企業は、各プロジェクトを特定のビジネス成果に関連付け、最初からガバナンスを構築することで、パイロットから本番運用へと移行しています。 Databricks の2026年のAI エージェントの調査によると、ガバナンスされた組織は、12倍のAI プロジェクトを本番運用に推進していることがわかりました。

データの民主化とは、ビジネスユーザーにデータへの直接の管理されたアクセスを提供するため、技術チームを待たずに答えを得られることを意味します。 企業は、Databricks Genie などの会話分析でこれを実現しています。これにより、ユーザーは既存のアクセス権限を尊重しながら自然言語でデータに質問できます。 エンタープライズ企業は、Genie を使用して技術的ボトルネックを軽減し、ダッシュボードからAI エージェントへ分析を移行しています。

AI は強力なデータ基盤を必要とします。モデルとエージェントは、使用するデータと同じくらいの精度、タイムリー、信頼性を持つことができるためです。 企業は、IT 支出の大部分をDatabricks プラットフォーム上のデータ基盤に移行しています。 その結果、ネットワーク全体から送られてくるリアルタイムデータは、より効果的に使用できるようになります。

企業は、人とAI の相補的な強みを中心にチームを組織し、従業員やパートナーを継続的にトレーニングすることで、AI を拡張しています。 Syngenta は、人とAI がそれぞれ得意なことに焦点を当ててチームを構築しています。 Techcombank は、AI の意思決定を社内で維持し、チームやパートナーに継続的にトレーニングを提供しています。 Databricks プラットフォーム上のリードマッチングエンジンにより、コンバージョン率が 3 倍向上しました。