グローバルビジネス、生成AIの潜在能力を最大限に活用することに苦戦、研究が明らかに

生成AI（Gen AI）は、約1年半前にChatGPTがリリースされて以降、特にグローバル企業の間で大きな注目を集めている。Forrester Consultingが最近実施した研究は、Gen AI技術をめぐる課題と持続的な熱意の両方を浮き彫りにした。 

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研究によると、生成AIの台頭とその周囲の hype にもかかわらず、企業の22%のみがエンタープライズ全体でGen AIを活用していると回答した。この数字は経営陣の期待を下回っており、Gen AIの期待値と実際の価値の差を示している。しかし、Gen AIへの関心は衰えておらず、企業は異なるアプリケーションへの支出を増やし続けている。

企業はデータの準備とガバナンスで苦戦

研究はまた、意思決定者の過半数がGen AIのビジネス目標を定義していることを明らかにした。しかし、79%が、内部または外部のスキルの不足により、これらの目標を達成する組織の能力について懸念を表明した。さらに、79%の回答者が、現在のスキルの不足が依然として問題であると述べている。これらの課題にもかかわらず、多くの組織が少なくとも3つのGen AIユースケースを展開し、今後12〜18ヶ月以内に投資を増やす計画を持っている。 

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Gen AIの成功した実装における主要な課題の一つは、組織内でのデータの準備状況である。驚くべきことに、Gen AIモデルのトレーニング能力を持つ組織は42%のみであるのに対し、89%の組織がGen AI用にビジネスデータを準備することに失敗している。さらに、90%の組織が適切な使用と管理のためにそのような計画の必要性を認識しているにもかかわらず、ガバナンス計画を実装した組織はわずか23%に留まる。 

「Gen AIレースの開始は急速だったが、データインフラストラクチャが概念実証を超えてGen AI技術を適切にデプロイする準備ができていないことを多くの組織が realizing するにつれ、多くのイニシアチブがパイロット段階で停滞している。」

SoftServe CTO、アレックス・チャベイ

研究はまた、技術知識の大きなギャップも明らかにした。回答者の84%が、データ統合、モデル最適化、ユースケース作成にはより深い技術知識が必要であると示唆した。さらに、意思決定者の80%が、従業員がGen AIの複雑さに関する適切なユースケースの知識と理解を欠いていると述べている。 

米国がGen AIの採用でリード、業界は混合した結果を示す

研究によると、データ、ガバナンス、スキルは、組織がGen AIの価値を成功裏に実装するのに役立った3つの核心的要素である。分析された4か国のうち、米国がGen AIの潜在能力を実現する面で最も進んでおり、イギリス、シンガポール、ドイツが続いている。 

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業界のパフォーマンスに関しては、小売業界がGen AIの使用において最大の潜在能力を持っており、特に所有するデータでのモデルトレーニングにおいて顕著である。一方、金融サービスおよび保険（FSI）業界は、Gen AIの恩恵を実現する前に、より多くの課題に直面している。

ヘルスケア、ライフサイエンス、石油・ガス、製造業、ISV、エンタープライズテクノロジーを含む他の業界は、Gen AIの価値達成においてバランスの取れた分布を示している。研究によると、収益が50億ドルを超える企業は、ハードウェア、ソフトウェア、インフラへの大規模な投資のため、必要な能力の管理により困難を伴う。

Cryptopolitan 報道：ブレンド・カナナ