要約:
- 2023年にgenAIの探索を開始し、2024年には37の概念証明が行われたが、うち5つしか本番に移行していない。
- 実験段階から採用段階に移行するためには、企業AI戦略、統一されたガバナンスモデル、技術コストの管理が必要。
- AIの最高影響を持つユースケースを優先するために、組織全体でのユースケースの優先順位付けが重要。
- 組織全体でAIのユースケースを実行するためには、ビジネスとITの連携が必要。
- 大規模言語モデル（LLM）の構築、組み立て、購入の選択について、商用アプリケーションを通じてgenAI機能を購入することが推奨されるが、問題解決されないユースケースも存在。
- AIイニシアティブにおいて、データの重要性が増しており、データエンジニアリングへの投資が必要。
- AIは企業と産業を変革し、ビジネスプロセスやアプリケーションを変更すると予測される。
感想:
AIの採用段階への移行には、企業全体での戦略的な取り組みが不可欠であり、ビジネスとITの連携が重要性を増していることが示唆されています。また、データの重要性が強調されており、AIイニシアティブの成功には適切なデータの準備が不可欠であることが明らかになっています。組織全体での取り組みが成功につながるためには、リーダーシップと変革管理の計画が重要であると感じます。