最高情報責任者（CIO）は、ほぼ全員一致（96%）で今年人工知能（AI）への投資を増やすと述べていますが、最近のPwCの調査によると、チームの準備が整っていると答えたのはわずか49%、プロジェクトをサポートするデータが不十分だと答えたのは46%という矛盾に直面しています。
しかし、企業がすでに AI の価値を認識していて、データやチームの準備が不足している場合はどうすればよいでしょうか?
「テクノロジーだけでは不十分です。適切なトレーニングと質の高いデータがなければ、AIへの投資は期待通りの効果を生み出せない可能性があります。そして、リーダーの役割は、人材をエンパワーし、堅牢な技術サポートを確保し、システムを統合してAIを真の競争優位性へと変革することです」と、UnentelのCROであるジョアン・ネト氏は述べています。
AIガバナンスも構築段階にあります。Logicalisによると、体系的なポリシーを策定している企業はわずか42%、実装段階にある企業は49%にとどまっています。それでも、成果は急速に現れており、過去12ヶ月間に投資した企業の77%が既に投資収益率を達成しています。
「言い換えれば、構造的なギャップがあるにもかかわらず、AIはすでに具体的な成果を示しており、トレーニングと適切なガバナンス慣行への投資はますます緊急性を増しています。これらを拡大し、より高い投資収益率を得る余地はまだ大きく残されています」とCROは続けます。
ガートナーが強調したもう一つの重要なデータによると、AI成熟度の高い企業の63%が、確固たるROIと顧客満足度の指標を用いてプロジェクトの成果を既に追跡しています。しかし、これらの組織のうち、AIプロジェクトを3年以上運用し続けることができるのは半数未満であり、これは構造化された長期戦略の重要性を改めて浮き彫りにしています。
こうした AI 投資が永続的かつ変革をもたらすためには、チームの自信と運用能力を高め、データ管理を強化し、継続的な学習の文化を確立する必要があります。ジョアン・ネト氏によると、イノベーションが真にビジネス価値に変換されることを保証するためには、この 3 本柱のアプローチが不可欠です。
「投資するだけでは不十分だ。データ、人材、文化が一体となって前進できるよう基盤を整える必要がある」と幹部は結論づけている。
