今週発表された報告書によると、AIが米国経済に与える潜在的な影響は数兆ドルに達する可能性がある。

シグナルAIAI を組み込んだ意思決定強化プラットフォームを提供する は、この調査のために米国の経営幹部 1,000 人にインタビューしました。 レポートによると、回答者の 85% は、組織がより適切な意思決定をより迅速に行うための AI テクノロジーにアクセスできないため、4.26 兆 XNUMX 億ドル以上の収益が失われていると見積もっています。

Signal AI の調査によると、ビジネス リーダーの 96% が、AI による意思決定の強化が意思決定を変革すると信じており、92% の企業が AI を活用して意思決定プロセスを強化すべきであることに同意しています。

また、回答者の 79 分の XNUMX 以上 (XNUMX%) が、組織がすでに意思決定を支援するために AI テクノロジーを使用していると述べています。

一般に、ビジネス リーダーの 96% が、AI を活用してビジネス上の意思決定プロセスを改善できると信じていると回答しており、80% は、意思決定を行う際に検討すべきデータが多すぎるとすでに感じていると述べています。 平均すると、回答者の 63% が意思決定に週 40 時間以上費やしていると回答しました。

評判と期待

多くの経営幹部が分析やビジネス インテリジェンス (BI) アプリケーション内で使用されるデータの品質に懐疑的であるにもかかわらず、回答者の 69 分の XNUMX 以上 (XNUMX%) が、ビジネス上の意思決定への影響という点で、データを直感よりも上位にランク付けしました。

おそらく最も驚くべき調査結果は、85％強が利益よりも評判を優先事項として挙げていることだとSignal AI CEOのデイビッド・ベニグソン氏は述べた。 評判が収益性と収益の両方に与える影響についての認識が高まっていると同氏は指摘した。

しかし、一部のビジネスリーダーはAIに非現実的な期待を抱いている可能性があるとベニグソン氏は報告した。 「他のテクノロジーと同様、彼らは短期的にはAIの影響を過大評価し、長期的には過小評価している」と同氏は述べた。

AI が収益に与える潜在的な影響を見積もるのは科学的には不正確です。 しかし、人間が最適化することは不可能な、多くの複雑なビジネス プロセスがほぼリアルタイムで発生しています。 AIの増強。 課題は、これらのビジネス プロセスを正確に反映する AI モデルを構築することです。 AI モデルの構築に雇用されたデータ サイエンス チームの多くは、自動化の任務を負っているプロセスについて深い理解を欠いています。 結果として、多くの AI モデルは運用環境にデプロイされることはありません。

それにもかかわらず、導入される AI モデルの量は増加し続けています。 組織にとっての次の大きな課題は、これらすべての AI モデルのメンテナンスです。その多くは、新しいデータ ソースが利用可能になるにつれて変動する可能性があります。 これは、AI モデルを再トレーニングするか完全に置き換える必要があるため、AI モデルが以前ほど効率的ではなくなる可能性があることを意味します。

今後の進路に関係なく、AI モデルはますますアプリケーション開発プロセスに組み込まれる単なる成果物の XNUMX つのタイプになりつつあります。 課題は、アプリケーション開発者と AI モデルを構築するデータ サイエンス チームの取り組みを調整して、アプリケーションをデプロイする前に、どちらも相手のプロジェクトが完了するのを待たないようにすることです。

それまでの間、ビジネスリーダーはAIへの期待を和らげたいと考えるかもしれません。 実装する AIモデル これは、プロセスがどのように機能するかを学ぶために時間が必要なチームの若手メンバーを雇用するのとほぼ同じです。 ただし、人間とは異なり、その AI モデルは、再トレーニングしない限り、休んだり、辞めたり、学習したことを忘れたりすることはありません。 唯一の本当の問題は、AI モデルが間違いを犯した場合、適切なガードレールが設置されていない限り、ビジネスが回復するのが難しいレベルの規模になる可能性があることです。