エンタープライズ AI 運用にはどのような可能性があるのでしょうか?

Wi-Fi6、5G テクノロジー、IoT テクノロジーの継続的な組み合わせにより、今後数年間でさらに数十億台のデバイスがネットワークに接続されることが予想されます。これは、リモートワーカーやハイブリッドワークフォースという明確な傾向を超えて、将来の職場に大きな影響を与えるでしょう。

職場がより複雑になり、リモートが標準になるにつれ、多くの人々がどこにいても同僚とバーチャルにコミュニケーションできる時代が近づいています。さらに、仮想現実と IoT センサーにより、世界中のどこにでもリモートから専門知識を提供できるようになります。

AIops 実装の難しさ

人工知能と人工知能の運用は、人間の専門家が実行する作業と同等のプロセスを自動化するための次のステップです。最後のステップ。その結果、AI の利点はよく知られており、ビジネス リーダーの間でますます求められています。多くの企業は、AI の導入を成功させるための進歩を妨げています。通常、テクノロジー スタックの構築、人材の準備、AI ガバナンスの確立という 3 つの最大のハードルのうち、少なくとも 1 つが達成できません。

多くの企業は、人工知能の導入を成功させるのが遅れています。通常、テクノロジー スタックの構築、人材の準備、AI ガバナンスの確立という 3 つの主要領域のうち、少なくとも 1 つが不十分です。

人工知能テクノロジー スタック

AI の能力は、学習する必要があるデータによって決まります。データ セットの生成、クリーニング、管理と特徴量エンジニアリングが、依然として最大の技術的障害となります。 AIの主流の応用へ。データ品質の専門家の不足やコンピューティング リソースの不足などの理由が原因であっても、データを機械学習用に準備するのは困難な作業です。

このデータは、ネットワーク パフォーマンス、健全性、セキュリティの継続的な監視から得られます。大量のデータだけでなく適切なデータを取得することは、準備の重要な困難です。ネットワーク ユーザーのステータスのあらゆる変化など、データの量は膨大になる可能性があります。 AI プロジェクトは、何が必要で、何を自動化する必要があるかを明確に定義しないと失敗することがよくあります。

準備

人工知能時代の到来は、労働力に 3 つの特有の課題をもたらします。言い換えれば、企業は既存の従業員をトレーニングし、競争力が高く限られた高度なスキルを持つデータサイエンティストやデータエンジニアの中から人材を採用する必要があります。

最初の 2 つの障害を克服するには、トレーニングと企業文化に適切な投資を行う必要があります。特に AI/ML 分野では、高度なスキルを備えた技術職に就く機会は常に人よりも多くあります。しかし、企業が適切な基盤を構築し、従業員を定期的にトレーニングすれば、どれだけの基盤を構築できるかに驚くでしょう。人工知能は労働力を補完し、改善する手段であり、人間に取って代わるものではありません。

すべての従業員に、日々のワークフローで新たに獲得した AI スキルを使用する機会を提供するツールを導入することは、AI が日々のエクスペリエンスを向上させることができるという人々の信念を固めるのに役立ちます。すべての従業員がコーディングを学ぶ必要があるわけではありませんが、AIops に効果的に取り組み、活用する能力が多くのキャリアに大きな利益をもたらす可能性があることを表明することが重要です。

人工知能管理

データのジレンマは、適切なデータを識別する方法という問題を超えています。同様に難しいのは、特にリスク、コンプライアンス、セキュリティに関して、すべてのデータをどう扱うかということです。人工知能にはさまざまな風評リスク、運用リスク、財務リスクが伴いますが、多くのプロジェクトは離散的かつ閉鎖的な性質を持っているため、これらのリスクは考慮されていないことがよくあります。

現在、社内にはガバナンスのギャップがあり、これは人工知能プロジェクトが直面する最大のリスクの 1 つです。ほとんどの管理者は、コンプライアンス基準を強制する責任があることを認識していますが、そのようなガバナンスや手順の導入は、多くの場合、最も優先順位の低いものの 1 つです。企業は、経営陣のリーダーシップと部門を超えた利害関係者を統合し、広範な影響を持つプロジェクトが単一部門の視点だけでなく全社的な観点から評価されるようにすることで、このギャップを克服できます。さらに、ガバナンスが適切なレベルの注目と投資を受けられるようにし、ビジネス全体にわたる一貫した標準の作成を促進するために、AI に特化したリーダーを雇用し、社内 AI センターを設立することには大きな価値があります。

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