パブリシス・サピエントのナイジェル・ヴァズ氏によると、多くの企業が人工知能の変革の可能性を活用するのではなく、コスト削減のみに焦点を当てることによって、AIを誤用しているという。ヴァズ氏は、このアプローチは、ビジネスモデルを根本的に再構築できるインターネットと同様の、AIを「一世代に一度の機会」として認識することに失敗していると主張する。

AIの実装には、既存のプロセスを包括的に再考する必要があると、ヴァズ氏は説明した。彼は、AIを一枚岩の存在として捉えるのではなく、2段階のアプローチを提唱している。まず、企業は、データから始まる堅牢なインフラストラクチャを確立する必要がある。「データは接続されていますか？整理されていますか？活用できる形式になっていますか？」とヴァズ氏は問いかけ、AIの「garbage-in, garbage-out（ゴミを入れたらゴミが出てくる）」の原則を強調した。

次に、企業は、迅速に価値を提供するには大きすぎず、ビジネス全体に適用するには小さすぎない、1つまたは2つの高価値プロジェクトを選択する必要がある。多くのCEOは、実装が容易であるという認識から、コストベースのAIアプリケーションに惹かれていると、ヴァズ氏は指摘した。

AIの業界への影響は大きく、医療から金融まで、さまざまな分野にわたる潜在的なアプリケーションが期待されている。しかし、この可能性を実現するには、単純な自動化から真の変革を受け入れるように、考え方を転換する必要がある。この変革は、ヴァズ氏が例えたように、「イモムシが蝶になる」ことであり、単に「より速いイモムシ」を作るだけではない。

実験はAI実装の必要な部分であるが、多くの実験は、基礎的な理解と戦略的焦点の欠如のために失敗する。確固たるデータ基盤を確立することは、データが接続され、整理され、AIアルゴリズムで容易にアクセスできるようにするために重要である。この基盤がなければ、AIイニシアチブは信頼できない、または無関係な結果を生み出す可能性が高い。

現在、多くの企業がAIアプリケーションの探索の初期段階にある。次の開発では、データインフラストラクチャへのより大きな重点と、AIが重要かつ永続的な価値を提供できる分野に焦点を当てた、より戦略的なプロジェクト選択が伴う可能性が高い。