2023 年の人工知能開発予測 企業はどうすれば AI をうまく導入できるでしょうか?

人工知能 (AI) の導入とそのビジネスへの影響は現在、重要な転換点にあります。企業が AI によってもたらされる具体的なメリットを目の当たりにし、AI の導入は年々増加しています。

プライスウォーターハウスクーパースが発表した調査報告書によると、世界経済に対する AI の潜在的な貢献は 2030 年までに 15 兆 7,000 億米ドルに達すると予想されています。最近の IBM の調査では、コスト削減と主要プロセスの自動化の必要性、競争圧力の高まり、顧客の期待の変化など、AI 導入を推進する主な要因が特定されました。

AI 投資からうまく利益を得るには、ビジネス マネージャーは AI 分野の開発トレンドと方向性を理解する必要があります。

2023 年の AI 開発トレンド予測

世界的な AI への投資が増加し続ける中、人々は 2023 年の AI の将来を理解する必要があります開発トレンドと企業への潜在的な影響:

1. ローコード AI は業界アプリケーションで大きな進歩を遂げました

AI モデルの開発プロセスは複雑で労力がかかります適切なモデルのセットを反復的に構築するには、数日と何千回もの実験が必要です。ローコード AI/データ サイエンス プラットフォームはすべてを変え、実験をより迅速に作成できるドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供します。直観的なグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI)、視覚的な再現性、およびコラボレーションは、ローコード プラットフォームの最大の利点であり、データ サイエンス チームが大量の実験を迅速に実行できるようになります。ローコード AI プラットフォームは、データ エンジニアやビジネス アナリストを市民データ サイエンティストに昇進させ、さまざまな業界セクターで不足している専門データ サイエンティストへの依存を軽減するのにも最適です。

2. 分散モデル トレーニングは AI モデリングの中核です

データ サイエンス チームは、数千のモデルで実験を行う必要があります。最近の AI モデルは非常に複雑になり、パラメーターは数百万にのぼります。また、ローコードの制御下では、複数の実験を同時に実行する能力が何倍にも高まります。しかし、これらの何千もの実験を実装するには、データ サイエンス チームは需要に応じて拡張できるコスト効率の高いコンピューティング システムを必要としています。従来の方法を使用してこれらの複雑でメモリを大量に消費する実験をトレーニングすることは大きな課題ですが、分散コンピューティング主導のモデル トレーニングはこの課題の解決に役立ち、スケーラブルなエンタープライズ AI を実現するための中核となります。

3. 機械学習オペレーション (MLOps) のアプリケーションは急速に成長しています

マッキンゼーは、2021 年に発表された調査報告書の中で、MLOps の使用が企業が成功を収める決定的な要因であると指摘しました。 AIからの帰還。 MLOps は、機械学習を実験段階から本番環境に導入し、企業のデータ サイエンス プロセスの主要部分をカバーするため、AI リーダーやデータ サイエンティストの間で人気が高まっています。これにより、データ サイエンスのリーダーがバージョン管理や迅速なスケーリングなどの機能を使用して実稼働環境で数百のモデルを管理およびプルーニングする必要がある場合に、ガバナンスが向上します。

4. AI の信頼性と説明可能性

AI はもはやブラック ボックスとは見なされません。重要なビジネス上の意思決定を行うために AI に投資する人が増えています。したがって、AI を信頼して機密プロセスを自動化するという課題を克服することが重要になります。このシナリオ全体が、意思決定に必要な要素を理解するのに役立つ説明可能な AI の出現につながりました。説明可能な AI の透明性は、AI に対する信頼を築き、導入を増やすための鍵となります。

5. サイバーセキュリティにおける AI の応用

サイバー脅威の複雑さが増すにつれ、企業は自社のセキュリティ ソリューションに AI を統合しています。 AI は現在、サイバー脅威の防止と保護を自動化する次のステップとして、機密データの日常的な保管と保護を処理しています。これは、潜在的な脅威やパターンを検出し、サイバー攻撃者の潜在的な意図を特定するためのインテリジェンス分析機能をさらに強化するために使用されています。

AI 導入を成功させる秘訣

アクセンチュアの調査によると、AI を戦略的に拡張する企業は、単一の概念実証を追求する企業よりも成功することが示されています。その割合と収益率は次のとおりです。それぞれ前者の2倍と3倍です。

AI 導入の初期段階にある企業の投資収益率は高くない可能性があることが判明しました。 AI がビジネスに大きく貢献できるようにするには、AI を組織全体に拡張する必要があります。

AI を中核的なビジネス プロセス、ワークフロー、カスタマー ジャーニーに統合することで、日常業務と意思決定タスクを最適化できます。マッキンゼーは調査レポートの中で、このアプローチを採用する企業は価値と規模の成長を達成する可能性が高く、中には収益が約 20% 増加する企業もある、と予測しています。

AI のスケーリングの成功

AI のスケーリングを成功させる主な要因は、人材、AI ソフトウェア、コンピューティング インフラストラクチャなどの特定の要因に依存します。 AI の成熟度を高めるために、企業はデータの洞察を隅々まで理解し、それをビジネス プロセスに組み込む必要があります。

重要なニーズの 1 つは、支払い、取引量、販売などの日常業務を効果的かつ効率的にサポートし、さらには四半期レポートの作成もできる AI システムを導入することです。企業のすべての部門の人々は、AI を使用して、どの部門にも制限されることなく、データの洞察に簡単にアクセスできます。企業が拡大するにつれて、AI は新しい分野を開拓したり、既存の製品の新製品を開発したりするのに役立ちます。 ＃＃＃＃＃＃＃＃＃結論＃＃＃＃＃＃

企業は AI の利点と可能性を探求し、AI への投資に対して戦略的なアプローチを取る必要があります。 AI を使用すると、企業は既存のプロセスを加速または自動化するだけでなく、新たな機会を活用し、従業員、顧客、ステークホルダーの間で AI の影響力を高めることもできます。

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