AIの成功的な導入には3つのコンポーネントが必要 — 多くの企業には2つしかない

ここでは、AIはもはや新しい技術ではありません。データ分析、パターン認識、知識の統合におけるその実証された有効性により、チームの効率性を高めることができます。しかし、AIの間違いない価値にもかかわらず、新しい研究によると、わずか13%の企業のみが広範囲にわたってAIを導入していることがわかりました。多くの企業は、最もリスクの低いタスクのみにAIを使用することで安全を確保しています。企業が飛び込んでAIの利点を享受するのを妨げているのは何ですか？ AIの抱負と達成の間のギャップは、構造的な欠陥に帰着します。

欠けているリンク。

成功した、広範囲にわたるAIの導入には、3つのコンポーネントが必要です。インフラストラクチャ、応用、データです。インフラストラクチャ層には、AIモデルが含まれます。そのフレームワークは直接使用と潜在的な出力を形作ります。

応用層は、ソフトウェアソリューションが存在する場所です。これは、AIの価値のほとんどが生成される場所です。ここで、ユーザーは間接的にでもAIとやり取りし、その出力を確認します。ここは、AIに基づく意思決定の中心です。

これらの層の間には、データ層があります。これが、多くの企業が苦労するコンポーネントです — それに気づいているかどうかは別として。これには、すべてのデータが含まれます。基礎となるAIモデルに適合し、構築されるアプリケーションを導くデータです。データ層の品質は、応用層の出力を直接情報します。高品質で豊富なデータは、堅牢なユースケースをサポートできますが、疑わしいまたは不十分なデータはそうではありません。

組織がAIの導入の3つの層 — インフラストラクチャ、応用、データ — を構築するか、またはこれらの層を構築する企業と提携するまで、最大の価値を得ることはできません。

不均衡の影響。

AIの出力は、常に与えられたデータに基づいて決定されます。組織がAIを合成分子構造を予測できるようにしたい場合は、物理学のデータを大量に与える必要があります。小売業者がAIを使用してユーザーの行動を予測し、デジタルエクスペリエンスを改善したい場合は、行動データを与える必要があります。

企業（またはそのパートナー）がAIツールを十分なデータでサポートできない場合、影響は広範囲に及ぶことになります。まず、AIソリューション自体があります。最善の場合、技術的に運用可能ですが、期待どおりのレベルではありません。出力は弱いか、印象に欠けたり、洞察がまったくない可能性があります。最善の結果を超える、より確実な結果は、AIの妄想、誤った出力、そしてマイナスのROIです。投資は無駄にされ、組織は損害制限のためにさらに多くの費用を支払うことになるかもしれません。

AIソリューションの直接的な結果から外側にズームアウトすると、データ不足のAIソリューションのより広範な影響が見えてきます。一般的に、企業はAIを採用して、より多くのことを行いたいと思っています。より多くの洞察を得る、より多くの顧客にサービスを提供する、より効率的に運営するためです。組織が時間とリソースを、期待どおりの結果が出ないAIツールに注ぎ込むと、実質的に自らの成長を妨げ、市場に適応し、競争に勝つ能力を制限してしまいます。その結果、組織は後れを取ることになり、失われた時間、リソース、そしておそらく顧客を取り戻すために必死になるでしょう。

しかし、希望は失われていません。企業がAIの不均衡を正し、前向きに進むために多くのことを行うことができます。

適切なデータでギャップを埋める。

単純化する危険性があることを認識しながらも、リーダーがAIの不均衡を避けるためにできる最善のことは、AIパワードソリューションを進める前に十分な調査を行うことです。新しいツールを展開する前に、データの出所と生成方法について調べる時間を取ります。

ソリューションの提供者やリードエンジニアが、基礎となるデータの出所、品質、または数量について直答できない場合、それは警鐘を鳴らすべきです。チャネルパートナーとインテグレーターから2つ目または3つ目の意見を求めます。RedditやDiscordなどのユーザーディスカッションネットワークにアクセスして、他のユーザーがどこで躓いたか、どこで道路封鎖に遭遇したかを調べます。決定を下す前に、どのような赤旗に注意するべきかを知ることで、リーダーは多くの頭痛と期待外れを避けることができます。

もちろん、この先見の明は常に可能ではなく、AIのデータ不足に直面している企業には役に立たないでしょう。既存のソリューションを破棄することが選択肢でない場合、次善の策は、ツールにさらに多くのデータを注入する方法を見つけることです。そうすれば、ツールはより多くのコンテキスト、パターン、洞察を得ることができます。

合成データはここで選択肢の1つです。しかし、万能薬ではありません。合成データの正確な出所を特定することが難しい場合があります。したがって、常に最善の道筋ではありません。ただし、合成データには適切な用途があります。たとえば、AIセキュリティモデルを特に敵対的な方法でトレーニングする場合に優れています。常に、飛び込む前に事前に調査を行うことで、リーダーは企業のために最善の決定を下すことができます。

小売業やクイックサービスレストラン（QSR）などの業界では、人間のデータが好まれることがあります。これらの業界の企業は、AIを使用して顧客エクスペリエンスを最適化するために使用しているため、そのツールは人間の行動データでトレーニングされる必要があります。たとえば、ユーザーがページをどれだけスクロールするかを予測したい場合は、AIが実際の人間の行動に基づいて予測する必要があります。

場合によっては、人間のデータを入手することは、新しいデータを取得することではなく、既存のデータを活用することです。サイトやアプリの訪問者はすでに存在しています。AIツールが使用できるように、行動データを取得、構造化、分析するだけです。

最終的には、不十分なデータを持つことは、悪いデータを持つことよりも優れています。組織がソリューションを洗練するためにできることはすべて、より良い結果につながります。

どこから始めるか。

AIのデータ不足は、どの規模の組織にも大きな課題をもたらす可能性があります。次のステップを考えるだけでも圧倒されるかもしれません。しかし、問題を認識することは、それ自体が達成です。その後、組織は、1つ1つ取り組める、段階的なステップを見つける必要があります。

AIは、インフラストラクチャ、応用、データの3つの重要なコンポーネントに投資する意思のある人にとって、巨大な可能性を秘めています。そうでない場合、最も洗練されたAIソリューションでも、平坦に終わります。現在データギャップを埋める組織は、後れを取るのを避けるだけでなく、ペースを設定することになります。