執筆者:MITテクノロジーレビューのカスタムコンテンツ部門であるInsights、Adobe、EY、OWKINとの共同制作。 *画像ソース:無制限のAIツールによって生成*Web3、メタバース、ブロックチェーンなどの誇大宣伝されたテクノロジーが多数登場した後、経営幹部は、インターネットやデスクトップコンピューターの出現に匹敵すると考える人もいるジェネレーティブAIの波に備えています。 しかし、力には責任が伴い、生成型AIのリスクと見返りも同様に大きいです。 このテクノロジーは、著作権と知的財産の法制度をテストし、新しいサイバーおよびデータガバナンスの脅威をもたらし、自動化に対する従業員の不安を引き起こしています。企業は、利害関係者の期待に応えるために迅速に行動する必要がありますが、データのプライバシーや偏見などの分野で規制や倫理基準に違反しないように注意深く踏み込む必要もあります。 運用面では、企業は従業員を再構成し、テクノロジー企業と提携して、安全で効果的で信頼性の高い生成型AIを設計する必要があります。この岐路に立たされたビジネス上の意思決定者が何を考えているかを理解するために、MIT Technology Review Insightsは、1,000人のエグゼクティブを対象に、現在および予想されるジェネレーティブAIのユースケース、実装の障壁、テクノロジー戦略、および労働力計画について調査しました。 この調査は、専門家のインタビューパネルからの洞察と組み合わせることで、ジェネレーティブAIに関する今日の最重要戦略的考慮事項を提供し、経営幹部が下す必要のある大きな決定を整理するのに役立ちます。**主なアンケートとインタビューの結果は次のとおりです。経営幹部は、ジェネレーティブ AI の変革の可能性を認識していますが、慎重に展開しています。 ほぼすべての企業がAIが自社のビジネスに影響を与えると考えており、影響を受けないと答えたのはわずか4%です。 しかし現在、組織にジェネレーティブAIのユースケースを完全に展開している企業はわずか9%です。 この数字は、政府機関では2%と低く、金融サービス(17%)とIT(28%)がユースケースを導入する可能性が最も高いです。 導入の最大の障壁は、回答者の 59% が上位 3 つの課題の 1 つとして挙げた生成型 AI のリスクを理解することです。 企業は単独では行かない:スタートアップや大手テクノロジー企業との提携は、スムーズなスケーリングに不可欠です。 **経営幹部の大多数(75%)は、パートナーと協力してジェネレーティブAIを組織に大規模に導入することを計画しており、コラボレーションを実装における最大の課題と見なしているのはごく少数(10%)であり、コラボレーションと共創のためのベンダーとサービスの強力なエコシステムがあることを示しています。 ジェネレーティブAIモデルの開発者およびAIソフトウェアのプロバイダーとして、大規模なテクノロジー企業はエコシステムの優位性を持ち、新興企業はいくつかの専門分野で優位性を享受しています。 経営幹部は、大手テクノロジー企業(32%)よりも小規模なAI企業(43%)と協力する傾向があります。経済全体で、AIが生成するテクノロジーへのアクセスは民主化されます。 **私たちの調査では、企業の規模は、企業がジェネレーティブAIを試す可能性に影響を与えないことがわかりました。 小規模企業(年間収益が5億ドル未満の企業)は、中規模企業(5億〜10億ドル)よりも生成型AIのユースケースを導入している可能性が3倍高くなっています(13%対4%)。 実際、これらの中小企業の展開率と実験率は、大企業(収益が100億ドルを超える企業)とほぼ同じです。 手頃な価格のジェネレーティブAIツールは、クラウドコンピューティングがかつてハードウェアと専門知識に莫大な投資を必要としたツールとコンピューティングリソースを企業に提供するのと同じように、中小企業を後押しすることができます。 **回答者の 4 分の 1 は、ジェネレーティブ AI の主な影響は労働力の削減であると予想しています。 **この数字は、エネルギー・公益事業(43%)、製造業(34%)、運輸・物流(31%)などの産業部門で高くなっています。 最も低かったのは情報技術および電気通信セクター(7%)でした。 全体として、この数字は、出回っているより恐ろしい転職シナリオと比較して控えめです。 AIモデルの運用化に焦点を当てた技術分野でのスキルに対する需要が高まっていますが、組織や管理職は倫理やリスクなどの厄介な問題に対処しています。 AIは、従業員全体の技術スキルを民主化し、新しい雇用機会につながり、従業員の満足度を高めています。 しかし、専門家は、誤ってデプロイされ、意味のある交渉がない場合、生成型AIは人間の仕事の質の高い体験を低下させる可能性があると警告しています。規制は差し迫っていますが、不確実性は今日の最大の課題です。 議員がリスクに取り組む中、ジェネレーティブAIは活動の急増を引き起こしましたが、真に影響力のある規制は政府のペースで進歩するでしょう。 同時に、多くのビジネスリーダー(40%)は、規制や規制の不確実性に対処することがジェネレーティブAIを採用する際の大きな課題であると考えています。 この割合は業界によって大きく異なり、政府部門で最も高く54%です。 ITと電気通信は20%と最も低くなっています。*レポートをダウンロードするにはクリックしてください*
キーポイント丨MITテクノロジーレビューレポート ジェネレーティブAIの展開:スムーズなスケーリングのための戦略
執筆者:MITテクノロジーレビューのカスタムコンテンツ部門であるInsights、Adobe、EY、OWKINとの共同制作。
Web3、メタバース、ブロックチェーンなどの誇大宣伝されたテクノロジーが多数登場した後、経営幹部は、インターネットやデスクトップコンピューターの出現に匹敵すると考える人もいるジェネレーティブAIの波に備えています。 しかし、力には責任が伴い、生成型AIのリスクと見返りも同様に大きいです。 このテクノロジーは、著作権と知的財産の法制度をテストし、新しいサイバーおよびデータガバナンスの脅威をもたらし、自動化に対する従業員の不安を引き起こしています。
企業は、利害関係者の期待に応えるために迅速に行動する必要がありますが、データのプライバシーや偏見などの分野で規制や倫理基準に違反しないように注意深く踏み込む必要もあります。 運用面では、企業は従業員を再構成し、テクノロジー企業と提携して、安全で効果的で信頼性の高い生成型AIを設計する必要があります。
この岐路に立たされたビジネス上の意思決定者が何を考えているかを理解するために、MIT Technology Review Insightsは、1,000人のエグゼクティブを対象に、現在および予想されるジェネレーティブAIのユースケース、実装の障壁、テクノロジー戦略、および労働力計画について調査しました。 この調査は、専門家のインタビューパネルからの洞察と組み合わせることで、ジェネレーティブAIに関する今日の最重要戦略的考慮事項を提供し、経営幹部が下す必要のある大きな決定を整理するのに役立ちます。
**主なアンケートとインタビューの結果は次のとおりです。
経営幹部は、ジェネレーティブ AI の変革の可能性を認識していますが、慎重に展開しています。 ほぼすべての企業がAIが自社のビジネスに影響を与えると考えており、影響を受けないと答えたのはわずか4%です。 しかし現在、組織にジェネレーティブAIのユースケースを完全に展開している企業はわずか9%です。 この数字は、政府機関では2%と低く、金融サービス(17%)とIT(28%)がユースケースを導入する可能性が最も高いです。 導入の最大の障壁は、回答者の 59% が上位 3 つの課題の 1 つとして挙げた生成型 AI のリスクを理解することです。
経済全体で、AIが生成するテクノロジーへのアクセスは民主化されます。 **私たちの調査では、企業の規模は、企業がジェネレーティブAIを試す可能性に影響を与えないことがわかりました。 小規模企業(年間収益が5億ドル未満の企業)は、中規模企業(5億〜10億ドル)よりも生成型AIのユースケースを導入している可能性が3倍高くなっています(13%対4%)。 実際、これらの中小企業の展開率と実験率は、大企業(収益が100億ドルを超える企業)とほぼ同じです。 手頃な価格のジェネレーティブAIツールは、クラウドコンピューティングがかつてハードウェアと専門知識に莫大な投資を必要としたツールとコンピューティングリソースを企業に提供するのと同じように、中小企業を後押しすることができます。
規制は差し迫っていますが、不確実性は今日の最大の課題です。 議員がリスクに取り組む中、ジェネレーティブAIは活動の急増を引き起こしましたが、真に影響力のある規制は政府のペースで進歩するでしょう。 同時に、多くのビジネスリーダー(40%)は、規制や規制の不確実性に対処することがジェネレーティブAIを採用する際の大きな課題であると考えています。 この割合は業界によって大きく異なり、政府部門で最も高く54%です。 ITと電気通信は20%と最も低くなっています。
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