初のシスコAI準備指数が発表され、97%のシニアビジネスリーダーが過去6ヶ月間にAI技術の導入に圧力を感じていることが明らかになりました。この急迫感の多くは、経営陣や取締役から来ているものの、86%の組織はAIの潜在能力を十分に活用する準備が整っていないことが示されています。これは、野望と能力の間に大きなギャップがあることを浮き彫りにしています。
シスコのOutshift部門でAI/MLの副社長を務めるShubha Pant氏は、生成AIの急速な民主化が重大な課題をもたらしていると指摘します。彼女は「以前はAIは高度なチームに限られていましたが、今では新しいツールが毎日のように登場し、誰でも生産性を向上させ、革新的な体験を創出することが可能になっています。機会は広大で、興奮の時代です」と述べています。
しかし、多くのリーダーは、この変化が自社の運営や戦略にどのように影響するかをまだ評価中です。Pant氏は「AIの統合だけでなく、組織全体でAIを効果的に活用できる文化を育むことが重要です」と強調します。
シスコAI準備指数
シスコの研究は、AIの急速な進展と、組織のそれを採用する準備との間に深刻なギャップが存在することを示しています。この指数は、8,000社以上のグローバル企業を調査し、ビジネスの基盤における重要な弱点を特定しました。驚くべきことに、調査に参加した企業の半数が、今後1年以内に行動を起こさなかった場合の影響について深刻な懸念を示しています。
95%の回答者が明確なAI戦略を持つと主張している一方で、41%はその影響を測定する指標がなく、45%のみがAIイニシアティブに対する長期的な資金計画を持っています。
この指数は、AIの準備状態を以下の6つの基本的な柱で評価しています：
1. 戦略
2. インフラ
3. データ
4. ガバナンス
5. タレント
6. 文化
組織の準備状態は4つのレベルに分類されています：
- パイオニア（完全準備）：企業の14%
- フォロワー（中程度の準備）：企業の34%
- 後追い（限られた準備）：企業の48%
- 遅れた者（未準備）：企業の4%
Pant氏は、シスコの準備指数の見解を基に、AIの成功的な導入に必要な重要な脆弱性や戦略を特定しています。
タレントと文化が重要な理由
生成AIは人間の創造性を高めるものであり、組織内の皆が恩恵を受けることでイノベーションを普及させます。しかし、リーダーシップの支援がなければ、これらの取り組みは失敗する可能性があります。調査によると、29%の回答者は自社が十分なリソースを持っていると感じている一方で、半数近くが中程度の装備だと考え、24%は熟練AI専門家の採用の困難さからリソースが不足していると感じています。
72%の回答者は、自社の労働力がAIを適切に使用するスキルを十分に持っていると信じていますが、高度な能力にはギャップがあります。このギャップを埋めるために、90%が従業員のトレーニングに投資しており、労働力が置き換えられるのではなく、適応することを確保しています。
Pant氏は「すべての人が新しいAIツールを効果的に学び、活用できる文化を作ることが重要です」と強調し、リーダーシップからの継続的な教育とサポートを求めています。
戦略を行動に移す
戦略のカテゴリの中で、約三分の一のリーダーがパイオニアに分類され、AIのロードマップ作成に集中しています。ここで成功している組織は、明確な展開戦略、所有権の明確化、影響の測定プロセス、特にインフラやサイバーセキュリティに関する継続的な資金提供を持っています。
Pant氏は「この戦略への熱意が、単なる口先だけでなく、実質的な投資につながることを願っています。来年度の予算をAIに配分することが、これらの戦略を現実のものにするために不可欠です」と断言しています。
インフラの課題
強力なAI技術の登場は、同じく堅牢なインフラの必要性を伴います。これには、高性能なCPU、GPU、ソフトウェアプラットフォーム、オートメーションツール、強化されたサイバーセキュリティ対策が含まれます。95%の企業は先進的なインフラの必要性を認識していますが、基盤となる理解と認識への即時の注意が必要です。
「短期的なビジネス価値が届かない場合でも、長期目標のための基盤を築くこと、特に人材とインフラへの投資が持続可能な成長に繋がる鍵です」とPant氏はアドバイスしています。
データとガバナンス：AIの酸素
インフラが整った後、組織はデータの管理に注目し、ビジネスニーズを満たす必要があります。「高品質で多様性のある信頼できるデータは、効果的なAIの基盤です」とPant氏は説明します。しかし、81%の組織はデータサイロと中央管理のポリシーの欠如に悩み、効果的なガバナンスと規制遵守を複雑にしています。
生成AIが進化する中で、企業はデータガバナンスのフレームワークを適応させる必要があります。基準はまだ形成中ですが、企業は現在のデータの質、セキュリティ、処理の課題に対処する必要があります。
生成AIへの飛躍
時間が迫っています；61%の回答者が、自社のAI戦略を実施するために残された時間は1年以下であり、重大なビジネスリスクに直面する可能性があることを認識しています。AI準備の6つの柱は、AI後れ者からパイオニアへ移行し、長期的な視点を維持するためのロードマップを提供します。
Pant氏は「組織はインフラ、人材、パイロットプロジェクトをすぐに優先しつつ、全体像を念頭に置く必要があります」と結論付けています。「技術の発展に応じて柔軟に適応できる戦略計画を維持することが、企業が新たな機会を捉えるための礎となります。」
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