- AIプロジェクトが目標を達成できない主な理由は、データの課題である。
- 多くの企業がAIに焦点を当てており、技術の拡大や実装の課題にもかかわらず、着実なアプローチが成果を上げている。
- 多くの企業が昨年、ソフトウェア開発の迅速化や革新の加速、時間の節約などを経験したが、課題も確かに存在する。
- Gartnerによると、2025年末までに、ユースケースのパイロットを行っている組織の約三分の一が、概念実証段階後に生成AIプロジェクトの約三分の一を放棄すると予想されている。
- CIOは、今年AIの抱負を抑えている障害に取り組んでおり、弱いデータ処理の範囲と影響がより明確になってきている。
- データとAIスキルは、リーダーが企業内で強化する計画のトップスキルの2つであり、AI関連のデータストレージへの投資も倍増する準備が進んでいる。
- 遅い展開は競合他社に優位性を与える可能性があるが、急速な展開には独自の課題がある。
- 法令が木曜日に発効したが、執行期限は2027年までに広がっている。この法令は、GDPRと同様のグローバルな影響を持つ可能性がある。
この技術記事では、AIプロジェクトが直面する主な課題や企業の取り組み、成果、そして今後の展望が述べられています。データの課題、スキル強化、投資拡大などが重要なポイントとして挙げられており、AIの展開においては様々な課題やチャンスが存在していることが示唆されています。
元記事: https://www.ciodive.com/news/enterprise-AI-adopters-data-challenges-Lenovo/739359/