AI時代、データ構造の再編が始まる

人工知能（AI）時代を迎え、企業による大規模AI導入に向けたデータインフラの再構築が、最重要課題として浮上している。企業はAI導入に乗り出しているが、その最大の障害の一つが、現状のデータのあり方であることが明らかになった。AIツールは迅速かつ容易に利用できるものの、企業リーダーたちは、AIを大規模に展開するには、統合され、ガバナンスが行き届き、目的に合致したデータインフラが必要であると認識している。AIへの熱意と企業側の準備状況とのギャップは、デジタルトランスフォーメーションの次の段階を定義する挑戦の一つとなっている。

企業AIが価値を提供するには、データはオープンな形式で統合され、精密に管理され、あらゆる機能にわたってアクセス可能でなければならない。こうした基盤なしには、企業は「恐ろしいAI」の危険にさらされることになる。これは、断絶されたSaaSプラットフォームやダッシュボードを超え、構造化データと非構造化データを結合し、リアルタイムのコンテキストを維持し、厳格なアクセス制御を施行できる、統合されたオープンなデータアーキテクチャへと進むことを意味する。

バベシュ・パテル上級副社長は、AIの品質と効果は「真に組織内の情報にかかっている」と強調した。しかし、多くの企業では、この情報はレガシーシステム、孤立したアプリケーション、断絶された形式の間に断片化されており、AIシステムが信頼でき、コンテキストが豊富な結果を生み出すことを困難にしている。パテル上級副社長は、ほとんどの組織において、真の競争優位性は自社データと、それに付加できるサードパーティデータにあると付け加えた。

基盤作業が正しく行われれば、組織は測定可能な結果へと進み、効率性を高め、複雑なワークフローを自動化し、全く新しい事業領域を開拓することさえ可能になる。ラジャン・パドマナバン責任者は、企業がビジネス意思決定を導く結果の精度を追求するにつれて、この価値中心のアプローチが重要であると述べた。先進企業は、AIイニシアチブを孤立した革新プロジェクトとして扱うのではなく、AI展開をビジネス指標に直接結びつけ、ガバナンス体制を活用して、何が成果を上げており、何を迅速に断念すべきかを決定している。

パテル上級副社長は、ビジネスユーザーのAIリテラシーについて大きな機会を見出していると述べた。彼は、ユーザーがAIについてどう考え、AIが何を意味し、技術、教育、サポートの側面でどのような構成要素や基盤が必要であるかを理解することに熱心であると付け加えた。パドマナバン責任者は、私たちが新しい考え方として見ているのは、実行システムやエンゲージメントシステムから、行動システムへの移行であり、これが私たちが進むべき道だと述べた。AIエージェントがワークフローやトランザクションを管理する自律的なオペレーターへと進化するにつれて、正しい基盤を構築する組織が勝利する。企業内AIの未来は、断片化された情報を、インテリジェントな意思決定と全く新しい運用方法の両方をサポートできる戦略的資産へと転換できるかどうかにかかっている。