企業の生成AIへの関心が低下しており、多くが導入に苦戦。実用化には課題が残るが、成功例も見られる。
デロイトの調査では、生成AIに対する高い関心を示す企業幹部の割合が2024年第1四半期と比較して減少しており、特に「非常に高い」と答えたのは57％で、8ポイントの減少を見せています。
この背景には、多くの企業が生成AIの導入を試みているものの、実際の製品化には至っていないという現実があります。
調査によると、回答者の過半数が社内での生成AIソリューションの製品化率が30％未満であると答えており、実際の効果を得ることが難しい状況が続いています。
AI部門のジム・ローワンは、企業が生成AIの期待に応えるかどうかを見極めることが課題であると述べています。
また、企業は新たなガバナンス要件やスキルの高い人材不足といった問題にも直面しています。
AIの実用化に成功している企業は、AIを自社の事業にどのように活用するかを見出し、リソースを注いでいるとAndelaのコートニー・マチは指摘しています。
彼女は、AIを導入する際の課題として、適切な人材の不足や導入の道筋をつけることの難しさを挙げています。
さらに、AIへの投資に対する利益の測定も難しいとされ、初期の成功例は生産性向上に見られますが、ROIに結びつけるのは容易ではありません。
しかし、生成AIツールの汎用性は高く、プログラマーやコンテンツクリエイターにとって有用性が期待されています。
企業は、これらのツールを適切に管理し、実際のビジネス価値を見出すための実験を進めている段階にあります。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/4adfc68c8bcf5fcb645df2662d3b324a0b3f0070
コメントでは、企業が生成AIを導入する際に直面した課題や現実的な懸念が多く語られていました。
特に、AIを用いて業務を自動化することの効率性や効果について疑問が呈され、導入の際の費用対効果を示す必要があるとの意見がありました。
AIが提供する利便性に期待が寄せられる一方で、実際の運用においてはシステム障害やセキュリティの問題が懸念され、導入が難しいとの声もありました。
また、生成AIの技術が目新しさを失うことで、企業間や労働者間の差別化が難しくなる可能性も指摘され、企業経営者がどれだけ投資を続けるかが問われていました。
さらに、AIの実力に対する過剰な期待や誤解が存在し、本物のAIとは言えないものも多いといった意見もありました。
全体として、企業が生成AIを導入する際には、慎重な検討と現実的な期待が必要であることが強調されていました。
ネットコメントを一部抜粋
メールでのやり取りやデータ入力、レポート作成などのルーティン化業務を自動化するシステムというものがリリースされていた。
AIへの投資は結局は2重投資になるのではないかと懸念もあった。
今でこそAI、特に生成AIを利用したクリエイティブ作品や業務システムが注目されていた。
そもそも、いま現在において本物のAIなど存在しなかった。
自動車の自動運転とAIに対する妄想が激しすぎるのは昭和のドラマ/マンガの影響か？