AI導入のギャップを埋める：データ＆AI分野の女性リーダーが語る業界トレンドと洞察

急速に進化するAIの世界において、あらゆる業界の企業がその変革力を活用しようとしています。しかし、AIの成功した活用と導入には、単なる技術投資を超えた包括的なアプローチが求められます。最先端の技術を取り入れると同時に、戦略的なスキル開発とのバランスを取ることが必要です。データの質や管理が多くのリーダーにとって重要視される一方で、AI成功のカギとなるのは、しばしば見過ごされがちな「人」の要素です。適切な人材と組織文化を育て、AIの能力を効果的に統合し、大規模に活用できる体制を構築することが重要です。

MITスローン・マネジメント・レビューの最近の研究によると、C-suite（経営幹部）の94％が技術投資を増やす計画を立てている一方で、そのうちスタッフのスキル向上に焦点を当てた投資はわずか26％に過ぎず、2023年時点で生成AIに関するトレーニングを全従業員に提供している企業は5％にとどまっています。このように、包括的なトレーニングプログラムと継続的な学習文化の重要性が明らかです。これにより、選ばれたプラットフォームやプロセスが最大限に活用されることが保証されます。

ニューヨーク市で開催された「Women in Data & AI Fireside Chat」では、Databricks Field CDOのRobin Sutara氏とJMAN GroupパートナーのNathalie Cramp氏がホストを務め、業界リーダーたちが最新のAIトレンドとそれに伴う課題について議論しました。この中で、人、プロセス、プラットフォームの適切な組み合わせが、AI導入の成功にとっていかに重要であるかが強調されました。

Databricksが、これらの要素を活用してAIの進化を先取りするために、どのようにして企業を支援できるのかを学びましょう。

データを超えて：人間の要素

組織内の人々を活用し、訓練し、最先端の技術を活用する自信を育てることは、クリーンで容易にアクセス可能なデータを持つことと同じくらい重要です。

データを会社の文化に組み込むことは、あなたのチームがそのデータをどれだけ効果的かつ戦略的に使って、さまざまな重要なイニシアチブを推進するかにかかっています。さらに、AIソリューションの品質は、それが構築されるデータの品質に直接比例し、データの健康状態は健全なAIモデルを開発するために重要です。

これらの洞察は、全組織がAI主導となることを最終的な目標として、堅牢な組織モデルとベストプラクティスを開発することの重要性を強調しています。ゼロから一への旅は、選択したデータプラットフォームや技術だけに依存するものではなく、スタッフのスキルアップ、包括的なトレーニングの提供、そして採用の理由を組織のビジョンと一致させることを必要とします。このプロセスは、ビジョンを前進させるためにあなたがリーダーとして依存する人々からのバイインを必要とします。

つまり、あなたの組織がAIのアイデアを探求しているとしても、重要な問いが残ります：あなたの組織内の人々は準備ができていますか？

データレイク“沼地”の飼いならし

アクセンチュアの調査によると、企業の32%しかデータからビジネス価値を生み出すことができないと報告していますが、ビジネスリーダーの90%はデータを重要な企業資産と見なしています。

この統計は、より陰湿な、プロセス指向の問題を強調しています：組織が所有しているが効果的に利用できないデータは、AIの採用への大きな障害となっています。多くの組織が構造化データの管理術を習得している一方で、議論からは彼らがまだ非構造化データの意味を理解するのに苦労していることが明らかになりました。この種の情報はAI開発にとって重要ですが、一人の参加者が適切に「データレイクの沼地」と表現したように、アクセス可能だが意味不明な未使用の大量のデータが存在することがよくあります。

Databricks Data Intelligence Platformは、広範で多様なデータ資産を管理するための統一された、統制されたアプローチを提供し、データ沼地の課題に対処します。Lakehouseアーキテクチャと並行して、DatabricksのオープンソースのDelta LakeとUnity Catalogは、企業が混沌としたデータレイクを整理された、意味のある洞察のリポジトリに変換することを可能にします。この未来に備えた基盤は、組織のニーズと業界のトレンドの進化に適応し、効果的なデータ管理を促進し、その結果、AIの革新を推進します。

この生のデータから行動可能な情報への変換は、私たちのプラットフォームを現実の影響のために活用するDatabricksの顧客であるExperianで具体化されています。複雑なデータ管理と高コストに関連する課題に直面したエクスペリアンは、データインテリジェンスプラットフォームを採用して、データ資産を統一し、最適化しました。この戦略的な実装により、彼らはデータレイクの「沼地」を飼いならし、ダイナミックなデータエコシステムを育て、最終的にはCustomer360と詐欺検出に関連する重要なAIバックのユースケースを生産に導きました。ExperianとDatabricksの旅の詳細については、ここでケーススタディを探ることができます。

責任あるAIとデータ完全性の重要性

AIが提供する機会は無限であると広く認識されています。しかし、トレンドはAIのイニシアチブの成功がデータ品質に大きく依存していることを示しています。

JetBlueの最高デジタル技術責任者であるCarol Clementsは、「世界中のAIを持っていても、それが不安定なデータ基盤の上にあるなら、それはあなたに何の価値ももたらさない」と述べています。この主張は、ガートナーのデータ品質：正確な洞察のためのベストプラクティスに関する調査によって裏付けられており、データ品質の問題がAIプロジェクトのパフォーマンス低下の主な原因であり、年間で数百万ドルの収益を失うことになるという結果が出ています。

データの完全性は、組織のアーキテクチャに組み込まれたデータプラットフォームに密接に関連する、責任あるAIの重要な要素としてしばしば見過ごされます。さらに、それは重要な決定と投資回収を推進するために使用される本番環境のモデルの精度に大きな影響を与えます。逆に、不正確で不完全で低品質なデータで訓練されたモデルは、誤ったビジネス決定を導く傾向があり、組織の全体的な年間収益を平均で6％影響を与えると、Fivetranの最近の調査によれば。本質的に、データが隠され、無視され、または活用されていない場合、組織は全体像を見逃し、包括的なAIソリューションの開発が妨げられます。

Databricksは、すべての組織が自身のデータとAIモデルに完全な所有権とコントロールを持つべきであるというビジョンで、責任あるAIに取り組んでいます。これには、開発とデプロイメントの段階全体にわたって組み込まれたエンドツーエンドの監視、プライバシー、ガバナンスが含まれます - すべて一つの統合されたプラットフォーム内で。データ完全性と責任あるイノベーションを強調することで、Databricksは組織の全データエコシステムの幅、深さ、範囲に対する比類のない可視性を提供し、ビジネスがAIの無限の可能性を完全に引き出すことを可能にするソリューションを提供します。

キーテイクアウェイ：小さく始めて、大きく考える

議論から明らかになった最も行動に移しやすい洞察の一つは、小さなAIプロジェクトから始めつつ、「大きく考える」マインドセットを維持することの重要性でした。

以下は、これらの洞察を実装するために組織が取ることができるいくつかのステップです：

• 小規模な範囲から開始する： チームの準備状況を評価するために、管理可能なサイズのAIプロジェクトから始めます。
• 明確な結果を定義する：開始時点で測定可能な目標とKPIを設定し、自信と勢いを築きつつ、人々、プロセス、プラットフォームへのアプローチの効果を同時に評価します。
• 効果の評価: 各プロジェクトの後、初期の目標を達成したかどうかを評価し、これらのAIの結果の価値を明確に述べます。
• 影響を測定する： AIイニシアチブの影響を追跡し、将来のプロジェクトのバイインを確保し、採用を推進します。
• 反復と適応：旅の途中で学んだ教訓に基づいて必要に応じて戦略を調整しながら、段階的に進歩します。
• 成功を祝う： 成果を認め、課題から学び、ポジティブなチーム文化を育てます。

この戦略は、組織のユニークな「AIレシピ」を作り出すために必要な成分の好みのブレンドと組み合わせることで、持続可能なAI統合のための堅固な基盤を確立します。このアプローチを追求することで、組織は強力なAI能力を育て、プロセス全体で継続的に学び、適応し、企業全体でAIの能力を解放することができます。

次のステップ

組織がAI実装の複雑さをナビゲートする中で、スキルギャップ、データ管理の問題、戦略的な不一致などの課題が続いています。しかし、業界のトレンドとファイヤーサイドチャット中に共有された洞察は、人々、プロセス、およびプラットフォームを優先する多面的なアプローチを強調し、前進する道筋を照らします。

Databricksデータインテリジェンスプラットフォームは、概念化と実装の間の重要な橋渡しとなり、複雑なデータランドスケープを管理し、責任あるAI革新を可能にする包括的で未来に備えたソリューションを提供します。進化するデータとAIのニーズに対応することで、Databricksは組織がすべてのデータ資産の莫大な価値を完全に活用し、資本化することを可能にします。

Databricks Data Intelligence Platformについて、そしてそれが組織がデータとAIを戦略的かつ成功裏に活用する方法をどのように可能にするかについては、こちらから詳しく学ぶことができます: https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform

また、これらのイベントは、女性がつながり、経験を共有し、データとAIコミュニティで自分の声を上げるためのスペースを作ることを目指しています。参加に興味がある場合。最近のイベントについてはこちらで詳しく知ることができます：https://womenindata.swoogo.com/trailblazing-women