あクリック®, データ統合、データ品質、アナリティクス、人工知能（AI）のグローバル企業は、先進的なAI技術の採用における課題と機会を探るIDCの調査結果を発表しました。 この研究は、野心と実行の間に大きなギャップがあることを浮き彫りにしています。組織の89％が生成AIを採用するためにデータ戦略を更新しましたが、規模での導入を行ったのはわずか26％です。 これらの結果は、AIの変革力を完全に引き出すために、データガバナンスの強化、スケーラブルなインフラストラクチャの整備、分析の準備の迅速化が緊急に必要であることを浮き彫りにしています。
結果は、Qlikが後援するIDCのインフォブリーフに掲載されており、世界中の企業がAIをワークフローに取り入れるために急いでいる時期に到達しています。AIは2030年までに世界経済に19.9兆ドルをもたらすと予測されています。 しかしながら、準備不足のギャップが進展を不可能にする恐れがある。 組織は、長期的な成功に必要な基盤となるデータエコシステムの構築に焦点を移しています。
生成AIは広範な熱狂を引き起こしましたが、私たちの調査は準備状況に大きなギャップがあることを明らかにしています。企業は、正確性やデータガバナンスなどの主要な課題に取り組む必要があり、AIのワークフローが持続可能で拡張可能な価値を生み出すことを保証しなければなりません」とIDCのデータ統合とインテリジェンス研究副社長のスチュワート・ボンドは述べています。
これらの基本的な問題に取り組まないと、企業は「AIの狂乱の競争」に巻き込まれるリスクがあり、その中で野心が効果的な実行能力を超え、潜在的な価値が達成されないまま終わる。
「AIの潜在能力は、組織がAIのバリューチェーンをどれだけ効果的に管理し統合しているかに依存している」と、Qlikの戦略ディレクター、ジェームズ・フィッシャーは述べている。 この調査は、野心と実行の間に明確な分裂があることを浮き彫りにしています。信頼できる実用的なインサイトを提供するシステムを構築できない企業は、AI主導のスケーラブルなイノベーションに移行している競合他社にすぐに遅れをとることになるでしょう。
IDCの調査は、AIの採用における約束と課題を示す重要な統計をいくつか明らかにしました
エージェントAIの採用と準備性：80％の組織がエージェントAIのワークフローに投資していますが、わずか12％だけが自律的な意思決定をサポートできるインフラストラクチャに自信を持っています。
「データを商品とした『モメンタム』」データを製品として扱うことに熟練した組織は、生成AIソリューションを規模で導入する可能性が7倍高く、キュレーションと責任を伴うデータエコシステムの変革力を強調しています。
埋め込み型分析の成長：94％の組織が企業アプリケーションにアナリティクスを導入または導入予定であるが、わずか23％がほとんどのアプリケーションで統合を成功させている。
生成AIの戦略的影響：89％の組織が生成AIに対応してデータ戦略を再構築し、その変革的な影響を示しています。
AIの準備のボトルネック：73％の組織が生成AIを分析ソリューションに統合しているにもかかわらず、これらの機能を完全に導入しているのは29％に過ぎません。
これらの発見は、企業が野望と実行のギャップを埋める緊急性を強調しており、ガバナンス、インフラストラクチャ、データの戦略的資産としての活用に明確な焦点を当てています。
IDCの調査結果は、企業が実験を超えてAIの準備状況における基本的なギャップに取り組む必要性を強調しています。 ガバナンス、インフラストラクチャ、データ統合に集中することで、組織はAI技術の潜在能力を最大限に活用し、長期的な成功を収めることができます。
IDCのInfoBrief「AIの勢いの中でのデータと分析の優先事項と課題」の完全な結果と洞察を閲覧するには、Qlikが後援するウェビナーに登録し、完全なレポートをご覧ください。ここ.
