あクリック®, データ統合のグローバル企業, データの品質, 分析と人工知能（AI）, IDCの調査結果を発表し、先進的なAI技術の採用における課題と機会を探りました. この研究は、野心と実行の間に重要なギャップがあることを強調しています：89％の組織が生成AIを採用するためにデータ戦略を更新したにもかかわらず, わずか26%がスケールでソリューションを実装しました. これらの結果は、データガバナンスを改善する必要性の緊急性を強調しています, スケーラブルなインフラストラクチャと分析の準備が、AIの変革的な潜在能力を完全に解放するために必要です
結果, QlikがスポンサーのIDCのInfoBriefに掲載されました, 世界中の企業がワークフローにAIを組み込もうと急いでいる時期に到来する, AIが190億ドルの貢献をするという予測,2030年までに世界経済に9兆ドル. しかし, 準備の欠如が進展を妨げる恐れがある. 組織は、長期的な成功に必要なデータ基盤の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た, しかし、私たちの発見は準備における重要なギャップを明らかにしています. 企業は主要な課題に直面しなければならない, データの精度とガバナンス, AIのワークフローが持続可能でスケーラブルな価値を生み出すことを保証するために, スチュワート・ボンドは主張する, IDCのデータ統合とインテリジェンスの研究担当副社長
これらの基本的な問題に触れずに, 企業は「AIの狂乱の競争」に陥るリスクを抱えている, 野心が効果的な実行能力を超える点で, 潜在的な価値が達成されることなく
「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するかに依存する」, ジェームズ・フィッシャーが言う, Qlikの戦略ディレクター. この調査は、野心と実行の間に明確な分割があることを強調しています. 信頼性が高く実行可能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迅速に遅れをとることになる.”
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
– エージェンティックAIの採用 X 準備状況80%の組織がエージェンティックAIのワークフローに投資しています, しかし、わずか12%が自分のインフラが自律的な意思決定をサポートできると自信を持っています
– 「データを製品として扱う」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、スケールで生成AIソリューションを実装する可能性が7倍高い, データエコシステムのキュレーションと責任による変革の可能性を強調する
– 成長する埋め込み型アナリティクス94%の組織が企業アプリケーションに分析を組み込むか、組み込む計画をしています, しかし、わずか23%がほとんどのアプリケーションで統合を達成しました
– 生成的AIの戦略的影響89%の組織が生成AIに応じてデータ戦略を再構築しました, その変革的な影響を示している
– AIの準備のボトルネック73%の組織が分析ソリューションに生成AIを統合しているにもかかわらず, わずか29%がこれらの機能を完全に実装しました
これらの発見は、企業が野心と実行のギャップを埋める緊急性を強調しています, 明確なガバナンスに焦点を当てて, インフラストラクチャーとデータの戦略的資産としての活用
IDCの調査結果は、企業が実験を超えてAIの準備に必要な基本的なギャップに対処する必要があることを強調しています. ガバナンスに集中することによって, データのインフラと統合, 組織はAI技術のすべての可能性を活用し、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」の完全な結果とインサイトにアクセスするために, Qlikによってスポンサーされています, ウェビナーに登録して、完全なレポートを確認してくださいここ.
