2月6日、AIアクションサミットに公式に関連したイベントで、WavestoneとFrench Tech Grand Parisは、「大企業におけるAI: 現況と2025年の展望」というホワイトペーパーをHub France IAおよびViva Technologyとの協力で発表しました。専門外の方々にも理解しやすく、専門家には正確でバランスの取れた内容を提供するこの15ページの文書は、企業内でAIの活用を可能にする人々の声を届けています。
AIに対する支配的な見方は、ビッグテック、スタートアップ、政治的意思決定者の言説によって大きく影響されています。それらは通常、技術の進歩と成功した使用事例を強調し、大企業がこれらの技術を採用し実装する際に直面する困難、進行中の作業、及び将来の展望を影に隠しています。
このホワイトペーパーは、各自の組織でAIの実装に重要な役割を果たしている40人以上の専門家が貢献し、これらのギャップを埋めることを目的としています。
ホワイトペーパーの主要な結論の一つは、AIの強固なガバナンスの必要性です。生成AIが高まる関心を集める中、企業はそれを全体的な戦略に統合するアプローチを再考する必要があります。特に欧州のAI法に関連する規制への準拠は、さまざまな法域間の調和と企業が効果的に適応する方法についての疑問を投げかけます。
Wavestoneのパートナー、Chadi Hantoucheは、8つの章にわたる報告書の主要な教訓をLinkedInで共有しました：
第1章: ビジネスの成功とコンプライアンスのためのAIガバナンス
- 生成AIの隆盛から2年、企業の取り組みは構造化され、技術をビジネスニーズに合わせるようになっています。
- 生成AIがもたらす可視性は、データとAIに関する持続的な課題に取り組む機会を提供し、サポートと予算が得られます！
- この問題のガバナンスの複雑さは、その多様な側面、異なる成熟度、そして不確かな規制の見通しに由来します。
第2章: AIの実践、使用事例と採用
- 多くの企業が使用事例の競争に参入していますが、実際に「革命的」なものは少なく、大規模な展開に至っているものも少ないです。
- 投資対効果を示すことはまだ難しく、特に個人の効率性に関連する利点の場合はそうです。
- AIシステムの成功した採用には、本格的な変革の実施が必要で、この問題はまだしばしば軽視されています。
第3章: 従来型と生成型AIの技術的側面
- 生成AIは他のタイプのAIを置き換えるものではありません。それは追加のオプションであり、利点と欠点があります。
- 急速に変化する状況下で大きな技術的選択をするのは難しいです。これらの選択を超えて、周囲のアーキテクチャ／組織を正しくアプローチすることが重要です。
- 2つの方向性が明確に見えます：AIモデルは主にコモディティ化され、多AI、多エージェント、多モーダルの未来が待っています。
第4章: デジタルトラスト - AIのサイバーリスク
- AI、特に生成AIは既存のサイバーリスクを増幅しますが、新しいリスクももたらします。この脅威は技術と同じ速さで変化します。
- AIリスク管理の方法論が出現しています。ガバナンスは、AIを提供するすべての第三者に対して特に強固にする必要があります。
- AIシステムに関するサイバーのノウハウはまだ希少です。インシデント対応は複雑で、企業はそれを外部委託する傾向があります。
第5章: 倫理と環境責任
- AIは常に倫理的および人間的な問題を引き起こしてきました。これらの問題は生成AIの登場によって増幅され、緊迫しています。
- 従来のAIは気候危機に役立つ可能性がありますが、生成AIはそれを悪化させます。企業は大部分がこの問題に関する意識を高めようとしています。
- いくつかのアプローチが責任あるAIの実践を可能にします：倹約、透明性、標準化された指標、そして規制です。
第6章: AI（生成型）による未来の仕事
- 従来型のAIはすでに職業を「革命化」していました。生成AIはすべての人に影響を与える波を生み出し、AIエージェントの登場はこの動きをさらに加速させるでしょう。
- すべての企業は、程度の差はありますが、トレーニングを実施しています。それにもかかわらず、管理職を含む一般的な理解度は依然として低いです。
- 企業の人事部門はこの問題に取り組み始めています。従業員を未来に備えさせるため、また魅力的な雇用主であり続けるためです。
第7章: AIの人材獲得競争
- AIの優れた専門家を求める競争は真にグローバルであり、大企業とテックの巨人が対立しています。
- AI分野のスキル不足は、トレーニング、キャリアの転換、より多様なプロファイルへの分野の開放を必要とするでしょう。
- この人材獲得競争は、企業、高等教育機関、政治的支援の間で共通の答えを見つける必要があります。
第8章: AI時代の戦略的自律性
- AIは地政学的および経済的な力の問題となり、一握りのプレーヤーによって支配されるリスクがあります。
- いくつかの企業は、これらのプレーヤーへの依存を減らすエコシステムの構築に取り組んでいます。オープンソースは重要な役割を果たすことができます。
- いくつかの重要な問題に対する世界的なガバナンスは不可欠ですが、その実施は現在の非常に分極化した状況では困難に見えます。