- 2025年末までに、30%の生成的人工知能（GenAI）プロジェクトが概念実証段階後に放棄される見込み。
- 主な課題は、データ品質の低さ、コストの増大、ビジネス価値の不明確性。
- 早期採用者は、業種や業務プロセスによって異なるビジネス改善を報告。
- 平均して、収益増加15.8%、コスト削減15.2%、生産性向上22.6%を報告。
- AIから価値を生み出す視点では、日常AIとゲーム変革AIの2つがある。
- 日常AIは生産性の向上を重視し、ゲーム変革AIは創造性に焦点を当てる。
- 通常のAIプロダクトではコスト計算は比較的簡単だが、ゲーム変革AIの場合は難しい。
- ITリーダーは大規模言語モデルの使用限界をシミュレーションしてコストを把握すべき。
- モデルの運用コストが潜在的な価値を上回らないように使用量を制限する必要がある。
生成的AIのプロジェクトは潜在的な価値を提供できる一方で、コスト管理が重要であることが示唆されています。
元記事: https://www.computerweekly.com/news/366599472/How-to-stop-AI-costs-from-soaring