(Yicai Global) 8月18日-Covid-19の大流行が多くの企業で初めての展開を引き起こしたため、人工知能は世界的に大規模に採用されています。

現在、世界中の企業の約74% がAIを調査または展開していますが、その実装のさまざまな段階に立っています、New York Times Business Bestsellingの著者、未来派でコラムニストのチャック・マーティンは、7月30日に、連邦のために「オールインクルーシブ」をAIに導入することを使命とするAI中心のオープンコミュニティであるTheYuanに書き込みました。

米国を拠点とする市場調査員Morning Consultがアメリカのハイテク巨人IBMのために編集したグローバルAI採用指数2021は、米国、中国、インド、シンガポール、英国、イタリア、スペイン、フランス、ドイツ、ブラジル、メキシコ、コロンビア、アルゼンチン、チリとペルー、研究によると元はその報告書で引用しました。

この急成長するAIの適用の根底にあるいくつかの原因: 一般的なビジネスニーズの変化、この継続的に進歩するテクノロジーのアクセス性の向上、非接触型相互作用への欲求の高まり、コロナウイルスが新たな方向性。

企業の3分の1がデータを分析して、ビジネスオペレーションでAIを構築および拡張していると調査は結論付けましたが、まだAIプロジェクトを展開していませんが、別の3分の1はプレファブアプリを使用していますチャットボットのように。

誰か-4分の1の企業がAIベースまたは支援プロジェクトの概念実証を開発しており、さらに4分の1がAIソリューションを調査していますが、ツールやアプリはまだ購入していません。1つのエシェロンはPoC段階を超えて進歩し、21% がビジネススペクトル全体で変革的なヒューリスティックテクノロジーを活性化しています。これらは、パンデミックの歯に先んじて前進した有利なスタートを切った企業です。小売業のH & Mや輸送業のEasyJetなど、さまざまな業界に所属しており、どちらもAI化に全社的なアプローチを取っています。

「中国とインドのIT専門家は、AIの各分野、特に独自のAIソリューションに投資し、AIを現在のアプリケーションとプロセスに組み込む計画を報告する可能性が高く、独自のアプリケーションとモデルを構築するためのツール」モーニングコンサルトが報告しました。

米国の市場インテリジェンスInternational Data Corporationによる11月の予測によると、今年、中国の組織の50% 以上が着信コール処理システムにAI機能を追加します。IDCも、繰り返しタスクの45% が、2024年までに世界で最も人口の多い国でAI、ロボット工学、およびロボットプロセスの自動化に裏打ちされた「デジタルワーカー」によって自動化または拡張されると予測しています。

高い目標

このスタイルの全社的アプローチでは、消費されるリソースと投資がかなりの量になる可能性があるため、組織の頂点からの完全な賛同が必要です。この取り組みを模索しているビジネスは、短期的な成功を目指して、トップ企業の真鍮にすぐに優位に立つよう努める必要があります。

したがって、短期的な勝利は、長期的な実装を成功させるための燃料です。しかし、これらのギャンビットの鍵は、企業のAIアプローチが戦術に重くなりすぎて戦略に軽すぎて、長期的な利益の見通しを悪化させないように、長距離戦略に忠実であり続けることです。

ビジネスにおけるAIの展開は国によって大きく異なります。IBMが委託した調査によると、最も多くのアクティベーションは中国であり、インド、シンガポール、イタリア、米国、スペインがそれに続きます。調査対象のすべての企業は、さまざまなレベルの展開でAibutstandを調査していました。したがって、PoCステージを超えたさらに多くのAIの発足は、世界中の地平線に迫っています。

IBMの調査によると、AIの採用に対する最も手に負えない障壁の1つであり、企業の39% を苦しめています。これは、AIセクターの専門知識の不足であり、AIセクターの専門知識の共通の不満です。すべてのセクターでのAIの企業への噴火は、雇用可能な人材のプールを単に使い果たしました。

他の障害は、データの複雑さとデータサイロ (32%) の増加です-ある部門の管理下にある 固定データ のビンは、出現する傾向がある組織の他の部分から遮断されました各ユニットにはさまざまな目的、優先順位があるため、大きな衣装でと義務、または、部門が共同ビジネス目標を達成するために協力するのではなく競争する場合、組織はこれらのデータの蓄えを排除するよう努めています。また、AIモデルを開発するためのツールやプラットフォームが不足しています (28%)。

これらの要因は会社の規模によっても異なり、データの複雑さとデータサイロの数の増加が大企業にとって最も困難な障害であり、より小さな企業よりも11% 多くなっています。

AIの道を進む企業は、途中で挫折を予測し、計画する必要があります。AIのアクティベーションは、これらが予見されない限り、トリッキーで意図しない結果をもたらす可能性があります。したがって、テストは本格的な展開の重要な前兆です。企業が挙げている問題には、信頼できるAIを構築および拡張するためのデータの分析 (39%) 、ビジネス全体にAIを注入する (37%) 、データを整理してビジネス対応の分析基盤を作成する (37%) 、データを収集して簡素化してレンダリングすることが含まれます。よりアクセスしやすく (37%)。

拡散の難しさ

大企業は、データ分析をプラグインして拡散させて組織全体に浸透させることに挑戦していますが、中小企業はデータ収集が最大の問題であると考えています。重要な要素の1つは、使用されているデータを注意深く監視し、データをチェックおよび再確認し、とりわけ潜在的なバイアスを監視するために、人間がAI展開の過程に不可欠であることを確認することです。大小の落とし穴にもかかわらず、世界中の企業がAIで売りを進めています。

世界の情報技術専門家のほぼ半数 (43%) が、Covid-19が自社のAI展開に弾みをつけたと述べており、大企業は小規模企業よりも31% 高いと述べています。AIの試行または埋め込みで行き詰まっている企業は、すでに道を進んでいる企業に遅れをとっています。パンデミックにシフトしたビジネスニーズにより、すでにAIを開始した企業は努力を倍加する傾向がありましたが、あまり進んでいない企業の多くは、AIを実行できない傾向がありました。

IBM主導の調査では、グローバルITプロフェッショナルの3分の1が次の分野に投資することを計画していることもわかりました。AIアプリ、独自のAIソリューション、独自のアプリやモデルを構築するための既製のツール。

企業はAI投資をデータセキュリティに注ぎ込む準備ができており、プロセスのオートマトン、カスタマーケア、仮想アシスタントとチャットボット、ビジネスプロセスが降順に続きます。IBMの調査では、自動化、不正検出、センサーデータ分析、AIモニタリングとガバナンス、マーケティング、サプライチェーン、個人のセキュリティも結論付けました。

知識豊富な企業が従う最も人気のあるトラックの1つは、AIを使用してプロセスを自動化することから始めることです。これにより、自動化に熟した反復タスクに閉じ込められた人々の時間を解放します。最も目に見える市場への影響は、AIの採用速度や地理的要因の影響に関係なく、自動化にあります。チャットボット、自動請求および支払いシステム、および自動化された内部プロセスは、セルフサービスの顧客モデルへの大規模な移行とともに急増しています。

知識豊富な企業は、AIの波を捉えるために、注意を集中し、ここにエネルギーを集中する必要があります。

編集者: トム・リッティング、キム・テイラー

Yicai Globalは、Yuan (https://www.the-yuan.com) との協力を発表し、Hippoの同類。AIの創設者であるBartde Witteと、AIセクターの他の多くの主要なライトであり、その定期的な貢献者です。元は、AIへの不均一なアクセスから生じる偏見や社会的不平等、不平等の出現を回避することを目的としたオープンコミュニティを提供し、その哲学はYicai Global自身のスタンスと密接に一致しています。