生成型 AI: 企業が進歩を受け入れ、課題に対処するための両刃の剣

生成型 AI の可能性に対する熱意にもかかわらず、コールマン パークス リサーチ社が SAS の支援を受けて実施した最近の調査では、この技術を導入する際に米国の組織が直面する重大な障害が明らかになりました。主な懸念事項には、ガバナンス フレームワークの欠如 (企業の 93%)、データ プライバシーとセキュリティの問題 (リーダーの 80%)、人材不足、GenAI と既存システムの統合の難しさが含まれます。これらの調査結果は、組織が生成型 AI の価値を十分に実現するために、包括的な戦略を策定し、言語モデルの統合、ガバナンス、説明可能性を確保するテクノロジーに投資する必要があることを浮き彫りにしています。

Generative AI: A Double-Edged Sword for Businesses Embracing Progress and Facing Challenges

生成 AI: 進歩を受け入れ課題に直面する企業にとっての両刃の剣

Las Vegas, April 18, 2024 - While businesses eagerly embrace the transformative potential of generative AI (GenAI) to revolutionize their operations and enhance productivity, a recent study reveals a concerning lack of governance frameworks and strategic preparation, posing obstacles to realizing the full benefits of this cutting-edge technology.

ラスベガス、2024 年 4 月 18 日 - 企業は、業務に革命を起こし、生産性を向上させるために生成 AI (GenAI) の変革の可能性を熱心に受け入れていますが、最近の調査では、ガバナンスのフレームワークと戦略的準備が懸念されるほど欠如しており、利点を最大限に実現する上で障害となっていることが明らかになりました。この最先端のテクノロジー。

The study, conducted by Coleman Parkes Research Ltd. in partnership with SAS, surveyed 300 US decision-makers responsible for GenAI strategy or data analytics. The findings paint a picture of organizations navigating a complex landscape of opportunities and challenges as they seek to harness the power of GenAI.

この調査は、コールマン・パークス・リサーチ社がSASと提携して実施し、GenAI戦略やデータ分析を担当する米国の意思決定者300人を対象に実施した。この調査結果は、組織が GenAI の力を活用しようとしながら、機会と課題の複雑な状況を乗り越えている様子を浮き彫りにしています。

The Enthusiasm and the Gaps

熱意とギャップ

Organizations are enthusiastic about the potential of GenAI to drive efficiency and innovation. However, beneath the surface of this optimism lies a concerning realization of understanding gaps, a lack of strategic planning, and a talent shortage that hinder the effective implementation and measurement of the technology's true value.

組織は効率とイノベーションを推進する GenAI の可能性に熱心に取り組んでいます。しかし、この楽観主義の表面の下には、理解のギャップ、戦略計画の欠如、人材不足がテクノロジーの真の価値の効果的な実装と測定を妨げているという憂慮すべき認識が横たわっています。

"Organizations are recognizing that large language models alone do not solve business challenges," said Marinela Profi, Strategic AI Advisor at SAS. "GenAI should be viewed as a complementary tool to enhance existing processes and systems, rather than a magic bullet that will fulfill all their business aspirations. It is essential for organizations to invest time and resources in developing a sound strategy and implementing technology that provides integration, governance, and explainability of GenAI models before committing fully and getting locked into suboptimal solutions."

「組織は、大規模な言語モデルだけではビジネスの課題を解決できないことを認識しつつあります」とSASの戦略的AIアドバイザー、マリネラ・プロフィ氏は述べています。 「GenAI は、すべてのビジネス上の願望を実現する特効薬ではなく、既存のプロセスとシステムを強化するための補完的なツールと見なされるべきです。組織にとって、健全な戦略の開発と統合を提供するテクノロジーの実装に時間とリソースを投資することが不可欠です。完全にコミットして次善のソリューションに固定される前に、GenAI モデルの、ガバナンス、説明可能性を検討してください。」

Stumbling Blocks to Implementation

実装の障害となるもの

Businesses face significant challenges in four key areas of GenAI implementation:

企業は、GenAI 導入の 4 つの主要分野で重大な課題に直面しています。

1. Trust in Data Usage and Regulatory Compliance: Only 10% of organizations have a robust system in place to evaluate bias and privacy risks associated with GenAI models. Moreover, a staggering 93% of US businesses lack a comprehensive governance framework for GenAI, exposing them to potential noncompliance risks.
2. Integration with Existing Systems: Organizations report encountering compatibility issues while attempting to integrate GenAI with their current systems, hindering seamless implementation and the realization of potential synergies.
3. Talent and Skills: There is a scarcity of in-house GenAI expertise. As HR departments struggle to fill positions with qualified candidates, organizational leaders express concern about their ability to derive maximum value from their GenAI investments due to a lack of necessary skills.
4. Cost Predictions: Decision-makers highlight the prohibitive direct and indirect costs associated with utilizing GenAI models. While model creators initially provide token cost estimates, organizations are realizing the true extent of expenses involved in knowledge preparation, training, and ongoing model management, which are often protracted and complex.

"The key to unlocking the full potential of GenAI lies in identifying real-world use cases that deliver tangible value and address human needs in a sustainable and scalable manner," Profi emphasized. "Through this study, we reaffirm our commitment to empowering organizations to stay relevant, invest wisely, and maintain resilience. In an era characterized by rapid AI advancements, competitive advantage hinges on the ability to embrace the resilience rules."

データ使用と規制順守に対する信頼: GenAI モデルに関連するバイアスとプライバシーのリスクを評価するための堅牢なシステムを導入している組織は 10% のみです。さらに、驚くべきことに、米国企業の 93% には GenAI の包括的なガバナンス フレームワークが欠如しており、コンプライアンス違反の潜在的なリスクにさらされています。 既存のシステムとの統合: 組織は、GenAI を現在のシステムと統合しようとしているときに互換性の問題に遭遇し、シームレスな実装と実現を妨げていると報告しています。才能とスキル: 社内の GenAI 専門知識が不足しています。人事部門が資格のある候補者をポジションに補充するのに苦労する中、組織のリーダーは、必要なスキルが不足しているため、GenAI への投資から最大限の価値を引き出せるかどうかについて懸念を表明しています。コスト予測: 意思決定者は、GenAI の活用に関連する法外な直接的および間接的なコストを強調しています。 GenAIモデル。モデル作成者は最初にトークンコストの見積もりを提供しますが、組織はナレッジの準備、トレーニング、継続的なモデル管理にかかる費用の本当の範囲を認識し始めていますが、これらはしばしば長期にわたる複雑なものです。」 GenAI の可能性を最大限に引き出す鍵は、実際のコストを特定することにあります。 -具体的な価値を提供し、持続可能かつ拡張可能な方法で人間のニーズに対処する世界のユースケース」とプロフィ氏は強調しました。 「この調査を通じて、私たちは組織が関連性を維持し、賢明に投資し、回復力を維持できるようにするという当社の取り組みを再確認します。AI の急速な進歩を特徴とする時代において、競争上の優位性は回復力のルールを受け入れる能力にかかっています。」

The Path Forward

前進する道

To overcome these challenges and fully leverage the benefits of GenAI, businesses must prioritize the following steps:

これらの課題を克服し、GenAI の利点を最大限に活用するには、企業は次の手順を優先する必要があります。

1. Develop a Clear GenAI Strategy: Establish a well-defined strategy that aligns GenAI initiatives with broader business objectives, addressing issues of data governance, resource allocation, and risk management.
2. Invest in Governance and Compliance: Implement robust governance frameworks to ensure ethical and responsible use of GenAI, mitigate bias and privacy risks, and maintain compliance with regulatory requirements.
3. Foster a Culture of Innovation: Cultivate an organizational culture that encourages innovation, experimentation, and continuous learning to stay abreast of the latest GenAI advancements and best practices.
4. Upskill the Workforce: Invest in training and development programs to equip employees with the necessary skills and knowledge to effectively utilize GenAI and derive maximum value from its capabilities.

SAS Innovate and Beyond

明確な GenAI 戦略の策定: GenAI の取り組みをより広範なビジネス目標に合わせて明確に定義された戦略を確立し、データ ガバナンス、リソース割り当て、リスク管理の問題に対処します。ガバナンスとコンプライアンスへの投資: 倫理的かつ責任ある使用を保証するための堅牢なガバナンス フレームワークを実装します。イノベーションの文化の育成: 最新の GenAI の進歩とベスト プラクティスを常に把握するために、イノベーション、実験、継続的な学習を奨励する組織文化を育成します。従業員のスキルアップ: GenAIを効果的に活用し、その機能から最大の価値を引き出すために必要なスキルと知識を従業員に提供するためのトレーニングおよび開発プログラムに投資します。SAS Innovate and Beyond

The GenAI market research findings were unveiled at SAS Innovate, a leading industry event that brings together business leaders, technical experts, and SAS partners to explore the latest data and AI trends and innovations. SAS remains committed to supporting organizations as they navigate the evolving GenAI landscape, providing cutting-edge solutions, expertise, and thought leadership to help them unlock the full potential of this transformative technology.

GenAIの市場調査結果は、ビジネスリーダー、技術専門家、SASパートナーが集まり、最新のデータとAIのトレンドとイノベーションを探求する主要な業界イベントであるSAS Innovateで発表されました。 SASは、進化するGenAI環境をナビゲートする組織をサポートすることに引き続き尽力し、最先端のソリューション、専門知識、ソートリーダーシップを提供して、この革新的なテクノロジーの可能性を最大限に解き放つのを支援します。

As the GenAI market continues to evolve, SAS remains at the forefront of innovation, helping organizations overcome challenges, capitalize on opportunities, and embrace the power of GenAI to drive success and competitive advantage.

GenAI市場が進化し続ける中、SASはイノベーションの最前線に立ち続け、組織が課題を克服し、機会を活用し、GenAIの力を活用して成功と競争上の優位性を推進できるよう支援します。