エンタープライズAIの現状：先行導入企業が成功をけん引しています

生成型AIブームが最初に火をつけたとき、すべての企業がこの技術を急いで展開しました。多くの人々にとって、その興奮は依然として残っています。しかし、企業はまた、AIを生活に取り入れる際の課題を熱心に認識しています。そして、彼らは戦略を見直し、一般的な知識のLLMから、真のビジネス利益をもたらすことができる専門的なシステムに焦点を移しています。

私たちはエコノミストと協力して、AIが現実の世界でどのように機能しているかを理解しました。エンタープライズAIの解放：機会と戦略, これは1,100人のエグゼクティブとテクノロジスト、および28人のCスイートエグゼクティブを対象にした調査に基づいて、エンタープライズAIの現状について深く掘り下げた新しいレポートです。

その結果は、企業が組織内でAIをどのように戦略化しているかについて、私たちに多くを教えてくれます。一つは明らかです：各業界の「勝者」は、データ管理、セキュリティ、ガバナンス、文化、ドメイン固有の専門知識を包括するAIへの全体的なアプローチを取る者であり、最終的には、広範な従業員にAIを利用可能にするでしょう。

ここに、エコノミスト・インパクト調査からの主要な調査結果のスナップショットがあります。

リーダーは長期的に価値、収益、ビジネスモデルの革新を解き放つためにAIを使用します。企業の大多数（85％）が少なくとも1つの機能で生成型AI（GenAI）を使用またはテストしています。2027年までに、エグゼクティブの99%は、自分たちの組織が内部と外部の両方のユースケースでGenAIをテスト/使用していると信じています。レポートは、GenAIの早期採用者からの生産性の大幅な向上を示していますが、経営者は戦略的な競争優位性を真の賞と強調しています。アクセンチュアのデータとAIのグローバルリーダー、センティル・ラマニ氏は、「AIの価値の大部分は底に埋もれています」と述べています。トップは生産性のような即時の利益ですが、それが出発点です。あなたがまだ自社のコアバリューチェーンに入っていない場合、それは氷山の下に行くときです。それがあなたの独自のデータがある場所です。”

企業全体のAIはインフラの改装を必要とします—多くの企業は現在のアーキテクチャに自信を持っていません： 現在のアーキテクチャが新しいAIワークロードを効果的にサポートできると述べる組織は22%しかありません。回答者の40%が、自組織のデータとAIのガバナンスが不十分であると認識しています。結果として、経営者の37％だけが、自社のGenAIアプリケーションが生産準備が整っていると考えています。レポートのためにインタビューされた全てのエグゼクティブは、プラミングの修正の重要性に同意しています。ジェットブルーのデジタル技術責任者、キャロル・クレメンツ氏は、「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」とまとめています。

オープンAIシステムへの勢いは続いています： オープンソースのAI技術が独自のソリューションのパフォーマンスに匹敵するようになるにつれて、より多くの企業が利用しています。調査結果に基づくと、78%の企業がオープンソースのGenAIを試したり、完全に導入したりしています。2027年までに、96%がオープンソースのAIモデルを導入する予定です。既製のモデルには明確な限界がありますが、組織の3分の2は、自分たちのデータとGenAIモデルを統合することに大きな可能性を見ています。レプソルのチーフデジタルオフィサー、フアン・ホセ・カサド氏は、「将来、市場は小さなプライベートLLMの使用に移行するでしょう。しかし、GenAIは新しい技術です。私たちはまだ、アジャイルな方法でイニシアチブを立ち上げて生産に移す方法を学ぶ必要があります。”

人間と機械の調整はまだバランスを取る行為です： 企業の6社に1社しか、AI技術を最大限に活用するために必要な人材を引きつける能力に自信を持っていません。成功する人々は、AIをはるかに高速で展開しています。多くの人にとって、未来は非技術者でさえも技術を使用して生産性と効率を向上させることができるものです。2027年までに、建築家の97％がすべての従業員が自然言語のコマンドを通じて複雑なデータセットと対話することを期待しており、58％は自然言語がこれを行う主要な、または唯一の方法になると言っています。米陸軍の最高情報責任者、レオネル・ガルシガ氏は、「データリテラシーが特殊なスキルであるという考え方から離れています」とまとめています。全ての従業員はデータ保護、プラットフォームの使用、集中化されたデータストレージを理解しなければなりません。米陸軍はこれらをリーダーシップトレーニングに取り入れ、敏感なデータの管理が陸軍のAIユースケースにとって重要であることを認識しています。

これは、エコノミスト・インパクトの調査がGenAIへの企業のアプローチとその将来の計画について発見したことの一部に過ぎません。ここでレポートを読み、調査の要約を参照して、自分のAI戦略を計画するのに役立ててください。