- AI adoption in various industries still lags due to high costs and trust in human employees.
- Industries like manufacturing, agriculture, hospitality, construction, and mining are experimenting with AI but not fully embracing it.
- Barriers include high costs, lack of integration with existing processes, and the need for talent familiar with AI.
- AI systems are not yet ready for mission-critical applications due to insufficient datasets and limitations in rugged environments.
- Industries like food, life sciences, and telemedicine are progressing in AI adoption to overcome labor shortages and improve efficiency.
AI技術の普及が進む一方で、様々な産業では高いコストや人間の従業員への信頼など、AIの導入がまだ遅れている要因があります。製造業、農業、ホスピタリティ、建設業、鉱業などの産業はAIを試験的に導入していますが、完全に受け入れているわけではありません。導入の障壁には高コスト、既存プロセスとの統合不足、AIに精通した人材の必要性などがあります。不十分なデータセットや過酷な環境での制限など、AIシステムはまだミッションクリティカルなアプリケーションには準備ができていません。一方で、食品、ライフサイエンス、テレメディスンなどの産業では、労働力不足の克服と効率向上のためにAIの導入が進んでいます。
元記事: https://www.techtarget.com/whatis/feature/5-industries-where-AI-adoption-is-lagging