“「質の高いデータがなければ、賢いAIは存在しません」とRed Hatの副社長は警告する

の採用と実施を求める競争 人工知能 (IA) は加速していますが、すべての組織がテクノロジーを競争上の優位性に変える準備ができているわけではありません IDC 2026 年は市場が人工知能の規模での実験から採用へと移行する年になると予測しています。しかし、この好転は強い者にとっての課題となるでしょう。テクノロジーのリーダーは複雑な月に直面しなければならず、それには戦略と腰のゲームが必要になります。. 

によると フォレスター, 、CIOはAIを現実にするためのより多くの予算を持っていますが、具体的な結果を求めるボラティリティとプレッシャーは大きくなります。 一方では熱意が高まると、他方では本当の違いはAI自体ではなく、モデルを訓練するために使用されるデータにあるという認識が高まります。 「フィールド上の選手がボールを支配できない場合、ゴールに到達することはほとんどできません。AIについても同様です。質の高いデータと十分に支配された企業がなければ、レッドハット フォー ラテンアメリカの副社長兼ゼネラルマネージャー、ギルソン・マガリャエス氏は言う。.

経営幹部の見解では、2026 年は転換点になるだろう ITリーダーは、プロジェクトの成功を再定義し、業務効率重視から戦略的で測定可能な影響の優先順位付けに移行する必要があるだろう これには、データガバナンスと、ユーザーエクスペリエンスを作成し、コストのかかるミスを回避するために使用される情報の賢明な選択が含まれる 「ツールを採用するだけでは十分ではありません; 再構築の旅、リアルタイムのインタラクションのパーソナライズ、製造現場から管理まで組み込みAIを使用したオペレーションの再設計、そしてそれはすべて、十分に支配されたデータと明確な戦略から始まります」と彼は言います

管理されているデータ: デジタル主権の時代

プライバシーとデータ セキュリティに関する規制の強化により、2026 年にはさらに強化されると予想される傾向が高まっています ソブリン IA. 。この概念は、AI データとモデルが国または地域の管轄下に留まることを保証するものであり、コンプライアンス、セキュリティ、信頼に対する戦略的関心を反映しています。.

マゼランにとって、デジタル主権は今後10 年で決定的なものとなるだろう。 「データをマスターし、データがどこにあるのか、どのように処理されるのか、何を表すのか、ビジネスにどのような影響を与えるのか、誰と共有されるのかを理解する企業は、競争上の大きな優位性を持つことになるでしょう。 AIはコンテキストに依存し、コンテキストは完全なデータに依存し、それとともに使用される」という目的があります。. 

同幹部によると、データの効率的な領域への第一歩は、モデルに入るすべてのものが真実であるわけではなく、答えの質はデータの品質と完全性に直接依存することを理解すること、いわゆるデジタル誤謬、つまり不完全、偏った、または間違った情報を AI に供給し、それがもたらすものを盲目的に信頼するときに生じる誤った確実性の感覚がここから現れます。 「この誤謬は、技術的なリスクであるだけでなく、戦略的なビジネス上の重要な意思決定、公共政策、健康、教育が不完全または汚染されたデータを含む訓練されたモデルに基づいている場合、私たちは誤りを制度化することになります。」.

このリスクに取り組むには 3つの柱が必要です 厳格なデータキュレーション ソースとプロセスの透明性 絶え間ない批判的思考 つまり AIは健全なデータガバナンスによってのみ 意味をなすのです すでに市場にある懸念です IDC, 2026 年までに、高度な AI を使用して製品やサービスを生産している組織の 30% 以上が、モデルのトレーニングに使用されるデータ ソースを開示する予定です。.

現代のインフラストラクチャとインテリジェントな推論

このような状況において、, オープンプラットフォーム そして、AI モデルと自動化およびデータ ガバナンスを組み合わせると、ハイブリッドが強調表示されます。その一例は、Red Hat が 60 か国以上で開催し、そのうち 7 か国はラテンアメリカで開催される一連のイベントである Red Hat Summit: Connect 中に発表された Red Hat AI 3 です。. 

サンパウロ、ブエノスアイレス、サンティアゴ、メキシコシティ、モンテビデオ、リマ、ボゴタでのエディションで、このイベントには専門家や幹部が集まり、オープンソースの観点から AI を使用する課題と機会について話し合いました。 「人工知能の次の段階は、相互運用性、透明性、共創に基づいたハイブリッド、オープン、協調的なものになると私たちは信じています。そして、これが私たちが顧客やパートナーと共有するものです。」とマガリャエス氏は言います。. 

会議のもう一つのハイライトは、 推論, 、 モデルが学習した内容を実際の状況で適用する AI 運用フェーズ 急速に進化しており、さまざまなセクターでより迅速かつ正確な意思決定を行うための重要な部分となっています ヘルスケアでは、たとえば、医師が患者の病歴のパターンや異常をリアルタイムで検出し、不正行為を防止し、ケアを合理化するのに役立ちます 金融セクターでは、多国籍企業から中小企業に至るまで、推論は AI 導入の効率、精度、実際の価値を定義します。.

によると ガートナー, 、2028 年までにトレーニングに使用されるアクセラレーテッドコンピューティングリソースの80%以上が推論にリダイレクトされる 「AIの未来はモデルによって定義されるのではなく、モデルを使って何をするかによって定義される」とマゼランは要約する。.

インテリジェントエージェントによって導かれた新しいエンタープライズアーキテクチャ

来年も統合を迎えるはずだ AI エージェント エンタープライズインフラストラクチャとアプリケーションの一部として。 the ガートナー 2026 年末までに、40% のエンタープライズ ソフトウェアがインテリジェント エージェントと直接統合されると予測しています。.

自律的に動作し、データから学習することができるこれらのエージェントは、小売、金融、製造などの業界ですでに拡大しており、2035 年までに約30%のエンタープライズアプリケーションソフトウェア収益を駆動し、US$ 4,500 億チャットボットとスマートアシスタントが履歴、好み、行動をリアルタイムで横断し、最初の影響は顧客対応分野で最も顕著になります。.

“こうした状況に適応したやり取りにより、企業は何を販売するかだけでなく、どのように販売するか、どのチャネルを通じて顧客とどのようにコミュニケーションをとるかを再考する必要があると幹部は説明する。 「競争上の差異は、AI がどれだけ理解し、尊重するか (そして「人間の行動」を尊重するか) になるでしょう。」.

ChatGPTのようなツールはすでにこの可能性を示しています。 「消費者は店内にいて、ソリューションと話し合い、リアルタイムでパーソナライズされた推奨事項を受け取ります。これは魔法ではありません。それはデータ、知識、エージェント、そして」推論ですとマガリャエス氏は言います。.

インテリジェント オートメーション

もう 1 つの拡大するトレンドは物理 AI です。これは、ロボット工学、自動運転車、モノのインターネット、デジタル ツインとの統合を通じて現実世界にインテリジェンスをもたらします。デロイトによると、この統合により、2026 年までに、これまで制限されていた分野の効率と安全性が向上するはずです。自動化の複雑さやコスト。.

ただし、この進化は、 オートメーション化 伝統的は脇に置かれるでしょう かなり逆です The ガートナー 2026 年までに、30%の企業がAIベースのネットワーク活動の半分以上を自動化すると推定しています。 「このインフラストラクチャの近代化は、新しいデジタル経済の基盤です。サイロを排除し、クラウドを統合し、データの役割を再考し、自動化を中心に導入することを意味します」とレッドハットラテンアメリカ担当副社長は語る。.

の 報告 マッキンゼー 自動化プロセスに AI を統合する組織は、平均して生産性を 35% 向上させ、運用コストを 20% 削減できることを示しています。.

この意味で、Red Hat Ansible Automation Platform などのオープンソース エンタープライズ ソリューションは戦略的同盟者になります。これにより、ドメイン全体で自動化を拡大し、ワークフローを調整し、セキュリティと柔軟性を持って IT 運用を最適化できます。さらに、脅威をより迅速に検出して対応することで、サイバーセキュリティの強化にも役立ちます。.

マゼラン氏にとって、AI の進歩には、データ制御、推論、技術の近代化という 3 つの基本に基づいた新しいビジネス アーキテクチャが必要です。マガリャエス氏は、「人工知能は、目的を持って適用され、人間の知識に合わせた場合にのみ価値をもたらします」と結論付けています。.