著者の詳細については、ここをクリックしてください アシャ・サクセナ.
コロナウイルスのパンデミックは、消費者の行動、ビジネスモデル、そして人々がどのように協力し、協力するかを変えました。 また、デジタルエコノミーの採用を加速させ、多くの業界で勝者と敗者を生み出しています。 COVID-19後の回復から出現している可能性のあるいくつかのマクロトレンドがあります 永続的な影響 モール、小売店、ママとポップの店の死とオンラインショッピングとデジタル体験の採用の増加について。 このようにGoogleで考える 記事 「仕事、遊び、接続を維持するためのテクノロジーの使用の増加は、新しいデジタル習慣を形作っています」と指摘します。 習慣の力を過小評価することはできません。 一度形成されると、特に生活を楽にするとき、それらを元に戻すことは困難です。
従来の実店舗の小売業者は、この劇的に加速した新しいオムニチャネルデジタルショッピングの現実に備えていましたか？ 多くはそうではありませんでした。 そのためのインフラストラクチャはまだ実際にはありません（Amazon、Target、またはWalmartではありません）。 ロックダウンを通じて消費者がデジタルに焦点を当てるようになったのは、Eコマースだけではありません。 Zoomなどのビデオ会議ツールは、対面式の会議に代わるものを提供しています。 家庭内のエクササイズマシンやPelotonなどの仮想体験の使用は、ユーザーの採用で爆発的に増加しています。 不動産プラットフォームZillowも展開を開始しました 新しい3Dインタラクティブウォークスルー 顧客のブラウジング体験を改善するために仮想住宅リストを提示するエージェントの間取り図。 トランザクション、教育、または個人的な目的であるかどうかにかかわらず、人々が生活の多くの側面でデジタルチャネルに目を向けていることは明らかです。
このパンデミックの間に受け入れられたトレンドの多くは永続的な効果をもたらし、人々の生活のあらゆる側面でのデジタルテクノロジーの使用は継続するだけであると私は信じています。したがって、企業は（業種や規模に関係なく）デジタルの採用を加速する必要があります。現在の消費者に会うために業務を変革し、彼らが期待する体験を提供します。 企業は受け入れる必要があります デジタル変換 を続けるために。
COVID-19は、組織がデジタル化の取り組みを加速する緊急の必要性を生み出しました
2020年XNUMX月、Gartnerの取締役会調査は次のように述べています。 取締役会の69％ の効果は パンデミック危機、経済危機、および社会的危機は、デジタルビジネスイニシアチブを加速しています。 による 調査、「パンデミックが発生する前は、ほとんどの組織がデジタル戦略を着実なペースで前進させていました。 リーダーは成功の証拠を望んでおり、デジタルにもっと投資する緊急性を感じていなかったか、組織文化に抵抗があるように見えました。」 また、COVID-19のパンデミックが発生したとき、従業員を強制したことも指摘しました リモートで作業する そして企業は顧客とのデジタルエンゲージメントを強化しました。 調査によると、多くの取締役は、顧客エンゲージメントを維持および加速し、収益成長目標の達成を支援するために、デジタル製品およびサービスの開発を増やしました。 最近によると マッキンゼー・アンド・カンパニーの記事、 「この新しいビジネスおよび経済環境で競争力を維持するには、新しい戦略と実践が必要です。」
2021年に勝つためには、企業は新しいリモートハイブリッドワークオフィスの世界で競争するために、多様な人材、データ、AI、およびデジタルクラウドテクノロジーに投資し続ける必要があります。
デジタルトランスフォーメーションはクラウドから始まります
IBM Institute for BusinessValueレポートからの新しい調査 Covid-19とビジネスの未来 COVID-19のパンデミックにより、調査対象の組織の59％でデジタルトランスフォーメーションが加速していることがわかりました。 調査対象の幹部によると、パンデミックが発生する前は、多くの組織が自社の技術力を信用しておらず、自社の従業員のスキルを疑っていたようです。 しかし、企業が従業員をリモートに移動してテクノロジーツールを使用することを余儀なくされたため、多くの人がそれらの恐れがほとんど根拠のないものであることに気づきました。 彼らはまた、技術プラットフォームへの依存がより深刻になり、それらのプラットフォームが、それらを使用する企業チームとともに、実際の結果をもたらしたことを発見しました。 COVID-19のパンデミックは、世界中の組織の運営方法を一変させました。 回答者の約55％が、パンデミックが「組織戦略の恒久的な変更」をもたらしたと述べています。
さらに大きな60％は、COVID-19が「プロセスの自動化を加速」したと述べ、64％が「よりクラウドベースのビジネス活動への移行」を認めています。
ハイブリッドクラウドアーキテクチャとAI採用のメリット
2020年XNUMX月、デロイトインサイトは クラウド移行の傾向と予測 レポートは次のように述べています。「COVID-19、封鎖、どこからでも作業（WFA）により需要が増加し、企業が移動するにつれて、2019年から30年までの収益成長率は2021年レベル以上（つまり2025％以上）にとどまると予測しています。クラウドに移行してお金を節約し、俊敏性を高め、イノベーションを推進します。」
デロイトのレポートはさらに次のように述べています。「企業全体のレベルで見ると、オンプレミスのみ、パブリッククラウドのみ、またはプライベートクラウドのみのシステムはほとんどありません。 ほとんどの展開では、パブリッククラウドとプライベート環境の組み合わせを使用する可能性があります。これらは別個のエンティティのままですが、結合されています。これは、ハイブリッドクラウドと呼ばれるアプローチです。」 レポートでは、コラボレーション、自動化、拡張性、イノベーション、俊敏性などのメリットをクラウドがサポートできる、価値を解き放つ新しい機会について言及しています。
昨年XNUMX月オックスフォードエコノミクスとIBM 研究を行った そこでは、6,000つの業界の26人のCIO、CTO、および上級ITリーダー（ある程度の能力でクラウドサービスを使用し、少なくともAIを実験している組織から）に、ビジネスの適応と繁栄を可能にする上でのクラウドアーキテクチャとAIの重要性について質問しました。 。 データから浮かび上がったハイレベルな傾向のXNUMXつは、クラウドを採用するための戦略的アプローチを採用している人々が、主要な指標で同業他社を上回っていることでした。 XNUMXつの業界とXNUMXか国を対象とした調査データの分析は、データ戦略、AI、クラウド、特にハイブリッドクラウドアーキテクチャがますます効果的で絡み合っていることを示しています。 これは、ハイブリッドクラウドでは、移行、損失、またはダウンタイムによるリスクを制限しながら、組織のすべてのデータを任意のクラウドから取得および管理できるためです。
研究の主な調査結果は以下のとおりです。
- クラウドは、新しいAI時代の基盤技術になりつつあります。 ビジネスの近代化、意思決定とワークフローの自動化、顧客体験の向上は、AI採用の最大の動機です。
- AIはデータに依存しており、そのデータはますます複雑になっています。 回答者の77％にとって、クラウド、データ、AIの統合プラットフォームは長期的な成功に不可欠であると見なされており、同様の数がクラウドがデータ管理とAIの重要な基盤であると述べています。
- クラウドとAIの統合戦略は、いくつかの異なる分野でメリットをもたらすことができます。 参加者は、クラウドを使用して人工知能を組み込んだアプリケーションを構築、最新化、ホストすることの最大の利点、より優れたカスタマーエクスペリエンス、より高品質の製品やサービス、より高い柔軟性などの外部ビジネスドライバーを含む重要な分野を挙げてもらいました。
クラウドAIの成熟度の評価
IBMとOxfordEconomicsの調査では、クラウドの採用またはクラウドとAIの採用に向けた進捗状況に関して同業他社をリードしている回答者は、次の基準を満たしていました。
クラウドおよびAIユニファイアの認定基準
（最高の成熟度）n = 809の回答者、回答者の13.5％
- 20年前にクラウドに少なくともXNUMX％のアプリケーションがあったに違いありません
- 今日のクラウドには少なくとも40％のアプリケーションが必要です
- 新しいアプリの21％以上にAIが組み込まれています
- AIと組み合わせてクラウドを使用する必要があります
- クラウド、データ、AIの統合プラットフォームが組織の長期的な成功に不可欠であることに「同意する」または「強く同意する」
AIの採用に重点を置く
人工知能の採用率は着実に伸びており、テクノロジーの主流への移行は順調に進んでおり、早期採用者は投資から測定可能な結果を目にしています。 AIを組み込んだ新しいアプリケーションの数は比較的多く、調査回答者全体で平均して約20％であり、そのグループの小さなサブセットがAIを新しいアプリケーションの30％以上に組み込んでいます。
回答者は、AIを組み込んだり、AIに依存したりする可能性のある特定のAIを利用したアプリケーションやその他のテクノロジーにも投資しています。
回答者の大多数は以下に投資しています。
- 予測分析（60％）
- IoT（61％）
- 機械学習（61％）
- バーチャルアシスタントの採用率も高い（51％）、
- ロボットプロセス自動化（RPA）（48％）、およびその他の分野
業界全体の意思決定者は、ITおよび事業運営に加えて、顧客サービス機能の最も遠い展開で、さまざまなビジネス問題に対処するためにAIを求めています。
ビッグデータと新しいビジネスモデルのロックを解除する
A ハイブリッドクラウド プライベートクラウドのセキュリティとカスタマイズにより、パブリッククラウドのスケーラビリティと信頼性を提供します。 基本的なクラウドコンピューティングにより、企業が製品をより迅速に開発し、データを最大限に活用できるようになれば、ハイブリッドクラウドが論理的な次のステップになります。
別の IBMのレポートは述べています 「ハイブリッドクラウドアプローチは、企業がITリソースを迅速にピボットしてシフトに対応するのに役立ちます。 事業戦略。 また、人工知能（AI）とデータ分析を活用するための理想的な基盤を確立します。」
IBMレポートでは、ハイブリッドモデルを採用するには、組織は確立されたITコンポーネントがXNUMXつのクラウドにどのように接続するか、およびこの新しいアプローチがすべてのビジネスアプリケーションをどのように支えるかを理解する必要があると説明しています。 これは、専門家の助けを借りてスムーズに進むトリッキーなプロセスです。
たとえば、ハイブリッドモデルを使用すると、企業はインフラストラクチャに追加コストをかけることなく、パブリッククラウドまたはプライベートクラウドのいずれかで環境を迅速にスピンアップできます。 スケーラビリティは現在不可欠であり、デジタル主導のコマースが急速に新製品の需要を増大させるため、今後もスケーラビリティは重要であり続けるでしょう。 ハイブリッドモデルは、ワークフローの変更に応じて縮小できる無制限のクラウドリソースを利用します。 これは、イノベーションとスピードに対する企業の取り組みを完全にサポートするアプローチです。
ハイブリッドクラウドアーキテクチャは、ビジネスの最大のデジタル資産であるデータの可能性を解き放つのにも役立ちます。 データからの洞察は、市場、競争、および顧客ベースの真の脈動を測定するための新しいビジネスチャンスと方法を生み出します。 ただし、一部の企業では、現在のITインフラストラクチャで、大量のデータを継続的に収集、並べ替え、クリーンアップ、および分析するために必要な計算リソースを処理できない場合があります。 多くのAIがサポートするテクノロジーは、常に多くのデータポイントから情報を収集し、その情報をリアルタイムで実用的な洞察に変えています。
IT部門を超えたAIの障壁を克服する
ビジネスのユースケースを解き放ち、AIを組織に採用することは簡単なプロセスではなく、組織が克服する必要のあるいくつかの異なる要因があります。 Oxford EconomicsとIBMの調査では、調査対象の6,000件（最高から最低まで）にわたるこれらの課題のいくつかが浮き彫りになりました。
- 変更管理の難しさ
- 採用計画の作成と展開の難しさ
- データ/アプリケーションをホストする場所を決定するのが難しい
- データガバナンスの課題
- 複数のAIプロバイダーによるモデルの構築と管理の難しさ
- セキュリティとコンプライアンスの問題
- AIを活用するための関連データのキュレーションの難しさ
- 複数のクラウドにまたがるデータを活用する運用上の課題
- 市場に出回っている技術の未熟さ
- 利用可能なデータの欠如
- 予算の問題
- 労働力のスキルの欠如
- 従業員からのサポートの欠如
- 経営幹部からのサポートの欠如
データは不可欠な燃料です
クラウドとAIの開発を統合するには、マスターデータ管理の強固な基盤が必要です。 「大量のデータがある場合にのみ、優れたAIまたは優れた結果を得ることができます。確かに、クラウドプロバイダーが最も多くのデータを持っています」と、グローバルに事業を展開する25億ドルの電子機器メーカーであるFlexのCIOであるGusShahin氏は述べています。 彼はさらに次のように説明しています。 彼らは何トンものデータに座っているので、間違いありません。」
財務報告や知的財産に関する機密情報など、特定の種類のデータは通常、オンプレミスまたはプライベートクラウドに存在しますが、高度な分析、自動化、機能間のコラボレーションをサポートするには、これらの種類のデータを他のデータと統合する必要があります。
データの可用性は、ほとんどの企業にとってもはや大きな問題ではありません。OxfordEconomicsとIBMの調査では、AI採用の障壁としてデータを挙げたのはわずか17％でしたが、データの管理は問題です。
データガバナンス AIを活用するために関連データをキュレートすることの難しさは、回答者の29％が、AI採用の障壁としてそれぞれ挙げており、約XNUMX分のXNUMXが、同様の課題がクラウドの採用を妨げていると述べています。 データ、クラウド、AIの統合プラットフォームを持つことは、データ共有を促進し、分析/機械学習の取り組みを可能にする取り組みにとって非常に重要です。
データを把握している組織の中には、戦略が社内業務を超えているものもあります。戦略は、外部パートナーとのデータ共有の難しさ（データへのアクセスと保護の難しさ）にも関係しています。 また、データの並べ替えとクレンジングのプロセスを簡単にすることができます。 によると 最近のフォーチュンの記事そのため、GoogleとMicrosoftのベンチャー部門は、データウェアハウジングやETLなどのコストのかかるシステムやプロセスを使用せずにデータをエンタープライズユーザーに直接配信するIncortaというスタートアップに賭けており、速度と俊敏性を大幅に制限しています。
「中」というタイトルの記事でAI採用のための実用的なフレームワークプラディープメノンは、一般に、トレーニングするデータが多いほど、モデルがより使いやすくなることを意味すると指摘しています。 以前は、AI / MLモデルをトレーニングする機能に制約がありました。 ストレージとコンピューティングの機能は制限されていました。 過去数年間で、クラウドコンピューティングプラットフォームは革新的です。 ストレージは安いです。 計算は手頃な価格です。 大規模なデータ処理とモデルトレーニングは、許容可能なコストで可能です。 古い制限はなくなりました。
まとめ
組織は現在、データとAIを使用して、イノベーション、ビジネスモデル、およびパートナーシップを責任を持って推進する必要がある立場にあります。 COVID後の時代には、デジタル戦略への資金提供は必須です。
PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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