Gen AIを運用するビジネスリーダーのための技術的考慮事項

生成 AI を導入するには、この急速に進化するテクノロジーについての深い理解が必要です。この仕事の多くは CTO やテクノロジー専門の担当者が担当します。しかし、CEO やその他のビジネス リーダーは、コストを管理し、イノベーションを加速し、生成 AI が組織の目標を確実に達成できるようにするための意思決定も行います。

生成 AI のどの側面に注目する価値がありますか?いくつかの主要な領域によって、AI が生み出すコストと価値が決まります。

Fを選択する基礎モデル

おそらく、生成 AI モデルに関する基本的な事実はご存知でしょう。基礎モデル (FM) は生成 AI アプリケーションを構築するための開始点として機能し、大規模言語モデル (LLM) は、ユーザーが対話できる膨大な量のデータとテキストでトレーニングされた FM です。自然言語。

生成 AI には、モデルが厳選されたデータから学習するトレーニングと、モデルが学習した内容を使用して分析、認識、応答する推論という 2 つの主要なフェーズが含まれます。

FM の選択は、コストと生成 AI アプリケーションの機能に大きな影響を与えます。モデルを選択するための画一的なアプローチは存在しないため、価格とパフォーマンスのバランスを取るために、モデルの機能を厳密かつ協力的に評価することが重要です。

組織は、レイテンシ (応答時間)、拡張性、特定のニーズへの適合性などの基準に基づいて、増え続けるモデルの中から選択できます。この決定には、上級管理職、基幹業務部門、技術専門家の関係者が関与することがよくあります。複数のモデルを試して徹底的な評価を実行すると、チームが十分な情報に基づいて技術的およびビジネス上の選択を行うのに役立ちます。

モデルのカスタマイズへのアプローチ

モデルのカスタマイズには多くのテクニックがあります。つまり、特定のユースケースまたはドメインに合わせてモデルをトレーニングするプロセスです。これらの手法はコストと複雑さが異なり、生成 AI アプリケーションの精度と実用性に影響を与えるため、カスタマイズは重要なビジネス上の意思決定です。微調整ではモデルを変更して応答の関連性を高めますが、よりシンプルでコスト効率の高い手法である検索拡張生成 (RAG) では、モデルを変更せずに外部データ ソースから厳選されたデータを取得することでモデルの出力の精度を最適化します。 。

差別化要因としてのデータ

カスタマイズを通じてデータを生成 AI アプリケーションと統合すると、汎用アプリケーションを組織を真に認識するアプリケーションに変換できます。データは、会社のプロセス、製品、顧客、用語を理解するのに役立ち、モデルの精度を向上させます。これにより、顧客や他のユーザーに、あなたが彼らのことや好みを知っていることが示され、価値が生み出され、競争上の優位性が構築されます。

RAG などのカスタマイズ手法は、モデルがさまざまなデータ ストアから取得して、ユーザーが必要とする正確で関連性の高い結果とパーソナライズされた推奨事項を迅速に提供するのに役立ちます。

データの詳細は CDO、CTO、データ サイエンティストの領域ですが、ビジネスに関する洞察は、データが重要な差別化要因として機能することを確認するのに役立ちます。組織が生成 AI アプリケーションの強化に適したものにするために、データ インフラストラクチャのアップグレードに投資する必要があるかどうかを判断する必要がある場合があります。データの状態と可用性は、結果の関連性、生成 AI アプリケーションの成功、実装コストに大きく影響する可能性があります。

リスクの軽減

すべての新しいテクノロジーにはリスクが伴います。生成 AI のリスクを軽減するということは、組織を財務的に保護し、ブランドの評判を守り、顧客ロイヤルティを維持するために、セキュリティ、プライバシー、責任ある AI を確保するのに役立つテクノロジーを実装し、採用することを意味します。

セキュリティを後回しにすることはできません。最初からデータを保護する必要があります。顧客は情報に対する貴社の警戒を信頼しており、プライバシー侵害は顧客の信頼を侵害することになります。

組織の技術チームは、あらゆる種類のリスクを軽減するためのテクニックを指導できます。コンテキストグラウンディングは、モデルの出力を検証可能な情報ソースと照合してチェックするカスタマイズ手法の 1 つで、偏見を取り除き、幻覚を減らし、信頼を構築するのに役立ちます。効果的なガードレールを実装し、定義されたポリシーに対して生成 AI アプリケーションの結果をテストすることで、正確で関連性があり、偏りのない結果を確保することができます。

リスクの軽減は、組織を保護するだけではありません。 2026 年までに、AI モデルに透明性、信頼性、セキュリティを実装する組織は、導入、ビジネス目標の達成、ユーザーの受け入れが 50% 向上するでしょう。 ガートナーによると。

コストを総合的に調査する

コストは多層的な問題です。経営幹部は、モデルの選択、モデルのカスタマイズ方法、拡張後に予想されるユーザー インタラクションの量など、主要な技術的決定が財務に与える影響について質問する必要があります。ビジネス リーダーは、カスタマイズ、テスト、データ準備など、モデル自体以外のすべてのコストを考慮する必要があります。推論中、モデルがデプロイされて使用されているとき、他の要因が影響します。特に、アプリケーションが顧客向けでインターネット上で利用可能な場合、インタラクションが増えるとコストが増加します。

価値の声となる

一見難解に見える技術的な決定であっても、AI が組織、その従業員、顧客に提供する価値生成に影響を与える可能性があります。生成型 AI を探求するとき、これほど多くの組織が生成型 AI を導入している理由を思い出してください。それは価値を生み出すためです。

価値には、収益の向上、顧客エクスペリエンスの向上、画期的なイノベーションなど、さまざまな意味があります。しかし、生成 AI の取り組みのあらゆる段階で、「ここでのビジネス価値は何ですか?」という 1 つの質問をする必要があります。—組織を軌道に乗せるのに役立ちます。

テクノロジーに注力する同僚とともに好奇心を活かして AI を探索するビジネス リーダーは、実行可能な生成型 AI ロードマップを作成し、組織を初期実験から適切なコストで大規模に大きな価値を提供する運用グレードのアプリケーションに導く準備が整います。 。

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