MIT Technology Review と Databricks の新しいレポートによると、リスクがあるにもかかわらず、先見性のある CIO は、全体的な企業戦略の一環として生成型 AIGC を大胆に採用しています。

「ビッグデータの加速: 生成 AI に関する CIO の視点」は、上級管理職や専門家への詳細なインタビューに基づいており、回答者の 78% が AI のスケーリングを成功させることを最優先事項と考えていることがわかりました。

主要な調査結果には、AIGCと大規模言語モデルが人工知能（AI）の利用をいかに民主化しているかが含まれています。レポートでは、「AIはついに、パイロットプロジェクトや『孤島のような卓越性』から、組織のワークフローに統合された汎用的な機能へと移行しました」と述べています。また、「技術チームはもはやビジネス部門にAIを『売り込む』必要はなく、企業からの需要が非常に高まっています」とも指摘しています。

「言語を機械が理解できるものに翻訳できるようになりました。これ以上に強力なものは考えられません」と、MIT准教授でMosaicMLの創設アドバイザーを務めるマイケル・カービン氏は述べた。

もう一つの調査結果では、企業がオープンソース技術を活用して独自のカスタムLLMを構築しようとしていることが示されています。CIOは、サードパーティのサービスが企業のデータセキュリティとプライバシーの維持に及ぼすリスクを認識しています。レポートでは、最も成功する組織は、リスク、比較優位、そしてマネジメントを慎重に計算し、適切な戦略的バランスを実現すると結論付けています。

「当社の知的財産を保護するために、LLM モデルを組織内に維持することが不可欠です。これは重要なニーズです」と、デュポン ウォーター & プロテクション部門の副社長兼最高情報責任者であるアンドリュー ブライトン氏は述べています。

データインフラストラクチャももう一つの検討事項です。生成型人工知能（GAI）には、柔軟性、拡張性、そして計算効率に優れたシステムが求められるためです。レポートによると、CIOやテクノロジーリーダーは、データと分析へのアクセスを民主化し、セキュリティを強化し、低コストのストレージと高性能なクエリ処理を組み合わせるLakehouseなどの様々なデータインフラストラクチャを導入しています。

回答者の68%は、分析と人工知能（AI）のための統合データプラットフォームが企業のデータ戦略に不可欠であると考えています。さらに、回答者の72%は、AI/モバイルコンピューティングの柔軟な基盤としてマルチクラウドアプローチを支持しており、さらに72%は、データの問題がAI/モバイルコンピューティングの目標達成を阻害する最も可能性の高い要因であると回答しました。

今年の AI ブームの中、生成 AI の自動化機能により大規模なレイオフが起こると予測する人もいます。

レポートの回答者は、将来的に大規模な自動化の脅威はないと認識していましたが、むしろ、より広範な従業員が時間のかかる作業から解放され、洞察や戦略といったより価値の高い分野に集中できるようになると信じていました。アドビのシニアバイスプレジデント兼最高情報責任者であるシンシア・ストッダード氏は、レポートの中で、同社では人工知能（AI）を社内的にアシスタントと捉えており、従業員がより多くの時間を他の付加価値の高い活動に充てられるようになっていると述べています。

最後に、もう 1 つの重要な洞察は、CIO は、サポートするテクノロジー、プロセス、組織構造に投資しながら、生成型人工知能特有のガバナンスの課題に対処する必要があるということです。

報告書は、生成型人工知能は、商業的に機密性の高い知的財産の保護、著作権侵害、信頼できないまたは説明できない結果、有害なコンテンツなどの商業的および社会的リスクをもたらすため、最高情報責任者は一貫したガバナンスフレームワークを確立し、強化する必要があると指摘しています。

MITテクノロジーレビューのカスタムコンテンツ担当グローバルディレクター、ローレル・ルマ氏は、これらのフレームワークを確立することで、企業は潜在的なリスクを軽減し、生成型人工知能を導入することによるメリットを最大化できると述べています。

「最高情報責任者（CIO）は、倫理的かつ責任あるAI活用の確保、そしてイノベーションとコンプライアンスの適切なバランスの確保において重要な役割を果たします。AIが民主化され、生成モデルが組織のワークフローに統合されるにつれ、AIが企業全体に変革をもたらす力になりつつあることを目の当たりにしています」とルマ氏は述べています。

ジェイミー・ハンプトン