• AIの期待値と実際のビジネス価値の乖離により、80%のAIプロジェクトが失敗すると報告されている。
  • クラウドインフラが適切でないとAIの潜在能力を最大限に引き出せない。
  • オープンソースモデルよりもクローズドソースモデルが優れているが、クラウドが必要。
  • クラウドはコスト効率的であり、柔軟性があり、予測不能なワークロードに適している。
  • データのクリーニング、統合、最適化、および適切なコンピューティングおよびストレージ構成が重要。

自分自身で行う必要はなく、専門家やツールが助けてくれる。クラウドプロバイダは評価モデルやクレジットを提供し、適切なツールを選択するのに役立つ。また、技術的な問題を解決する前にGenAIのユースケースを決定し、目標と期待されるROIを明確にすることが重要。

元記事: https://www.informationweek.com/machine-learning-ai/avoiding-genai-disillusionment-to-make-magic-in-the-cloud