要約:
- Domino Data Labは、現代のアプリケーションにおける生成知能機能の開発、管理、実装、拡張について再考する必要があると提案している。
- 企業のAIへの姿勢に関して、多くの企業があらゆる種類のAIに対して「無制限の資金」を提供しており、予測AIも注目されている。
- 予測AIと生成AIのプロジェクトの区別が曖昧になりつつある。
- 企業の調査によると、AIの旅程はまだ初期段階であり、多くの企業が実験段階から製品化に進むのに苦労している。
- 企業は現代のモデルランドスケープに対応するために、AIガバナンスのアップグレードやフレームワークの更新を行う必要がある。
考察:
AI技術の進化に伴い、企業がAIを展開する際には堅牢なガバナンスフレームワークとスケーラブルなインフラが必要とされています。現在、予測AIや生成AIの導入に関する企業の取り組みは進行中であり、AIガバナンスのリモデルやリブートが不可欠とされています。これらの課題に対処するために、企業はフレームワークやプロセスを現代のモデルランドスケープに合わせて更新し、必要な責任あるAIインフラとプロセスを整備していくことが重要です。