AI リーダーのためのデータ戦略

生成AIへの期待は大きい

生成 AI がビジネス モデルや製品提供を根本的に変える可能性があるという期待は、これまでアクセスできなかった膨大な量のデータを解放するテクノロジーの力によって推進されています。 「世界のデータの 80 ～ 90% は構造化されていません」と AI データ クラウド会社 Snowflake の AI 責任者である Baris Gultekin 氏は言います。 「しかし、興味深いのは、AI によって、組織がこのデータからこれまで不可能だった洞察を得ることができるようになるということです。」

MIT Technology Review Insights が実施した世論調査では、世界の経営幹部が生成 AI から得られる価値について尋ねられました。多くの人が、効率と生産性の向上 (72%)、市場競争力の向上 (55%)、より良い製品とサービスの推進 (47%) というテクノロジーの能力を優先していると述べています。このテクノロジーが主に収益増加 (30%) やコスト削減 (24%) の原動力であると考える人はほとんどいませんが、これは経営陣のより高い野心を示唆しています。回答者の生成 AI に対する最大の野望は、連携して機能しているようです。半数以上の企業は、市場競争力に向けた新たな道が自社の上位 3 つの目標の 1 つであると述べており、これを達成するために企業が採りそうな 2 つの道は、効率の向上とより優れた製品またはサービスです。

生成 AI を展開する企業にとって、これらは必ずしも明確な選択肢ではありません。チャクラボルティ氏は、現在の活動には「効率と革新の間の紙一重」があると見ています。 「従業員向けに生成 AI エージェントを適用している企業に気づき始めていますが、そのユースケースは社内のものです」と彼は言いますが、日常的な業務に費やす時間が節約されることで、従業員は顧客サービスやより創造的な活動に集中できるようになります。グルテキン氏も同意する。 「多くの価値を引き出す内部生成 AI 製品を構築する顧客によるイノベーションが見られます」と彼は言います。 「生産性の向上と効率性を目指して構築されています。」

Chakraborty 氏はマーケティング キャンペーンを例に挙げ、「創造的なインプットのサプライ チェーン全体が、生成 AI の力を使って再考されています。これにより、明らかに新たなレベルの効率が生み出されますが、同時に、おそらく新しい製品のアイデアを市場に投入する方法にイノベーションが生まれるでしょう。」同様に、Gultekin 氏は、世界的なテクノロジー複合企業であり、Snowflake の顧客であるある企業が AI を使用して「700,000 ページの調査結果をチームが利用できるようにし、チームが質問して、自らのイノベーションのペースを高めることができるようにした」と報告しています。

グルテキン氏の言葉を借りれば「最近の AI サイクルの基礎」であるチャットボットに対する生成 AI の影響は、その最良の例かもしれません。 AI を使用したチャットボット機能の急速な拡大は、既存のツールの改善と新しいツールの作成の境界にあります。したがって、回答者の 44% が、生成型 AI が価値をもたらす方法として顧客満足度の向上があると考えていることは驚くべきことではありません。

私たちの調査結果を詳しく見ると、生産性の向上と製品またはサービスの革新との間のこの重複が反映されています。回答者の 3 分の 1 近く (30%) が、生成 AI で達成したい価値のトップ 3 に生産性の向上とイノベーションの両方を含めました。多くの場合、最初のルートが他のルートへの主要なルートとして機能します。

しかし、効率の向上だけが製品やサービスのイノベーションへの道ではありません。 Chakraborty氏によれば、一部の企業は生成AIによる大規模なイノベーションに「大きな賭けをしている」という。同氏は製薬会社を例に挙げた。彼らは、テクノロジーの力について根本的な疑問を抱いている、と彼は言います。創薬の期間を 10 年から 5 年に 1 年に短縮することはできますか?」

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このコンテンツは、MIT Technology Review のカスタム コンテンツ部門である Insights によって作成されました。これは MIT Technology Review の編集スタッフによって書かれたものではありません。