私たちは、新型コロナウイルス感染症が企業にデジタル変革の取り組みを数か月、場合によっては数年も加速させるプレッシャーを与えている様子を見てきました。パンデミックの到来により、企業は身近なテクノロジー、特に人工知能 (AI) を再考し、それらを活用して生産性を向上させ、サプライチェーンの問題を解決し、製品とサービスをシームレスに提供するようになりました。組織はデジタル戦略に AI を統合する必要性を認識しており、この記事では AI 導入の一般的な課題の解決に焦点を当てます。
人工知能は、時間、エネルギー、お金を節約できる革新的なテクノロジーです。これはもはや科学の教科書や SF ファンタジーに限定されるものではなく、現実世界でも無数に応用されています。企業は現在、この将来のテクノロジーを導入することの重要性を認識しています。実際、マシン インテリジェンスの高度な浸透により、根本的な問題を解決できます。
マッキンゼーの調査によると、2021 年には人工知能の導入が増加しており、今後も増加し続けるでしょう。同報告書は、「回答者の56％が少なくとも1つの機能で人工知能を使用していると報告し、2020年の50％から増加した。」と述べ、人工知能の導入は前進する道ではあるが、それは必ずしも容易ではない。では、企業がこの次世代テクノロジーの膨大な可能性を実現することを妨げている主な障壁は何でしょうか?これらの AI 導入の課題について 1 つずつ説明していきます。
倫理的考慮事項
人工知能を導入する際の最初の課題は、組織が人工知能をより多くのプロセスと統合するにつれて、倫理がどのように差し迫った問題になるかということです。人工知能は人間の偏見に一見科学的な信憑性を与え、それを増幅させる傾向があり、人間の意思決定の可能性に疑問を投げかけています。幸いなことに、解決策があります。
明るい兆しの 1 つは、この問題に対する認識が高まっていることであり、AI におけるバイアスの可能性を認識することが最初のステップです。企業が AI/ML モデルをトレーニングするときは、偏ったデータと積極的に闘い、偏りのないように AI を具体的にプログラムする必要があります。さらに、アノテーターはトレーニング データをアルゴリズムに入力する前に、注意深く分析する必要があります。そうすれば、偏った結論に至ることはありません。
低品質なデータ品質
AI を収益化する上で最も重要な障壁の 1 つは、使用されているデータの品質が低いことです。 AI アプリケーションの賢さは、アクセスできる情報によって決まります。無関係または不正確にラベル付けされたデータ セットにより、アプリケーションが適切に動作しなくなる可能性があります。
多くの組織は過剰なデータを収集しています。不整合や冗長性が多くなり、データの劣化につながる可能性があります。データの品質は、収集プロセスを合理化することで向上できます。関係者は、データのクリーニング、ラベル付け、保管にさらに注意を払う必要があります。こうしたワークフローの変更により、企業は高品質のデータを提供できるようになります。
データ ガバナンス
サイバー犯罪の増加に直面して、責任あるデータ ガバナンスがこれまで以上に重要になっています。企業が機密情報にどのようにアクセスして使用するかについて懸念があるため、顧客対応 AI を活用する組織がアプリケーションを展開する際に責任を負うことが重要です。
ここで重要なのはセグメンテーションと可視性です。組織は、AI アルゴリズムがすべての段階でデータをどのように使用するかを監視し、制限できることを確認する必要があります。セグメンテーションにより、侵害の影響が軽減され、ユーザー情報が可能な限り安全に保たれます。同様に、透明性のあるデータ収集ポリシーは、AI に関連する懸念を軽減するのに役立ちます。
プロセスの欠陥
企業は、AI の導入と監視に内部ツールやパイプラインを使用することがよくあります。効率的な AI モデルをゼロから構築するには、多大な時間と費用が必要です。したがって、始めたばかりの場合、AI 導入には多額の費用がかかる可能性があります。さらに、ツールには不適切なアルゴリズムや偏ったデータが含まれている可能性があります。この場合、AI 統合にサードパーティ ツールを採用するか、市場で実績のあるツールを使用するのが賢明な選択です。
サイバーセキュリティ
人工知能の導入により、サイバーセキュリティのリスクが生じます。人工知能への取り組みのためのデータを収集する取り組みにおいて、多数のデータ侵害が発生しました。したがって、保存されているデータをマルウェアやハッカーから保護することは企業の最優先事項である必要があります。強力なサイバーセキュリティ防御アプローチは、このような攻撃を防ぐのに役立ちます。さらに、AI 導入のリーダーは、高度な脅威の増大を認識し、事後対応型の戦略から事前対応型の戦略に移行する必要があります。
ストレージ制限
AI/ML モデルのトレーニングには、一定数の高品質のラベル付きデータセットが必要です。したがって、組織は、必要なアクティビティを実行して信頼性の高い結果を提供できるように、大量のデータを機械学習アルゴリズムにフィードする必要があります。
従来のストレージ テクノロジは高価であり、スペースに制約があるため、これは困難になっています。しかし、フラッシュメモリなどの最近の技術的進歩が解決策を提供しているようです。高価な従来のハード ドライブとは異なり、フラッシュ ストレージは信頼性が高く、手頃な価格です。
コンプライアンス
人工知能やその他のデータ中心の運用は、法律や規制からますます注目を集めています。組織は、特に金融や医療などの規制の厳しい業界で事業を行っている場合は、これらの制限に従う必要があります。
高いプライバシーとガバナンスの基準を維持するために柔軟なアプローチを採用することで、これらの企業のコンプライアンスを強化することができます。規制の強化により、第三者監査人の需要が高まる可能性があります。
今後の道
人工知能はゲームチェンジャーとして台頭しており、その可能性を探る価値があります。 PricewaterhouseCoopers の調査によると、「AI は 2030 年までに世界経済に最大 15.7 兆ドル貢献する可能性があり、これは現在の中国とインドの生産高を合わせた額を上回ります。このうち、6.6 兆ドルは生産性の向上によってもたらされる可能性があり、9.1 兆ドルは生産性の向上によってもたらされる可能性があります」 」
しかし、AI を企業に活用させるには何ができるのでしょうか? AI 導入に対する障壁を予測し、実装に戦略的なアプローチを採用することで、組織は変革的な成長を達成し、利益を最大化することができます。
以上がAI 導入に対する 7 つの最大の障壁とその解決策の詳細内容です。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。
