MIT NANDA の調査によると、AI ツールを大規模に本番環境に導入することに成功した組織はわずか 5% です 米国企業は生成AIプロジェクトに350億ドルから400億ドルを投資しているが、これまでのところほとんど何も失っていない。 MIT の NANDA (Network AI Agents and Decentralized AI) プロジェクトによるレポート [PDF] によると、企業組織の 95% は AI への投資からゼロの利益を得ています。 AI ツールを大規模な本番環境に統合することに成功した組織はわずか 5% です。 このレポートは、52 人のビジネス リーダーへの構造化インタビュー、300 を超えるパブリック AI プロジェクトと発表の分析、153 人のビジネス プロフェッショナルへの調査に基づいています。 レポートの著者であるAditya Challapally、Chris Pease、Ramesh Raskar、Pradyumna Chariは、この「生成AIの格差」は、インフラストラクチャ、学習リソース、または才能の不足ではなく、AIシステムがデータを保持し、環境に適応し、継続的に学習する能力ができないことに起因していると考えています。 >「生成 AI の格差」は導入率で最も顕著で、カスタム エンタープライズ AI ツールのうち本番環境に移行できるのはわずか 5% です。 「『生成 AI の格差』は導入率で最も顕著で、カスタム エンタープライズ AI ツールのうち本番環境に移行できるのはわずか 5% です」と報告書は述べています。 「チャットボットが成功するのは、実験が簡単で柔軟性があるためですが、重要なワークフローではメモリとカスタマイズが不足しているため失敗します。」 匿名のCIOが著者とのインタビューで語ったように、「今年は何十ものデモを見ました。 おそらく、本当に役に立つのは 1 つか 2 つだけです。 残りは「シェル」製品か科学実験プロジェクトのいずれかです。 ” 著者らの調査結果は、AIプロジェクトに対するビジネスリーダーの信頼が低下していることを示唆する他の最近の研究の結果と一致しています。 NANDAのレポートでは、ごく一部の企業が生成AIの有用性を発見しており、このテクノロジーが9つの産業セクターのうち2つ(テクノロジーとメディアおよび電気通信)に大きな影響を与えていることに言及しています。 プロフェッショナル サービス、ヘルスケアと製薬、消費者と小売、金融サービス、先端産業、エネルギーと素材など、他のセクターでは生成 AI は無関係でした。 報告書は、ある中堅市場の製造会社の匿名のCOOの発言を引用し、「LinkedInでは、すべてが変わったという誇大宣伝が蔓延しているが、実際の業務では根本的に何も変わっていない。 一部の契約はより迅速に処理されますが、それだけです。 ” 本当に変化しつつあることの1つは、少なくとも影響を受ける業界における雇用情勢です。 テクノロジーおよびメディア分野では、「経営幹部の80%以上が24か月以内に採用を縮小すると予想している」と報告書は指摘している。 ” 著者らによると、生成AIによるレイオフは主に、カスタマーサポート、管理処理、標準化された開発タスクなど、アウトソーシングされることが多い非中核的なビジネス活動で発生しています。 報告書は、「これらのポジションは、AIが導入される前のアウトソーシングのステータスとプロセスの標準化により脆弱性を示していた」と述べ、影響を受ける業界のサポートおよび管理処理のポジションの5%から20%が影響を受けたと指摘した。 The Registerによると、オラクルの最近の人員削減は、米国のハイテク大手の首に大きな負担となっているAI設備投資のバランスをとる取り組みを反映しているという。 IBMでは、従業員はAIが海外への転職の口実として利用されていると考えています。 レイオフの公的な正当化や本当の動機に関係なく、生成AIは確かにテクノロジー業界、メディア業界、通信業界に影響を与えており、これらは最も広く採用されている分野でもあります。 AI予算の約50%はマーケティングと販売に割り当てられていますが、レポートの著者らは、企業の投資は有意義なビジネス成果を生み出す活動に流れるべきだと示唆しています。 これには、フロントエンドでのリードの認定と顧客維持、バックエンドでのビジネスプロセスのアウトソーシング、代理店支出、金融サービスのリスク検証のダウンソーシングが含まれます。 報告書は、一部の企業における生成 AI の成功を分析することで、OpenAI の ChatGPT のような汎用ツールは、これらのエンタープライズ ツールの基盤となるのと同じ AI モデルを使用していても、カスタマイズされたエンタープライズ グレードのツールよりも優れたパフォーマンスを発揮することを指摘しています。 報告書は、従業員はChatGPTのインターフェースに精通している傾向があり、そのため、ChatGPTをより多く使用していると主張している。 報告書は、中規模の法律事務所で5万ドルの費用がかかった専門的な契約分析ツールに対する不満を述べた企業弁護士へのインタビューを引用している。 「私たちが購入したAIツールは、カスタマイズオプションが限られ、非常に厳格な要約を提供しました」と弁護士は研究者らに語った。 「ChatGPT を使用すると、会話をガイドし、必要なものを正確に取得するまで反復することができます。 品質の根本的な違いは明らかであり、ベンダーが同じ基盤テクノロジーを使用していると主張しているにもかかわらず、ChatGPT は常により良い結果を生み出します。 ” 著者らは、「生成AIの格差」をうまく越えた企業は、AIを調達する際に、SaaS(Software-as-a-Service)の顧客というよりも、ビジネスプロセスアウトソーシングサービスを調達しているようなものだと主張している。 「彼らは深いカスタマイズを要求し、最前線からの採用を促進し、サプライヤーにビジネス指標に対する責任を負わせます」と報告書は結論付けています。 「最も成功したバイヤーは、この格差を越えるには、単に製品を購入するだけでなく、パートナーシップが必要であることを理解しています。」 ®