要約:
- GenAI（生成AI）はITオペレーションの世界で興奮と懐疑を引き起こしている。
- ビジネスにどのような影響を与えるか、観測性やインシデント管理のスピードを向上させるかについての疑問が浮上。
- GenAIを活用するために完璧なデータが必要かという誤解があるが、実際には良質なデータが重要。
- AI開発プロセスはデータ品質、説明可能性、正確性に焦点を当てるべき。
- AIソリューションを組織データや業務フローから隔離して展開するのは避けるべき。
- RAG（retrieval-augmented generation）は正確な情報提示に不可欠。
- GenAIの利用において説明可能性と正確性の鍵はデータのコントロール。
- AIを導入する際は組織の独自の課題やアプローチを考慮した包括的なアプローチを取るべき。
考察:
GenAIの導入には、データ品質や組織データへのアクセスが重要であり、AIと人間のオペレーターとの信頼と協力関係の構築が不可欠である。GenAIのパワーは、外部情報から得られた基本的な知識と内部プロセス、データ、洞察を組み合わせることによって生まれる。データのコントロールを重視し、RAGなどの手法を活用することで、AIの正確性と説明可能性を確保できる。組織の独自の状況や課題に適したAIモデルを構築することで、効率と革新を実現できる。