ほとんどの企業は AI がビジネス上の意思決定を自律的に行​​うことを信頼していません

ほとんどの企業は、人工知能が独自にビジネス上の意思決定を行えるとは信じていません

1. Fivetran が発表した調査データによると、86% の企業が人工知能を完全には信頼できていません人工知能。AI の成熟度が低く、人間の介入なしにすべてのビジネス上の意思決定を行うことができないことを示します。
2. 企業の 87% が AI をビジネスの未来と考えており、AI への投資を拡大するつもりですが、技術的な課題と教育の不足により、機械主導の意思決定に対する信頼が著しく欠如しています。 。
3. さらに、回答者の 71% は、AI アルゴリズム、ワークロード、モデルの実行に必要なすべてのデータにアクセスすることが困難だと回答しています。
4. Fivetran によると、将来的にはデータ サイエンティストは手作業に費やす時間が減り、AI モデルの作成やより多くのデータおよび AI プロジェクトの立ち上げに注力するようになるでしょう。

ほとんどの従業員は自分の会社が十分に成熟していないと信じています

論文「人工知能の実現: 人工知能に対する機会と障壁に関する研究」インテリジェンス」では、今日の AI エコシステムで企業が直面する問題について説明します。この論文では、企業の 87% が AI をビジネスの未来と考えており、AI への投資を拡大する意向である一方で、技術的な課題と教育の不足により、機械主導の意思決定に対する信頼の欠如が大きな障壁となっている様子を調査しています。自分の組織が AI の成熟度に関して「進んでいる」と考えているのは回答者の 14% のみでした。

調査対象となったほぼすべての企業が運用システムからデータを取得して使用していますが、データに関する課題は続いています。調査結果によると、技術データのパイプラインがフラストレーションの主な原因となっており、回答者の 73% が、異種ソースからデータを抽出し、個別のウェアハウスにデータを抽出、ロード、処理することが非常に難しいと述べています。さらに、回答者の 71% が、AI アルゴリズム、ワークロード、モデルの実行に必要なすべてのデータにアクセスするのが難しいと報告しました。

その結果、回答者の 73% は、データの洞察を意思決定者向けの実践的なガイダンスに変換することにあまり信頼を置かなくなり、71% のケースで人間主導の判断に頼らざるを得なくなりました。

研究結果によると、データ サイエンティストは、予測と意思決定の洞察を通じてビジネスの成果を向上させるために、AI モデルを構築する代わりに、データの処理に多くの時間を費やしています。データの準備と AI モデルの構築にどのくらいの時間を費やしているかと尋ねたところ、データ サイエンティストは時間の平均 70% を占めていると答えました。回答者の 87% が、自分が会社で十分に活用されていないと感じていると回答しました。

データ ガバナンスの問題も組織にとって懸念事項です。調査対象となった米国組織の 64% は、データが政府の規制に準拠して効果的かつ安全に使用されることを保証するための、データ ガバナンスの役割、ポリシー、基準への準拠に関して、まだ大きな改善の余地があることを認めています。

Fivetran は、データ自動化と AI パイプラインが AI の成熟する問題に対する解決策であると信じています。 「自動化が進むと、企業は時間を節約しながら、より大きな規模とコスト効率を達成できます。さらに、自動化が進むと、データ サイエンティストは、データ パイプラインが適切に動作していることを維持することよりも、ビジネスにとって重要な複雑な問題の解決に集中できるようになります。」 - ブレナーFivetranのハインツ氏はブログ投稿でこう述べた。

Fivetran 氏はまた、ビジネス関係者に AI への信頼を築き、AI の成熟度を高めるよう教えることが解決策になる可能性があるとも述べました。 「利害関係者とビジネス ユーザーは、これらの意思決定がどのように行われるかを完全に理解するために AI プロセスを理解する必要があります。しかし、データ品質や AI モデルのパフォーマンスの向上など、人間の関与が適切な領域に集中することも同様に重要です。これにより、

Fivetran は、自動化されたデータ パイプラインがスキーマの変更に反応するため、顧客はクラウドベースのシステムへの大規模なデータ ソースのフィードを完全に自動化できると述べました。データを独自のデータ ウェアハウスまたはデータ レイクに変換します。 Fivetran はさらに、消費ベースの価格戦略により、企業は必要なデータのみを複製することで経費を削減できると主張しています。最後に同社は、データサイエンティストが手作業に費やす時間が減り、AIモデルの開発や新しいデータやAIプロジェクトの立ち上げに集中できるようになると主張している。

Fivetran CEO の George Fraser 氏は次のように述べています:「この調査は、組織間のデータ移動とアクセスにおける非効率性の大きなギャップを浮き彫りにしています。成功する AI プログラムは、クラウド データ ウェアハウスまたはレイクに支えられた強固なデータ基盤に依存しています。分析チームは最新のデータ ウェアハウスを活用しています。」データ スタックはデータの価値をより簡単に拡張し、人工知能とデータ サイエンスへの投資を最大限に活用できます。」

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