概要

Forrester社のレポートによると、AIを拡大する企業は、業界で最も急速に成長している企業となる可能性が7倍高くなっています(英語, 要登録)。しかし、全社的なAIの導入を成功させるには、データの複雑性、人材不足、AIシステムに対する信頼性の欠如を克服しなければなりません。

データ

企業の60%がデータ品質の管理に苦労しています。Standard Bank of South Africaがデータのフラグメント化を克服して、品質の指標を6%から98%に上げた方法をご覧ください。¹

人材

企業の62%が、AI機能を提供するための人材の獲得に苦労しています。そのため、Lufthansa社とIBMは、AIを迅速に拡張するために専門知識を統合しました。¹

信頼性

企業の65%は、AIの意思決定や行動に対して人間によるレビューのフレームワークとアプローチを開発する必要があります。iKure社とIBMのデータサイエンスおよびAIのエリート・チームは協力して、バイアスへの対処に取り組み、医療の成果を改善しています。

AIの課題

データをAIに対応させる

データのサイロ化を打破し、ガバナンスとコンプライアンスに対して適切なアプローチを行います。

AIの人材不足を克服する

AIのスキルを開発して取得する方法を知り、AutoAIの威力を見い出します。

AIに信頼性と透明性をもたらす

バイアスを検出し、ドリフトを判別し、AIの結果を説明できるようにします。

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