PwC 調査: CEO の 77% が AI サイバーセキュリティのリスクを懸念

今日、ほぼすべての企業が生成 AI の時流に乗りたいと考えています。 彼らは興味深い新しいソリューションを構築しており、基礎モデルの見通しについては強気です。

しかし、ある人によると、 PwCが世界のCEOを対象に実施した新たな調査、大きなメリットがあるにもかかわらず、この大々的に宣伝されているテクノロジーは、潜在的なセキュリティ リスクなど、いくつかの大きな課題を引き起こす可能性もあります。

同社は、顧客と従業員のための価値を創造し続けるためにビジネスモデルをどのように再発明するつもりかを理解するために、米国の231人を含む4,700人以上の世界の経営者にインタビューした。 回答の中で、ほとんどの CEO は生成 AI の可能性について意見を一致させました。

しかし、彼らの多くはテクノロジーへの信頼を構築するという課題も指摘しており、77% が人工知能の生成が可能であることに同意しています。 サイバーセキュリティ侵害のリスクが高まる。

この調査により、世界の経営者が世代 AI によって短期的および長期的に何を達成しようとしているのか、また、できるだけ早く対処する必要がある落とし穴がどのようなものであるかが明らかになりました。

Gen AI は製品を改善しますが、競争も激化します

GPT の力が企業の手に渡ったことで、世界の CEO は、このテクノロジーが今年中に利益をもたらし始めると期待しています。 ただし、これは直接的な利益という意味ではありません。

この調査では、調査参加者の 58% が、生成 AI によって今後 12 か月間で製品の品質が向上すると予想していると回答し、70% が長期的に自社の価値の創造、提供、獲得方法が大きく変わることに同意しました。

詳細なレベルでは、従業員の生産性の面で最大のメリットがもたらされると予想しており、64% もの経営幹部が、次世代 AI の力によって従業員が今後数カ月間にさらに多くのことができるようになるだろうと予想しています。 また、60% 近くがテクノロジーによって自分自身の効率が向上すると期待しています。

CEO の 44% は、これらすべてのメリットが最終的に最終的に収益の向上につながると予想しています。 彼らは、GenAI が今後 12 か月間で純利益が増加すると予想していますが、純利益はわずか 3% 減少する見通しです。

しかし、生成 AI によって 1 つの企業の製品とチームの能力が向上すると、業界内の他のプレーヤーも同様の効果を得ることができ、競争が激化します。

68% もの CEO が、今後 3 年間でこれが起こると予想しています。 このシナリオでは、従業員のスキルと、従業員がその役割において世代 AI からどのように価値を引き出すかが差別化要素となります。

現時点では、PwC は次のように述べています。 AI世代の社会的影響 一部の幹部はこのテクノロジーの導入に合わせて雇用を計画している一方、他の幹部は従業員の削減を検討しているため、その内容は依然として不透明だ。

同社によれば、この場合の理想的なアプローチは、既存の従業員に日常業務の自動化と強化をトレーニングおよび奨励しながら、AI に精通した人材を探すことである。 より多くの時間を解放する より価値の高い収益向上の仕事に。

「AI 関連の計画や意思決定に関して透明性があり、目的に基づいて信頼されていれば、AI に警戒している従業員も安心して AI の実験や革新に取り組むことができます。 CEOはAIから生じる避けられない緊張を理解し、説明し、管理することで、この問題を自らの役割の新たな側面として受け入れる必要がある」と同社は調査の中で述べている。

生成型 AI の信頼構築に関する懸念

トレーニングや奨励によって従業員が生成型 AI を受け入れるよう促すことはできますが、AI システムの入力と出力に対する有機的な信頼の構築（採用を促進し、ビジネスを成長させる上で重要な側面）は依然として経営幹部の心の最大の懸念事項の 1 つです。

調査では、サイバーセキュリティ侵害のリスクが引き続き信頼構築の最大の障害の一つとなっていると述べた。 具体的には、そのうちの 77% が、このテクノロジーにより侵害の可能性が高まる可能性があることに同意しました。

次に、社内での誤った情報の拡散 (63%) や、生成 AI に起因する可能性のある法的損害または風評被害 (55%) などの二次的な懸念も表明しました。

これらすべての問題に対処するために、CEO は AI を誰が使用するのか、組織内で AI が責任を持って使用されるのかを確認する必要があると PwC は指摘しています。

「信頼を獲得することは、会社を差別化する機会となります。 適切な定量的データと定性的尺度を使用して、ビジネスの成功を測定する方法にそれを組み込みます。 信頼は、ビジネス モデルや業務の変革において貴重な無形資産にもなり得ます。 信頼できる AI は、単に準拠し、保護されたシステム以上のものです。 それは、適切な状況に適切なソリューションを展開し、適切なデータ、ポリシー、監視を使用して、関連性があり信頼できる結果を達成することを意味します。 それを達成するには、全社的なアプローチと一連の信頼できる実践が必要です」と同社は付け加えた。