専門家は、AI が企業の変革の推進力となるために独自のデータを持つ必要性について同意しています

マドリード、3月14日（ポータル/EP） –

の 生成人工知能 (AI) 破壊的な変化を約束する企業に侵入したが、採用できなかった 計画も明確なリソースもないまま エネルギー分野、スポーツ、行政の専門家らも同意しており、自らのデータの価値と、このテクノロジーの可能性を活用するための組織の技術的成熟度を強調しています。

2023 年は「刺激的でエキサイティングな年だった」。これは、生成 AI の登場によって引き起こされた混乱だけでなく、 IBMはwatsonxを立ち上げ、 そのように設計されたプラットフォーム 企業は AI ソリューションを開発および作成できます IBM およびサードパーティのモデルに基づいて、独自のデータを使用し、議会コミュニティによって承認されたばかりの欧州連合の AI に関する法律に沿って、透明性、説明責任、ガバナンスに重点を置き、自信を持って実行できます。

このことは、ヨーロッパ・プレスとIBMの情報会議の冒頭で、「企業にとっての変化のエンジンであるジェネレーティブAI」と題したIBMの人工知能リーダー、ビクトリア・ゴメスが、テレコミュニケーション誌の編集者が行ったインタビューで強調した。ヨーロッパ・プレスの経済分野、ハビエル・ロイバス。

watsonx は、AI における長年の研究の成果です。 すでに 2011 年に、以前のプラットフォームである watson を使用して、 自然言語で人々と関わる能力 アメリカのコンテストで優勝したときのこと。 また、生成AIが組み込まれているとはいえ、「従来のAIが突然消えるわけではない」とゴメス氏は指摘した。

同委員会はAIの現在の段階をケチャップ瓶に例えた。 当初、このソースは中身が見えない不透明なガラス瓶で販売されていましたが、この透明瓶を採用したのがハインツブランドでした。 消費者の信頼を生み出すことを目的とした戦略。

同氏は、IBM が watsonx で提供しているものは、一方では表紙、または データのプライバシー顧客のデータがサードパーティの AI のトレーニングに使用されたり保存されたりしていないことを保証するような方法で。 一方、ガラス瓶や 透明性起源の系譜を備えた厳選されたデータを使用したモデルのトレーニングと、偏見や悪質なコンテンツを排除するための作業。

最後に、ラベルを参照するか、 説明可能性つまり、IBM モデルがどのようにトレーニングされたかについての説明と、顧客企業が自社のデータを使用して規制当局の前でその説明を提供できる機能です。

これら 3 つのポイントは「IBM の単なる差別化」であり、これらのポイントによってテクノロジー企業は「信頼できる AI を構築」できると指令では付け加えられています。

AIを活用するためのデータと技術の成熟度

のエリア クライアントエンジニアリング IBM は、次のことを可能にする方法論に取り組んでいます。 ビジネスアイデアを実際のソリューションに変換する この事業のディレクター、マリア・ボルボネス氏が指摘したように、エネルギー分野、スポーツ、行政における AI の応用を掘り下げるコロキウムの司会を務めたマリア ボルボネス氏は、同社のテクノロジーに基づいた製品を学際的なチームでわずか数週間で実現しました。

「AIはゼロから構築されるものではありません」とセビージャFCのデータマネージャー、エリアス・サモラ氏は語った。 彼は次のように指摘しています。 そこから情報を抽出して有効化するには、十分な独自のデータが必要です。 ある種のビジネス分野向け。

IBM とのパートナーシップにより、 スカウトアドバイザーツールその中で AI は人材を発掘するという目標を支援します定性的および定量的、つまり自然言語で表現された競技場での技術者のパフォーマンスの評価と、身長と体重、スピード、ゴール数、試合時間などの客観的な「コールドデータ」を組み合わせるプラットフォームを使用します。遊んだ。

一方、Naturgy のデジタル トランスフォーメーション責任者、アレハンドロ ロサーノ氏は、エネルギー サービス プロバイダーが契約や顧客サービスなどの分野で生成型 AI の導入に取り組んでいることを強調しましたが、それは「現在利用されているテクノロジー」であると警告しました。実験段階」であり、それが彼らが信じている理由です。 「信頼、透明性、リスクへの対処」は「極めて重要」だ。

マドリッド市議会情報学システム・技術部門副部長のミゲル・アンヘル・ロドリゲス氏もコロキウムに参加し、データとAIと連携してパラダイムシフトに直面していると強調した。 テクノロジーサービスプロバイダーになるには 政府のさまざまな分野がイネーブラーとなるためにそのため、これらの分野はデジタル化エコシステムの一部となる独自の機能を構成します。

AI の導入において企業や組織が直面する課題を考慮すると、セビージャ FC のデータ責任者は、重要なのは「ビジネス上の質問があり、それが非常に明確に定義されている」という質問に迅速に対応できるようにする、組織内のデータ戦略とテクノロジーの成熟度も伴います。

Naturgy のデジタル トランスフォーメーション責任者は、データの重要性に同意し、高品質のデータとデータ ガバナンスの必要性を指摘しています。 組織内での「多くの事前作業」。 しかしまた クラウドベースのインフラストラクチャ y 社内のデジタル文化なぜなら、最終的な課題は「AI があなたのために何をしてくれるのかを理解するビジネスパーソンを擁すること」だからです。

これに関連して、次のような専門的なプロフィールが表示されます。 データサイエンティストやAIエンジニア、 しかし、アレハンドロ・ロサーノ氏は、「AIをビジネスに近づける」必要があると主張しており、Naturgyでは全社のトレーニングに特化したアカデミーと協力して「AIが何を理解するかという新しい考え方」を組み込んでいる。それぞれのビジネスプロセスをどのように変革し、さまざまなパートナーとともに実現できるか」をテーマに、未来のマーケティング会社に取り組むことを目指しています。

ここで IBM のクライアント エンジニアリング領域が登場します。その鍵となるのは、エリアス サモラ氏の言葉を借りれば、「お客様と協力して、 完全なソリューションを提供します。理想的には、後でそれを自宅で統合して開発できるようになります。 その後」。

結論として、マリア ボルボネスはコロキウムで議論された重要なポイントをまとめました。 会社に価値をもたらすデータ、チーム、ツールを持っています。 そして確認してください これは高品質であり、管理された方法で行われます。。