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調査により、ビジネスにおける生成型 AI の導入が遅れていることが判明

プラトン再発行
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世界的な調査によると、生成 AI を大幅に利用している企業はわずか 9% であり、導入の大きな障壁としてデータ プライバシーと IT の課題を挙げています。

最近の調査によると、企業の生成システムの導入率は AI このテクノロジーを取り巻く誇大宣伝についていけていない。データ プライバシー、規制、IT インフラストラクチャが、このテクノロジーの普及を妨げる主な障害となっています。

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オーストラリアに本拠を置く Telstra と MIT Technology Review Insights が実施した調査によると、世界中の 9 人を超えるビジネス リーダーのうち、AI を高度に活用していると判明したのはわずか 300% でした。

MITレポート

ほとんどのリーダーは AI の可能性について楽観的であり、その使用範囲が拡大すると予想していましたが、このテクノロジーを早期に採用した企業でさえ、限られたビジネス分野に AI を導入しています。 

調査では レポートオーストラリアの国立人工知能センターの初代所長であるステラ・ソーラー氏は、成熟したエンタープライズ対応のシステムを実行するのがいかに簡単であるかについて誤解があると述べました。 generative AI。同氏は、その導入には企業がデータの品質と機能、プライバシー対策、AIスキルを向上させ、安全で責任あるAIガバナンスを組織全体で導入することが必要になる可能性があると付け加えた。 

彼女はまた、アプリのデザイン、データとビジネスプロセスへの接続、企業ポリシーなど、依然として必要な周辺要素があるとも述べました。

しかし、ほとんどのビジネスリーダーは、2024 年までに生成型 AI が XNUMX 倍以上のビジネス機能または一般目的で使用されると予想していると述べています。 

Telstra の南アジア マーケティング責任者、Chris Levanes 氏によると、2023 年の初期導入者は主に、人間による監視が少なくて済むため、反復的で価値の低いタスクを自動化するためにこのテクノロジーを使用していました。

回答者が声を加える

2024 年までに、回答者の 85% がこれらの価値の低いタスクに生成 AI を使用すると予想しています。 77% が顧客サービスへの導入、74% が戦略分析への導入を期待しています。 

導入の可能性があるその他の分野には、製品イノベーション、サプライ チェーン ロジスティクス、販売などがあります。 

しかし、報告書は、 generative AI 来年は特にITリソースと能力に重点を置き、これらの計画を「野心と思い上がりに満ちたもの」と名付けた。

自社の IT 特性により生成 AI をすぐに導入できると回答した回答者は 30% 未満であり、生成 AI を導入している企業は、新しいテクノロジーをサポートする自社の IT インフラストラクチャにさらに自信を持っていません。 

逆に、回答者の 56% は、生成 AI の実装は IT 投資予算によって制限されていると述べています。

回答者の最大 77% が、生成 AI エコシステムの急速な導入に対する主な障害として規制、コンプライアンス、データ プライバシーを挙げています。これらの問題は、2022 年末にリリースされたテクノロジーによって悪名が高まって以来、大きな懸念事項となっています。 OpenAI 好評 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、.

AIシンガポールのAIイノベーション担当ディレクター、ローレンス・リュー氏は月曜日のMIT報告書の発表時にメディアに対し、こうしたリスクを軽減するには明確なガバナンスの枠組みとAIモデルのセキュリティ手順を確立することが必要であると強調した。

リュー氏は、企業は適切なガバナンスを導入しているか、社内文書が適切に分類されているか、安全であるかを問う必要があると述べた。同氏は、企業は騙されて従業員の給与などの個人情報を漏洩させられる可能性のあるAIモデルの使用を避けたいと考えていると指摘した。 

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