新しい報告書によると、生成型およびエージェント型の人工知能 (AI) は IT リーダーの想像力を魅了していますが、IT 運用とサービス管理に対する熱意と実装の成熟度の間には大きなギャップがあることがわかりました。 調査 BMC Software および Dimensional Research より。この調査では、さまざまな業界の大規模および中規模の組織で AI 導入の一部を担当する 424 人の IT 関係者を対象にアンケートを実施しました。
94% が生成 AI (genAI) が自社の運用および管理戦略の一部であると述べていますが、参加組織のうち実験段階を超えているのは 17% のみで、成熟した実装を行っていると報告した組織はわずか 5% です。大多数は依然として初期段階にあり、41% が単純なユースケースを実験中で、42% が初期パイロットを実行しています。
導入パターンからは、実装アプローチの複雑さが明らかになります。組織は単一のソリューションに落ち着くのではなく、複数のプラットフォームを採用しています。
- 44% が 2 つの異なる genAI ソリューションを使用し、22% が 3 つを使用しています。
- 71% が Microsoft Copilot を使用し、62% が OpenAI ChatGPT を使用し、32% が Google Gemini を使用しています。
大規模言語モデル (LLM) のトレーニングと管理の複雑さを考慮して、24% が Llama や Google Gemini などのオープンソース LLM を利用し、独自のソリューションを開発しています。
genAI のユースケースはさまざまですが、チャットボットがその先頭に立っています (グラフを参照)。
BMC ソフトウェアと次元研究
調査によると、IT 部門は AI の実装において多くの重大な課題に直面しています。回答者のほぼ半数 (49%) は、データが複数のリポジトリに分散していると回答し、45% が、既存のソリューションが AI の機能を最大限に活用していない単純で事後的なユースケースに焦点を当てていると報告しました。
知識のギャップもあります。43% が、ビジネス関係者は汎用の生成事前学習変換器 (GPT) モデルと IT 運用に特化した genAI ソリューションの違いを理解していないと回答しました。
しかし、楽観的な見方は依然として高く、回答者の98%が生産性の向上、メンテナンスの必要性の軽減、コストの削減など、genAIから将来の利益を享受できると予想しています。また、組織の AI 実装が成熟するほど、回答者はテクノロジーについて楽観的になります。先進的な実装を行っている企業の 62% が、将来の大きな価値を予測しています。
この調査では、新たなエージェント AI 機能に対する態度も調査されており、別の矛盾が明らかになりました。回答者の 60% が分析レポート用の自然言語インターフェイスの価値を挙げ、58% が自律エージェントの可能性を認めましたが、エージェント AI に対する認知度は依然として低いままです。このテクノロジーについて自分が非常に詳しいと考えているのは 8% のみで、37% はそのテクノロジーについて聞いたことがありません。
最後に、AI が労働者に取って代わるという報告された懸念とは対照的に、回答したサービスおよび運営関係者の 63% が genAI によって雇用が改善されると信じており、雇用の喪失について懸念を表明したのはわずか 1% でした。これは、IT プロフェッショナルが AI を人間の専門知識に代わるものとしてではなく、強化する力として見ていることを示唆しています。
IT は、生成型 AI とエージェント型 AI に関して重要な転換点にあります。調査結果は、組織が AI の可能性を活用し、導入に向けた現実的な課題を認識する必要性を浮き彫りにしています。ただし、これらの課題が克服されれば、AI 導入の次の段階では、IT 運用を変革し続ける、より高度なアプリケーションに焦点が当てられる可能性があります。
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