エンタープライズにおけるAIイニシアチブに関する8つの主要な問題

今年LLMSを使用したことで私たちが行った急速な進歩について非常に多くの熱意を持って、残りの障壁とボトルネックのいくつかはシャッフルで迷子になる傾向があります。

すべての以前のテクノロジーと同様に、企業はAIプロジェクトを正しい方法で導入する必要があります。私が聞いたことは、新しいワークフローとツールは、会社にとって障害ではなく助けになる必要があるということです。

私たちはしばしばこれについて生産性の問題として話します。それが正しく制定されている場合、新しいプロジェクトは、労働者がより生産的で自信を持ち、仕事の上にいるのに役立ちます。それが不十分に行われた場合、それは生産性を低く誤って誤ってし、実際に行う必要がある作業を阻害する可能性があります。

2025年が進行中になったため、パネルやAI業界に関するインタビューで議論された私が聞いた特定の問題のいくつかについて話しましょう。

バイインと熱意の欠如

これは、AIが他のすべての以前のテクノロジーに従う別の方法です。はい、それはより強力なテクノロジーであり、実装にはより多様性がありますが、利害関係者の賛同が必要です。そうでなければ、あなたは弱点から始めています、そしてそれは困難な戦いです。

一般的な課題について話しているこのサブサックピースは、「低ユーザーの採用」というフレーズを使用します。これは、基本的に、人々が新しいAIツールまたはシステムを使用することを選択していないことを意味します。

それ自体がエンタープライズAIの中心的な問題です。

過度に幅広い指令

会社の誰かがすぐに「すべてをAIに移動する」ように全員に命じているとします。

これにはいくつかの潜在的な問題があります。まず、これらの指令が何を意味するのかについて明確に不足しています。また、部門内の混乱と同様に、多くの重複と冗長な努力がある可能性があります。

詳細な戦略計画を作成し、そこから行く方が良いです。

サポートとメンテナンスの欠如

いくつかの点で、それを管理するよりもイニシアチブを作成する方が簡単です。

この次の問題が発生します。社内またはベンダーが何らかのAIプログラムを夢見て構築したと仮定しますが、生産中に採用と使用に問題があります。ユーザーは質問があります。これらは、多くの場合、重要なビジネスプロセスのためにツールを使用している最前線の人々です。

これらの質問をアイロンをかけるために誰に行きますか？

各部門が「これが私たちの問題ではない」と言っている場合、あなたは手に扱いにくい状況があります。

それは、最初のフェーズでのサポートだけでなく、AIシステムがワークフローとビジネスプロセスの一部になるため、後でサポートすることです。

AIエージェントと人間の交換

この問題は大きな疑問から始まります。AIエージェントは人間に取って代わりますか？

ビル・ゲイツ以外からこの入力をチェックすることができます。彼は、AIが優勢になるにつれて、ほとんどのことに「人間を必要としない」ことを示唆しています。

「私たちが自分自身のために留保するものがいくつかあるだろう」とゲイツは人間のイニシアチブについて有名に語った。 「しかし、物を作ったり、物を動かしたり、食べ物を育てたりするという点では、時間の経過とともに基本的に解決されます。」

詳細については、私のお気に入りのポッドキャストの1つであるAI Daily BriefのNathaniel Whittemoreの最近のエディションを聴くことができます。

WhittemoreはNufar Gasparと話しており、AIエージェントが本質的に人間に取って代わることを示唆しています。言い換えれば、彼らは非常に自然に能力があるので、企業がそれをプラグインするだけで、以前に仕事をしていた人間を取り除くのは簡単です。

「少なくとも人々が彼らについてどのように考えているかという点で、エージェントは増強よりも本質的に交換していると思います」と彼は主張します。 「現在、エージェントと一緒に、企業がエージェントから探しているROIは、「彼らは私たちの人々がそれをするよりも、より安く、効率的に、より迅速に何かをすることができますか？」

彼は、企業が人間の可能性に再投資するかどうかを選択するかもしれないと指摘しています。

「それが言っていないのは、企業がこれらの新しい効率向上の向上をどのように使用するかということです」と彼は付け加えます。 「彼らは単なる人員を削減するつもりですか、それともそのようなさらなる成長で解放された人々の時間を再投資するつもりですか？あなたは知っています、各企業はそれらの決定をしなければなりません。」

支援としてのAIの理論とエージェント代替品の現実との間のそのギャップは、どの企業においても大きな潜在的な問題です。

AI洗浄

これは、会社の統合とは関係がなく、ブランディングや会社の評判に関係していることに関係しています。

基本的な考え方は、AIの採用に関しては、この種のイニシアチブにリップサービスを提供するだけでなく、企業が誠実でなければならないということです。数年前、スジャイ・ハジェラのトピックについて報告している私たち自身のフォーブスのいくつかを示します。その多くは今でも適用可能です。 （そして、CNNからの詳細があります）。

「AI洗濯」は、グリーンウォッシングのような他のものと同義語であり、企業はそれよりも生態学的であると主張するかもしれません。これは、この種の不一致を避けるためのベストプラクティスであり、会社は「彼らが説教することを実践しない」かもしれないという考えです。

AI倫理を無視します

何度も何度も、バイアス、プライバシーの問題など、物の倫理について考えずにAIプロジェクトを前進させる企業が進んでいます。

テクノロジーの世界の最高の数字は、倫理を方程式から除外することに対して警告しています。これには、AI革命の初期のビル・ゲイツやイーロン・マスクのような声や、最近では、プライバシーと人間のデータ所有権とAIの交差点について警告している他の人たちが含まれます。

サイバーセキュリティの欠如

AIシステムも安全な方法で使用する必要があります。

ポッドキャストに戻ると、WhittemoreはHIPAAやヨーロッパのGDPRなどの基準のコンプライアンスについて語っています。これはすべて、AIの実装と設計でも同様に重要です。

良い政策の欠如

簡単に言えば、企業は成功するために良いロードマップを必要としています。

繰り返しますが、AIはその範囲がユニークですが、ビジネスが適用すべきベストプラクティスのいくつかではユニークではありません。良い計画がなければ、何でも効果が低いので、企業はAIが具体的かつ定義可能な方法で事業計画に要因を確実にする必要があります。

これは今のところすべてです。エンタープライズでのAI採用に関しては、これらの一般的な推奨事項について考えてください。

以上がエンタープライズにおけるAIイニシアチブに関する8つの主要な問題の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。