LXT レポート「2024 年の AI 成熟への道」: AI イノベーションと企業変革の未来を明らかにする

人工知能 (AI) が想像力の限界を超え、企業の革新と競争の根幹を形作る時代、LXT の画期的なレポート AI 成熟への道 (「レポート」) は、企業のリーダーとイノベーターの両方にとっての灯台として機能します。この綿密に作成されたエグゼクティブ調査は、業界全体で加速する AI 統合の歩みを図示しているだけでなく、オペレーショナル エクセレンスに向けた変革的な変化と、AI の高まりを明らかにしています。 generative AI 技術。

このレポートについて議論すると、AI の状況が、 ChatGPT 3.5 (2022 年 XNUMX 月)。この重大な出来事は、業界全体の変革のきっかけとなりました。企業は単に AI を導入しているわけではありません。彼らは、AI を DNA そのものに埋め込み、単なる実験者から、AI が補助的なものではなく、イノベーション、効率性、競争上の優位性の根本的な推進力となる未来の設計者へと進化しています。

米国の中大規模組織の上級幹部からの洞察を含む LXT の調査のレンズを通して、私たちは AI 投資の微妙な現実、AI 導入を促進する戦略的義務、およびその導入を支える倫理的考慮事項を明らかにします。このレポートでは、AI の成熟を達成するための複雑さを説明し、このテクノロジーを導入する際の課題とメリットを強調しています。

AI の成熟度の 5 つのレベル

このレポートは、米国の中規模から大規模組織の上級幹部の洞察に基づいて、AI の成熟度の進化する状況について論じており、AI の導入と統合の過程を示す 5 つの重要なレベルに分類されています。

1. レベル 1: 認識 – AI に関する最初の好奇心と会話をマークし、組織が AI が提供する可能性を探求し始めます。
2. レベル 2: アクティブ – この段階で、企業は実験およびパイロット プロジェクトに着手し、現実世界のアプリケーションで AI をテストして、その可能性を評価します。
3. レベル 3: 運用可能 – AI は実験環境から運用環境に移行し、少なくとも 1 つのワークフローの効率と有効性を高めることで組織に価値をもたらします。
4. レベル 4: 全身性 – AI の存在感はワークフローと業務の大部分にわたって増幅され、新しいデジタル ビジネス モデルを刺激し、ビジネスの運営方法を根本的に変えます。
5. レベル 5: 変革的 – AI はビジネスの DNA に組み込まれ、組織全体のイノベーション、意思決定、戦略的取り組みを推進します。

このレポートは、ChatGPT 導入の余波により、企業の AI 成熟度の「アクティブ」段階から「運用」段階への移行が大幅に加速したことを明らかにしています。この進歩は次のことを強調します。 「実験者」組織から「成熟した」組織に進化する企業は前年比 24% 増加s では、米国の企業全体にわたって AI に戦略的に重点を置いていることが強調されています。

レポートで観察されたもう 1 つの注目すべき飛躍は、AI が単なる実験的なテクノロジーではなく、運用環境で積極的に価値を生み出している運用段階に進む企業が大幅に増加していることです。今年、注目すべきは、 調査対象組織の 32% が運用段階に到達、組織の効率と生産性に直接貢献する AI テクノロジーとの強力な取り組みを示しています。

主な調査結果

AI の成熟に向けた変革の過程が捉えられ、企業内の成長と統合に関する説得力のある物語が明らかになります。また、企業が AI を統合しようとする際に直面する困難も明らかにします。

• 印象的な 66% の組織が年間 1 万ドル以上を AI に投資しています、AI テクノロジーへの多大な取り組みを紹介しており、これらの投資の半分は 1 万ドルから 50 万ドルの範囲にあります。この財政的貢献は、AI がビジネスの革新と効率性の極めて重要な推進力であるという認識が高まっていることを裏付けています。
• 調査対象の組織の 72% が最高レベルの AI 成熟度に到達しました、前年比24％の増加を記録しました。このうち 19% は AI を自社の業務と文化に深く組み込んでおり、AI が組織の DNA の一部となっており、ビジネス パラダイムの再定義における AI の変革力の証となっています。
• 戦略的焦点の変更により、 リスク管理が AI 導入の主な推進力として浮上している、昨年の主要な動機であるビジネスの機敏性を上回りました。この移行は、組織の回復力を強化し、不確実性を乗り越える上で AI の重要性が高まっていることを浮き彫りにしています。
• AI技術の中でも、 検索エンジン、音声認識、音声認識、コンピュータ ビジョン ユーザーインタラクションの強化、情報の処理、ビジュアルデータの解釈における AI の多様な応用例を示し、業界全体の導入をリードしています。
• 投資収益率 (ROI) の観点からは、 予測分析と検索エンジン 最も際立っており、コンピュータ ビジョンと会話型 AI が僅差で続きます。これらの調査結果は、傾向の予測、検索機能の最適化、人間とコンピューターの対話の促進において AI が大きな影響を与えていることを示しています。
• 生成AI の重要性が高まっており、現在では組織による他の A​​I イニシアチブよりも重要であると考えられています。これは、新しいコンテンツ、アイデア、ソリューションを作成し、それによってイノベーションを前進させるという生成 AI の最先端の可能性を反映しています。
• 生成型 AI を導入する場合、 セキュリティとプライバシーの懸念、および出力の正確さ、主なボトルネックとして浮上し、AI が生成したコンテンツの信頼性と信頼性を確保する際の課題を浮き彫りにしています。
• AIマーケティング業界は、 高品質のトレーニング データに対する需要が高まっています、回答者の 66% が、今後 XNUMX ～ XNUMX 年間でトレーニング データのニーズが増加すると予想しています。これは、より洗練された正確な AI モデルをトレーニングする際のデータの重要な役割を強調しています。
• 最後に、 AI戦略とトレーニングデータ これは、包括的な計画と質の高いデータ リソースを通じて AI イニシアチブのための強固な基盤を築くことに戦略的に重点を置いているということを示しています。

データの傾向

AI プロジェクトに携わるほとんどの企業にとって、データの量よりも質が優先されます。以上 調査対象者の 60% がデータの品質を重視しました データ中心の AI へのトレンドの高まりに合わせて、AI イニシアチブの成功に決定的な影響を与えます。データの慎重な準備と管理を優先するこのアプローチは、効果的な AI システムを構築する上での重要性がますます認識されてきています。

AI モデルのトレーニングに利用されるデータの種類に関しては、注釈付きのデータとデータをよりバランスよく使用する方向に移行しています。 合成データ。注釈付きデータが主に使用されていた以前の調査結果とは異なり、現在の状況では、企業間で両方のデータ タイプが同等に好まれていることが示されています。データソーシングにおけるこの適応性は、多様で堅牢なトレーニングを行うために非常に重要です。 機械学習 モデル。

品質への要求 トレーニングデータ この傾向は持続しているだけでなく、今後数年間でさらに増加すると予想されています。回答者の大多数は、今後 3 ～ XNUMX 年以内にデータ要件が増加すると予想しており、減少すると予測したのはわずか XNUMX% です。特に、AI への取り組みの初期段階にある組織 (アクティブ レベルと認識レベルにある組織) は、AI の進歩を促進するためにトレーニング データ リポジトリを拡張する大きな必要性を表明しています。

概要

2023 年は人工知能にとって極めて重要な時期であるという地位を確固たるものにし、企業全体にとって人工知能が極めて重要であることが強調されました。このレポートから得られた洞察は、AI 導入が急速に加速していることを明らかにしています。 32% の企業が運用段階に到達そこでは AI が存在するだけでなく繁栄し、目に見える価値を生み出します。の出現 generative AI ほぼ 70% の組織が他の AI の取り組みよりも AI の重要性を強調しており、今日の市場力学において競争力を維持するための基礎的な要素として AI への依存が高まっていることが浮き彫りになっています。

AI への投資は多額であり、 組織の 50% が最大 50 万ドルを割り当て AIへの取り組みと追加の 13% は 50 万ドルから 500 億ドルの範囲の予算を割り当てています。これらの投資の大部分は AI 戦略 (17%)、トレーニング データ (15%)、コンプライアンス管理 (12%)、およびハードウェア (12%) に向けられており、品質主導のデータ中心の AI 開発への戦略的転換を示しています。ビジネスが AI 成熟の過程で進化するにつれて。

AI の状況が急速なペースで展開し続ける中、企業は AI の変革の可能性を効果的に活用するために、こうした発展に遅れを取らないことが不可欠です。調査結果をさらに深く掘り下げ、AI 統合の複雑さを理解したいと考えている人のために、 AI 成熟への道 レポートは貴重なリソースとして役立ちます。