI プラットフォームに移行するきっかけとなるでしょう。

3. 機械学習にはプロセスが必要

ビジネス ユニットの構築は直線的なプロセスであり、現時点では、効果的に統合できる真に包括的な AI 結果を提供するためのすべての課題を解決することはできません。

AI のトレーニング教材は、もちろんデータと分析ですが、この 2 つの領域は、ロジックと結論の定義の点ではまだ探索段階にあります。

AI のメリットを真に実現するには、大量のデータを収集し、情報を直感的に解釈して予測分析を可能にするツールを構築する必要があります。

AIに直接飛び込むのは、歩き方を学ぶ前に走るようなものです。ある程度は現実のものとなってきているとはいえ、AIの現状はまだまだ満足できるものではありません。

4. 潜在的な分業

今後の事業の発展動向を正確に予測することは困難ですが、現時点では、分析、データ、AI技術が統一されたインテリジェントな方向に進むのではなく、それぞれが個別に分割され、独立して発展していく可能性が高いと考えられます。

業界の細分化は、特に実用経験の少ない AI ソリューションではなく成熟した市場への投資を好む人々にとって、いくつかの興味深い機会をもたらします。

投資家や事業者は、今後数年間、より大きな影響力と効果を持つ分析に投資すべきか、それともすべてがまだ不確実な人工知能に賭けるべきかという同じジレンマに直面し続けるだろう。

5. 消費者の認識

ビジネスオーナーにとって、分析と AI の選択は、主要なオーディエンスの現在の状態や認識レベルなどの要素に基づいて行う必要があります。

若い実務家は、直感的なデジタルソリューションをより信頼し、テストする意欲があるかもしれません。しかし、より成熟した、より年配の世代のユーザーを対象にマーケティングを行っている場合は、分析機能を使用する方がビジネス パフォーマンスを向上させるのに適した方法となる可能性があります。

確かに、AI に没頭することには致命的な魅力がありますが、これは分析技術が徐々に消滅することを意味するものではありません。逆に、どちらも成長し、改善し続けるでしょう。さらに、少なくとも現時点では、分析技術の有効性は、より豊富な客観的指標によって裏付けられていることは間違いありません。

原題: AI に飛び込むべきではない 5 つの理由

原作者:キャロル・ジョン

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]