人工知能 (AI) はもはや、グローバル経済の最も決定的な戦略的柱の1 つとなるための単なる補完的なソリューションではなく、数年で、ポイントツールから意思決定、複雑なプロセスの実行、顧客や従業員とのリアルタイムの対話が可能な自律システムへと進化しました、そして根本的な問題は変わりました: 企業がAIを採用すべきかどうかではなく、構造化された安全で持続可能な方法でどのように、どのようなペースでAIを導入できるかについて議論されるようになりました。.
この新しいフェーズは、組織間のパフォーマンスの差が拡大していることによって特徴付けられます。 AI を具体的な結果に変えることができる組織もあれば、技術的および運用上の制限に直面し、大幅な進歩を妨げる組織もあります。このシナリオでは、中心的な概念が浮かび上がります。この質問は、どの組織が長期的な価値を獲得できるか、またどの組織が非生産的な実験のサイクルに閉じ込められるかを定義します。.
技術的に成熟した企業が際立っています
成熟した企業とその他の組織との比較は、戦略、インフラストラクチャ、実行の 3 つの面で明らかな対照を示しています。参照企業は、明確な目標と構造化されたガバナンスを備えた長期ビジョンを採用しています。さらに、将来に備えてネットワークとデータ環境に投資し、ボトルネックを回避します。.
Ciscoの調査によると、成熟した企業の98%は、より複雑でAI主導の環境のためにネットワークをすでに設計していますが、他の企業のうち46%だけが同じことを行っており、この違いは、主要な組織の中心的な特徴である期待の姿勢を反映しています。.
自律エージェントはこの分裂を加速させます
“「自律型AIエージェントの登場により、この距離は延びます。彼らは、人間の絶え間ない介入なしにプロセス全体を実行できるシステムです」と、Total IP+IAのビジネスおよびパートナーシップ担当ディレクター、アリアン・アブレイユ氏は強調しています。世界の80%以上の企業がすでにエージェントとの取り組みを優先しており、そのうちの3分の2が肯定的な結果をもたらしています。.
しかし、セキュリティ、ガバナンス、適切なパフォーマンスを備えたこれらのエージェントを拡張できるのは、最も成熟した企業だけです。この動きは、リーダーの競争上の優位性を強化し、構造的な制限のある組織の脆弱性を明らかにします。.
「AI インフラストラクチャの負債」: 新たな世界的なボトルネック
研究の最も重要な点の1 つは、新たな障害物の特定です: AIインフラストラクチャの負債 この負債は、会社が適切に準備せずにソリューションを採用したときに形成されます:
- データ環境
- GPU容量
- ガバナンス
- スケーラブルなネットワーク
- 適切な安全構造
この数字は緊急性を強化しています。54% の企業は AI を拡張する準備ができているネットワークを持たず、64% はデータの一元化が困難で、26% は GPU 容量が限られているという問題があります。ブラジルでは、41% の組織はまだ準備の初期段階にあります。.
最も成熟した企業は、繰り返し発生する特徴を共有しています:
明確な戦略: 99% には正式な AI ロードマップがあり、91% には変更管理計画があります。.
スケーラブルなインフラストラクチャ: 71%は、完全に柔軟なネットワークを持っていると主張し、77%は、データセンターを拡大します。.
一貫した実行: 62% には、ユースケースをスケーリングするための明確に定義されたプロセスがすでにあります。.
連続測定: 95%は影響を監視し、71%は新たな収益源を期待しています。.
高度なセキュリティ: 87%は脅威に対する意識が高く、75%は自律エージェントを保護します。.
これらの要素は、複数の面で重要な成果を達成するための強固な基盤を構築します。これらの企業の 90% は、収益性、生産性、イノベーションの同時向上を記録しています。.
“「テクノロジーを採用するだけでは十分ではありません。未来は、規模、ガバナンス、セキュリティ、統合計画の能力によって定義されます。これらの柱を持つ組織は、すでに大きな利益を得て、市場で基準を設定しています。」とアリアン氏は説明します。.
