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Data AI

『データ+AI』戦略:人材に焦点をおいて

この記事はシリーズの一部です。 パート1: データ+AIの三位一体:人材、プロセス、 プラットフォームをご覧ください。 人工知能(AI)や大規模言語モデル(LLM)の導入を急ぐあまり、多くのビジネスリーダーやテクニカルリーダーは、根本的なITの見直しにばかり目を向け、このテクノロジーが従業員や将来の働き方にもたらす大きな変化を過小評価しがちです。 プロセスを調整し、適切なプラットフォームを導入する技術的な作業は不可欠ですが、企業内でデータとAIの文化を成功させるには、経営層からエントリーレベルの従業員に至るまで、従業員の賛同も必要です。 すべての従業員が、データとAIを最優先する戦略が各自の役割にもたらす価値、それが生み出すビジネス上の成果、そして最終的には、それが解き放つキャリアの可能性を理解できるようにすることで、ビジネスリーダーは、変化への抵抗を抑え、モダナイゼーションの旅が力強くスタートするよう支援する社内チャンピオンを生み出すことができます。 人材に関する計画について、心に留めておくべきいくつかの成功戦
Data AI

データとAIに関する三位一体とは:ピープル、プロセス、プラットフォーム

翻訳:Ryo Hasegawa. - Original Blog Link ビジネスリーダーは皆、同じ質問をしています: データとAIに関する自社の計画を加速させるにはどうすればいいのか?ビジネスをリスクにさらすことなく、大規模な言語モデル(LLM)を活用するにはどうすればいいのか?そして、これらのシステムからできるだけ早く価値を得るにはどうすればいいのか? 誰もが、誇大広告による混乱を回避し、自社のデータをどのように収益化し、前例のないスピードのテクノロジーを活用できるかを把握したいと考えています。より多くの業務を自動化し、より付加価値の高い業務に集中できるようにしたいからです。古いデータの照会にとどまらず、より良い未来像を得たいと考えています。セキュリティ・リスクを最小限に抑えながら、可能な限りコストを削減したい。そしてもちろん、今すぐ結果を出したいのです。 しかし、データとAIに関しては、成功のための戦略は企業ごとに異なるでしょう。私たちはDatabricksのフィールドCTOとして、データスタックをモダナ