需要の高い最高人工知能責任者

出版社企業は生産性とイノベーションを促進するために人工知能に注目しており、ファウンドリー社の新しい調査によると、この技術に関心のある企業の3分の1が人工知能最高責任者を採用または探しているという。

2023 年の人工知能優先順位調査で、Foundry は、すでに AI および生成 AI テクノロジを組織に導入している IT 意思決定者を調査しました。計画は実行されており、一部の者はこれらのテクノロジを積極的に研究しています。

現在、生成 AI はこれらの AI の優先事項の中で上位にランクされており、回答者の 56% が生成 AI についてもっと知りたいと考えています。

生成型 AI に対する大きな期待

IT リーダーはさまざまなプロジェクトで生成型 AI を活用したいと考えており、ほとんどが生成型 AI の使用に興奮しています チャットボットやこのテクノロジーの仮想アシスタント アプリケーション (56% が言及)。コンテンツ生成も生成 AI の主要なユースケースであり、回答者の 55% が言及しており、業界固有のアプリケーション (48%)、データ拡張 (46%)、パーソナライズされた推奨事項 (39%) が上位 5 つを占めています。

IT 組織の 4 分の 1 以上 (26%) が、フィッシング シミュレーションやポリシー作成などのコンテンツの作成にすでに生成 AI を使用しており、さらに 42% が 1 年以内に使用する予定です。ソフトウェア開発において、AI は、特に迅速なエンジニアリングを通じて影響を与えることが期待されており、現在 21% の企業がコード開発と組み合わせて AI を使用しており、41% が 1 年以内に使用すると予想しています。ヘルプ デスクも AI 導入の機が熟している分野であり、現在 17% が AI 生成テクノロジーを活用して IT サポートを提供しており、さらに 45% が 1 年以内にそうする予定です。

回答者の 58% は、生成人工知能が従業員の生産性向上に重要な役割を果たすと信じており、一部の回答者は概念実証テストを開始しています。

しかし、こうした個人の生産性の向上が企業レベルでも再現されるのか、それとも企業が同じ仕事をより少ない人数で行う機会を利用するのかについては、回答者の意見が分かれていました。回答者の 55% は、生成 AI により従業員が付加価値の高いタスクに再び集中できるようになると考えていますが、54% は AI 機能により従業員数が削減されると考えています。

企業はさまざまな方法で人工知能の到来に備えており、回答者の 57% がすでにユースケースを特定しており、45% がパイロット プロジェクトを開始し、41% が従業員のトレーニングや能力向上に取り組んでいると回答しています。人工知能のスキルについては、回答者の 40% が関連するポリシーやガイドラインを策定しています。

IT 意思決定者の約 30% はすでに生成 AI ツールをユーザーに提供しており、23% はベンダー パートナーからのアプリケーションをテストしていると回答しています。

ソフトウェア ベンダーは、自社製品に生成型人工知能を組み込むことに熱心に取り組んできました。回答者の 55 パーセントは、そのような製品がより良い業績を生み出すことに同意しましたが、より多くのお金を払うと答えたのは 44 パーセントのみで、安心しました。

IT 意思決定者は、自身が使用するエンタープライズ アプリケーションの一部に生成 AI 機能が導入されているのをすでに目にしています。生成 AI 機能は、11 月にリリースされる Microsoft の M365 Copilot などの生産性向上およびコラボレーション ツールや、Salesforce の Einstein Copilot などのマーケティング/販売ソフトウェアで最も頻繁に使用されており、購入者はそれが最大の収益をもたらすと信じています。 SAP は 9 月に Joule 人工知能生成アシスタントをリリースしていたため、ERP システムでは人工知能の存在を認識しておらず、人工知能がこれほど大きなメリットをもたらすとは信じていませんでした。

安全性とプライバシーの問題

回答者は生成型 AI の使用について倫理的な懸念を抱いており、その中で最も重要なものはセキュリティとプライバシーの問題 (両方 36%) であり、次に信頼性とセックスと信頼 (34%) が続きます。 %）、知的財産（31%）、規制順守（29%）、偏見（27%）、透明性（27%）。

データも懸念事項であり、効果的な AI を実装するための適切なデータとテクノロジーが組織にあると確信している回答者はわずか 34% でした。

この点で彼らが直面する最も困難な要件は、データの質と量、プライバシーと倫理的配慮、およびデータの変動性です。

テクノロジーの観点から見ると、生成型人工知能と既存のシステムの統合に影響を与える最も一般的な要因は、データ統合 (45%)、セキュリティとプライバシー (45%)、ユーザー エクスペリエンス (34%)、トレーニング ( 31%)、互換性 (26%)、変更管理 (25%) – これらは、他の新しいシステムや従来のシステムを統合する場合とほぼ同じ懸念事項です。

富裕層をさらに豊かにさせましょう

組織は従業員の生産性の向上 (回答者の 48%)、イノベーションの実現 (43%)、競争上の優位性の獲得 (48%) を目的として AI に投資しています (41%) 。

ほぼすべての点で、大企業 (従業員 1,000 人以上の企業) が AI への投資と導入で先頭に立っているのに対し、中小企業は追いついていません。したがって、AI が破壊者である場合、AI は権力者の方向にさらに傾く可能性があります。

大企業では、38% がデータ サイエンティストを雇用し、29% が生成人工知能のサポートを専門とするデータ サイエンティストを探していますが、中小企業では、これら 2 つの数字はそれぞれ 17% と 30% です。他の生成的 AI サポートの役割でも雇用の不均衡が続いています: 大企業の AI チャットボット開発者の 20% に対し、中小企業ではわずか 8%、ジャストインタイムのエンジニアではこの割合が 15% であるのに対し、中小企業ではこの割合がはわずか7％です。大企業の 15% は最高人工知能責任者を雇用していますが、中小企業の場合はわずか 6% のみが最高人工知能責任者を雇用しています。

開発トレンド

企業の 37% で、ソフトウェア開発者はすでにコードの生成または完成において生成 AI の支援を受けていますが、先頭に立っているのは大企業でもあります 41ソフトウェア開発に生成 AI を使用している企業は % であるのに対し、小規模企業では 33% です。

このような補助開発ツールをまだ使用していない企業のうち、81% が将来それらを使用する予定ですが、来年以内に使用する予定があるのは 34% のみで、残りの企業はまだ使用を予定していません。時刻表。

Foundry は IT 意思決定者 965 名を対象に調査を行いました。そのうちの半数は北米、3 分の 1 はアジア太平洋地域、6 分の 1 はヨーロッパ、中東、アフリカに居住していました。テクノロジー産業が最も多く (20%)、次いで製造業 (13%)、サービス (11%)、金融サービス (8%)、教育 (8%)、ヘルスケア (6%) と続きます。および分布 (6%)。

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