あクリック®データ統合、データ品質、分析、人工知能 (AI) の世界的リーダーであるは、Enterprise Strategy Group (ESG) と共同で実施した新しい調査の結果を発表し、AI への投資と実行の間に重大な乖離があることが明らかになりました。
ESG調査レポート「インパクトのある生成AIのためのデータ準備企業はAIの拡大に積極的に動いていることを明らかにしているが、多くは長期的な成功のために必要なデータベースの基盤を構築するための体系的な計画を持っていない。 94％がデータの準備のために製品やサービスへの支出を増やしている一方で、AIを完全に業務に統合できたのはわずか21％です。 ほとんどの組織がデータの品質が重要であることを認識しているにもかかわらず、ガバナンス、コンプライアンス、偏見の検出は依然として主要なギャップであり、企業がAIの潜在能力を十分に活用するのを妨げている。
「企業は一貫した戦略なしに、積極的にAIを導入しようと急いでいる」と、Qlikのデータ事業部門のエグゼクティブ副社長兼ゼネラルマネージャーのドリュー・クラークは述べている。 AIは一時的な解決策ではなく、構造、ガバナンス、透明性を必要とする恒久的な変革です。明確な計画と堅固なデータベースがなければ、企業は価値を生み出すのではなくリスクを増大させてしまいます。
Qlik と ESG の新しい調査では、AI の導入とその成功を確実にするために必要な予防措置の間に大きな不一致があることが強調されています。
– AIの導入は加速しているが、多くの企業では明確な導入戦略が欠けている。組織の 94% が AI のデータ準備を可能にする製品やサービスへの支出を増やしていますが、業務に AI を完全に統合しているのは 21% のみです。
– 企業はより多くのデータを収集していますが、それを AI で利用できるようにするのに苦労しています。組織の 64% が毎日 100 ～ 499 のソースからデータを収集しており、データの複雑さの程度が浮き彫りになっています。
– 業務効率は重要な指標ですが、AI の全体的な影響は依然として不明です。57% の企業が AI の成功を運用効率に基づいて測定していますが、ビジネスへの戦略的影響を追跡している企業は少数です。
– 偏見、ガバナンス、コンプライアンスのギャップが重大なリスクを生み出しています。組織の 48% は、モデル関連の意思決定とデータ ソースの透明性を通じて AI のバイアスに対処しようとしています。
– データの品質は重要ですが、ガバナンスは依然として課題です。ガバナンス ポリシーが一貫して適用されていることに強く同意しているのはわずか 47% であり、監視とコンプライアンスのギャップが浮き彫りになっています。
「AIは技術の問題ではなく、実行の問題です」とESGのシニアアナリスト、スティーブン・カタンザーノは述べています。 すべてのセクターの組織がAIの拡大に迅速に取り組んでいますが、適切な予防策を講じなければ、規制上、財務上、評判上のリスクに直面する可能性があります。データの品質の重要性を認識しているものの、多くはAIモデルを安全かつ公平に保つためのガバナンスをまだ備えていません。この実行のギャップが、多くのAIプロジェクトが停滞したり、具体的なROIを提供できない理由を説明しています。
Qlik と ESG レポートAIの準備AIの実行における最も緊急の課題を特定し、長期的な成功を確実にするための戦略を提供します。 より深い洞察と専門家の推奨事項を得るには、こちらの電子書籍にアクセスしてください：https://www.qlik.com/us/リソースライブラリ/データ影響力のある準備ジェネレーティブAI
