ChatGPT に関する最近の話題を受けて、業界は生成 AI を活用して競争力を高める方法を模索しています。 結局のところ、生成 AI には次のようなことが期待されています。 世界のGDPを7%または7兆ドル引き上げる 10年以内に。
今日、すべての企業経営者の頭の中にある疑問は XNUMX つあります。「生成 AI を自分のビジネスにどのように適用できるか?」
ただし、最初に答えるべき質問は、「生成 AI を採用するために必要なテクノロジー基盤は整っているか?」ということです。 誇大宣伝を乗り越え、準備ができた場合にのみ、ビジネスにとって実用的で価値のあるソリューションに自信を持って投資できます。
Grid Dynamics の新しい電子ブック 業界全体で生成 AI の導入を成功させるために必要なデジタル エコシステムを評価し、低複雑性から高複雑性のアプリケーションを実装するために必要な準備レベルを調査します。 ヘルスケア、製薬、製造、金融サービス、保険、ゲーム、小売.
生成 AI は現在、高い期待、メディア報道、無知な投資によって膨らんだ予測のピークに達しています。 明確な戦略と確固たるビジネスケースがなければ、これらの投資は小さな利益しか得られない可能性があります。 この傾向から学び、組織が生成 AI を効果的に活用できるように準備することが重要です。
情報源： 2022 年ガートナー ハイプ サイクル
生成AI技術のXNUMXつの柱
成功するには、生成 AI の成長をサポートする XNUMX つの重要な基盤の開発に焦点を当てる必要があります。
データ品質
信頼性の低い結果を避けるために、組織内で適切なデータ ソースが利用されていることを確認してください。 データ品質の監視と管理に投資して、データの欠陥を検出して修正し、より適切なモデル予測のための強力な基盤を確立します。
クラウドの採用
クラウドを活用して、効率的なストレージ、コンピューティング能力、スケーラビリティを実現します。 オンプレミス システムから移行してコストを削減し、データの品質とアクセシビリティを向上させ、DataOps および MLOps プロセスを通じて価値の構築に重点を置きます。
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IoTデータ収集
さまざまな接続デバイスからの IoT データセットを統合および管理して、運用インテリジェンスを取得します。 柔軟性のないモノリシック システムを分割して、より簡単にデータにアクセスして視覚化することで、さまざまな AI ソリューションを実験できるようになり、生産性と効率が向上します。
業界全体が、生成 AI を活用して人間のさまざまな活動を強化し、最終的には生産性と効率を向上させるための強固な基盤を確立しようと努めています。 小売業やゲームなどの業界はこの点で大きな進歩を遂げていますが、製造業や保険などの業界は依然として同じレベルの導入を達成するために取り組んでいます。
たとえば、製造業では、生成 AI に製造現場のデータを活用することが課題となります。 多くのメーカーは、AI モデルを効果的にトレーニングするために必要な洞察、可視性、データ エコシステムの制御を欠いています。 データファーストの文化を確立し、リアルタイムのデータ収集のためのインフラストラクチャを実装することは、製造現場のデータの真の価値を引き出すための重要なステップです。 十分なデータの高度化を達成してエラーに対処しないと、生成 AI のユースケースを実装する際には注意が必要です。 製造プロセス全体を通じて精度と信頼性を維持するには、特定のデータセット、論理フレームワーク、適切なガードレールの可用性を確保することが不可欠です。
生成 AI を使って這ったり、歩いたり、走ったりする準備はできていますか?
生成 AI の組織的準備がどこまで進んでいるかに応じて、生成 AI を燃料として這ったり、歩いたり、走ったりできるようになります。
クロール
組織内の特定のワークフローまたはプロセスの合理化に重点を置いた、リスクの低い実稼働対応のユースケースから始めます。 必要なリソースが最小限で、風評リスクを軽減するための明確なパラメータを持つソリューションを選択してください。
歩く
視野を広げ、生成 AI のさまざまなツールやアプリケーションを試して、問題を革新的に解決します。 さまざまなチーム内の早期導入者にソリューションをテストし、使用パターンに関するデータを収集するよう奨励します。 従業員からのフィードバックを収集して、ツールが仕事にどのような影響を与えるかを理解し、生成 AI を使用する革新的な方法を検討します。
ラン
組織全体を参加させることで、生成 AI への取り組みを次のレベルに引き上げます。 会社のビジョンを更新して生成 AI の目標を含め、上から下まで整合させます。 信頼できる技術パートナーと緊密に連携してプロセスを運用化し、チーム全体のトレーニングと実装を促進します。
これは、活用できるクロール、ウォーク、および実行アプリケーションの簡単なスナップショットです。
Grid Dynamics 電子ブックで、業界全体の生成 AI の準備状況を確認し、効率の向上、コスト削減、急速な成長を実現するさまざまなアプリケーションを探索してください。 バズワードからビジネス価値へ: 生成 AI への対応のための業界フレームワーク.
生成型 AI のリスク: データとプライバシー
生成 AI の準備を整え、ビジネスへの応用を検討し始めるときは、生成 AI がデータとプライバシーにもたらすリスクを認識することが重要です。
生成 AI アプリケーションは膨大な量のデータに依存し、さらに多くのデータを生成するため、機密情報がバイアス、データ品質の低下、不正アクセス、データ損失の可能性などの問題に対して脆弱になる可能性があります。 したがって、イノベーションの約束に惑わされて潜在的な危険が見えないようにしてください。
企業経営者として、生成 AI を導入する際には、これらの運用リスクを考慮し、データのプライバシーを確保し、リスクを軽減するための措置を講じる義務があります。
受け入れるか適応するか: カスタマイズと既製のソリューションの長所と短所を評価する
ほとんどの生成 AI モデルはすぐに利用できますが、パフォーマンスを最適化するための次のステップはカスタマイズです。 これらのソリューションをカスタマイズせずに使用すると、その有効性が制限され、組織が潜在的なリスクにさらされます。
カスタマイズには、独自のデータを使用してモデルを微調整することが含まれ、その結果、特定のニーズに完全に適合するカスタマイズされたソリューションが得られます。 追加の時間と労力が必要になる場合がありますが、そのメリットは大きいです。 カスタマイズされた AI モデルは、精度を大幅に向上させ、ビジネスに優れた結果をもたらします。
生成 AI のカスタマイズをサポートするには、強力な基盤を備えた堅牢なデジタル エコシステムが不可欠です。 これにより、適切なデータ ソースへのアクセスが提供され、組織がさまざまな AI アプリケーションを実験し、必要に応じて機能を拡張できるようになることは、すでにわかっています。 そして、このレベルのデータ制御は、認識されたリスクから保護し、機密情報を保護するために不可欠です。 強固なデジタル インフラストラクチャを確立することで、企業は生成 AI のカスタマイズの力を効果的に活用し、その可能性を最大限に引き出し、組織が認識されているリスクにさらされるのを防ぐことができます。
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