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AI が確実に実現するためにテクノロジー リーダーが必要とするもの

人工知能は、企業にとって「存続に関わる」問題として取り上げられることがよくあります。しかし、彼らの疑いのない熱意と投資に対して、 AIツール、多くのテクノロジーリーダーがこれをエンタープライズアプリとして扱うことに失敗しているようです。多くの AI プロジェクトが実験やパイロット段階を越えることができていないという証拠がすでに積み上がっています。 あなたは好きかもしれません ジェームズ・スターロックソーシャルリンクのナビゲーションNutanixのシステムエンジニアリングディレクター。Gartner は、エージェント的 AI プロジェクトの 40% 以上が 2027 年末までにキャンセルされると予測しています。その多くの原因は、不十分なリスク管理と不確実な ROI です。この立ち上げの失敗は投資を無駄にし、長期的にはテクノロジーに対する信頼を損ないます。これにより、エンタープライズ AI への移行を着実に進めている組織と、それをうまく機能させるのに苦労している組織との間にギャップが生まれます。 Gen AI が Agentic AI に取って代わられると、その差はさらに広がるばかりです。ビジョンを持つことが AI 成功の鍵もちろん、ビジョンを持つことは AI の成功の鍵であり、企業の独自の AI 戦略を知らせるデータを持つことも同様です。これにシード投資を加えれば、素晴らしいパイロットを実現するには十分かもしれません。TechRadar Pro ニュースレターにサインアップして、ビジネスの成功に必要なトップ ニュース、意見、機能、ガイダンスをすべて入手してください。しかし、企業規模での成功を保証するにはそれだけで十分でしょうか? Gartner の数字は、明らかにノーであることを示しています。それで、何が欠けているのでしょうか？ AI を喜ばせるだけでなく、実際に成果をもたらすために、テクノロジー リーダーは何をしなければならないでしょうか?答えは、AI の運用準備を確保することです。簡単に言うと、これは…