要約：
- ビジネスソフトウェアベンダーは、生成AIの需要に対応するために慌てて機能を提供しているが、企業のAIシステムの実装と利用についての理解が不足している。
- AIプロジェクトを推進する前に、データを整理し、データのガバナンスを確認することが重要。
- 大規模なLLMが常に良いとは限らず、適切なプロンプトやトレーニングが重要。
- 新しい生成AIを導入する前に、既存のAIシステムを検討することが重要。
- 生成AIの展開には継続的な監視とトレーニングが必要。
- 競争上の優位性は、技術のみではなく、プロセスと企業文化の統合によってもたらされる。
考察：
生成AIの導入は急速に進んでいますが、企業はAIシステムの実装と利用についての理解が不足しています。特にデータの整理とガバナンスが重要であり、生成AIの展開には継続的な監視とトレーニングが必要です。競争上の優位性を確立するためには、技術だけでなく、プロセスと企業文化の統合が必要です。企業はAIの準備状況を評価することが重要です。
元記事: https://customerthink.com/debunking-6-generative-ai-myths-including-bigger-is-better/