生成AIイニシアチブに数十億ドルが投じられたにもかかわらず、多くの企業にとって具体的なリターンは驚くほど少ないのが現状です。巨額の投資にもかかわらず、統合されたAIパイロットのうち、測定可能なビジネス価値を提供しているのはわずか5%に過ぎず、半数近くの企業がAIプロジェクトを本番段階に移行する前に放棄しています。
この厳しい現実は、AIモデル自体を取り巻くインフラストラクチャという重大なボトルネックを浮き彫りにしています。限られたデータアクセス、柔軟性のない統合プロセス、不安定なデプロイメント経路が、初期の大規模言語モデル(LLM)および検索拡張生成(RAG)の実験を超えて、AIイニシアチブのスケーラビリティを妨げています。
IDCのアナリストは、これに対応して大きな変化が起こると予測しています。2027年までに、世界の企業の75%がコンポーザブルでソブリンなAIアーキテクチャを採用すると予想されています。この動きは、コスト削減、データ管理の維持、急速に進化するAI環境への適応の必要性に起因しています。
現在の問題は、AIパイロットの本質に起因しています。これらの概念実証(PoC)は、実現可能性の検証、潜在的なユースケースの特定、大規模な投資に対する信頼の醸成に効果的ですが、多くの場合、現実世界の複雑さを反映していない管理された環境で動作します。InformaticaとCDO Insights 2023のデータは、パイロットの成功と本番環境への対応との間に大きなギャップがあることをさらに強調しています。
コンポーザブルでソブリンなAIは、潜在的な解決策を提供します。コンポーザブルAIにより、企業は既製のコンポーネントからAIソリューションを組み立てることができ、柔軟性と迅速なデプロイメントが可能になります。ソブリンAIは、データが組織の管理下にとどまることを保証し、データプライバシーとセキュリティに関する高まる懸念に対処します。このアーキテクチャの転換は、AIの真の可能性を解き放ち、孤立した実験からスケーラブルで価値を生み出すソリューションへと移行させることを約束します。エンタープライズAIの未来は、インフラストラクチャの課題を克服し、より適応性と安全性の高いアプローチを採用することにかかっています。
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