- AIガバナンス戦略の追求において、企業はさまざまな組織が、データおよびAIプロジェクトを1つのビジネス領域に蓄積するか、Gen AIリクエストに先んじようとするか、堅固なAI対応データの基盤を実行する統一戦略を構築しようとする組織まで幅広い。
- データカタログを実装済みの組織はAIの最前線に立っており、データはモデリング、分類、キュレーション、ダイアグラム化されている。
- AIを利用するためのデータを準備する戦略を構築する際には、以下の7つのベストプラクティスが適用される。
- 強固なAIガバナンスフレームワークを開発する。
- バイアスを排除するためにAIモデルを観察する。
- AIをトレーニングする。
- データ管理能力の抜本的な変革が進まなければならない。透明なデータと信頼できる場所（内部マーケットプレース）を持つことが、組織を「データ準備完了」に装備させる。
私の考え：
AIガバナンス戦略の重要性が強調されており、データの適切な準備がAIの成功に不可欠であることが示唆されています。データのクラス分けやバイアスの排除など、データ管理に対する綿密な取り組みがAIの成果を向上させるのに役立つことが分かります。企業は今後、AIによる機会を最大限に活用するために、AIガバナンス戦略の構築と実行に焦点を当てる必要があるでしょう。