Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

Qlik は、IDC の調査から得た知見を共有しました。この調査では、生成AIを実装したいという組織の願望と、それを効果的に実行する能力との間に大きな違いがあることが明らかになりました。この調査では、大多数の組織が生成AIを組み込むためにデータ戦略を更新している一方で、これらのソリューションを幅広く展開できているのはほんの一握りの組織に過ぎないことがわかりました。この調査では、AI の能力を最大限に活用するには、堅牢なデータ ガバナンスとスケーラブルなインフラストラクチャが必要であることが指摘されています。

調査によると、企業は AI を業務に統合することに熱心で、この技術は今後 10 年間で世界経済に大きく貢献すると予想されています。しかし、大規模な AI 導入の準備は遅れており、多くの企業は長期的な成功を確実にするために強力なデータ エコシステムの構築に注力する必要があります。IDC の Stewart Bond 氏は、持続可能でスケーラブルな AI ワークフローを実現するために、データの精度とガバナンスに取り組むことの重要性を強調しています。

IDC が実施した調査では、AI 導入の見込みと課題の両方を概説するいくつかの重要な統計も明らかにされています。この調査では、エージェント AI ワークフローへの投資と、それをサポートするインフラストラクチャへの信頼との間に乖離があることが明らかになっています。さらに、データを製品として扱うことに長けた組織は、 生成AI を大規模に実装する可能性がかなり高いことも明らかになっています。業務に分析を組み込んでいる企業の割合は高いものの、広範な統合を実現している企業はほとんどありません。

Qlik は、AI の可能性は組織が AI バリュー チェーンをいかにうまく管理し統合できるかにかかっていると強調しています。Qlik の James FisherQlikは、信頼できる実用的な洞察がなければ、企業は AI 主導のイノベーションの競争で遅れをとるリスクがあると指摘しています。IDC の調査では、ガバナンス、インフラストラクチャ、戦略的なデータ活用に焦点を当てて、企業が AI への野心と実行能力の間のギャップを埋める必要があることが強調されています。