組織は AI 導入の準備ができていますか？エンタープライズの適応性を示す 3 つのテスト

AI は、テクノロジーの進歩の予測可能なリズムを根本的に破壊し、エンタープライズは絶え間ない無秩序なイノベーションの時代に突入せざるを得なくなっています。その結果、レジリエンス (破壊的混乱から立ち直る能力) に頼るだけでは、もはや十分ではありません。組織は、適応性と耐久性の両方の強化に注力する必要があります。

AI は究極のストレステストです。テクノロジー自体が最大の障壁ではありません。AI を導入および展開すると、組織の文化的、戦略的、および技術的な基盤における既存の弱点が明らかになります。AI を大規模に実装していく上で、足元が常に変化している状況でも、継続的に価値を提供し、機会をつかむことができるエンタープライズを構築する必要があります。

この記事では、3 つの基本的なテストを通じて、組織の AI への対応力を監査するのに役立つ戦略的フレームワークの概要を説明します。3 つすべてに合格すると、エンタープライズは回復力のみならず、耐久性と適応性のあるエンタープライズへと進化し、AI の時代における競争上の優位性が高まります。

適応性と耐久性とは

では、適応性が高く耐久性のあるエンタープライズとは具体的にどのような企業なのでしょうか。

適応性は、組織が変化のペースを効果的に管理することを可能にする、不可欠な動的スキルです。変化する市場の状況を把握し、リソースとプロセスを迅速に調整し、新たな機会を捉えるために戦略を積極的に再編する能力です。適応性のあるエンタープライズは、迅速なイノベーションを称賛し、人々が変化に耐えるだけでなく、変化の中で成長できるようにする文化を積極的に育みます。

耐久性は継続的な状態です。耐久性のあるエンタープライズは、単に回復するだけでなく、ビジネス環境が再構築されている間も継続的に価値を提供するために必要な、強固な文化的および技術的な基盤を備えています。耐久性とは、組織が堅牢であり、新たな進歩、規制の変更、術的枠組みの変遷ごとに軌道から外されることがないことを意味します。

つまり、適応性とは迅速に方向転換するスキルであり、耐久性とは市場の混乱にかかわらず価値を提供し続けるために戦略的に構築された結果を表します。

テスト 1：目的に関するテスト — AI 戦略をビジネス価値に結びつける

AI の導入を急ぐあまり、多くの組織が場当たり的で短期的な意思決定を行い、不必要な複雑さを生み出し、長期的なイノベーションを妨げるリスクがあります。これが「AI のための AI」、つまり明確なビジネス目的を持たずにテクノロジーに投資するというリスクです。ここでの戦略的な矛盾は、根本的なリスクが AI の導入に失敗することではなく、目的なしに恐怖心に突き動かされて導入することによって生じます。その結果、「テクノロジーファースト」という考え方が蔓延し、成果がほとんど得られず、より具体的で効果的な戦略から注意がそらされる可能性があります。

耐久性を実現するには、「効率性の向上」のような一般的な目標を掲げるだけでは不十分です。むしろ、具体的で価値の高いビジネス課題に焦点を当てる必要があります。チームからのフィードバックや顧客との対話を掘り下げて、AI が解決に役立つ可能性のある具体的な問題を特定してから、AI が解決策になるかどうかを確認するためにテクノロジーの調査を開始します。

重点的に取り組むのは、開発者の生産性向上ですか？または、サプライチェーンの最適化、コンプライアンス上の重大なボトルネックの解消ですか？AI 導入の目標は、AI で既存のものを置き換えることではなく、増強することにあります。AI は、既存の人的ワークフローに統合されたときに最も効果を発揮します。それは、人間の努力を基盤とし、人々がより戦略的な作業や高レベルの意思決定に集中できるようにします。

AI の導入だけがすべてではありません。成功を測定し、追跡する方法も必要です。持続可能な AI 投資を行うには、最初から明確な主要業績評価指標 (KPI) を確立する必要があると考えます。これらの指標は、技術的なパフォーマンス (モデルの速度や精度など) とビジネス成果 (運用コストの削減や市場投入までの時間の短縮など) の両方に対応するものである必要があります。具体的で測定可能な KPI で成功を定義することで、投資を結果に直接結び付けることができます。これにより、AI プロジェクトは 1 回限りの実験から、人々が日々より戦略的な業務を実行するのに役立つ効果的なツールへとシフトします。

テスト 2：インフラストラクチャのテスト — ハイブリッドクラウド全体で一貫性を得る

AI の潜在能力を最大限に引き出すには、データとアプリケーションが存在するすべての場所で AI を利用できるようにする必要があります。データ (おそらくすべての AI モデルにおける最も重要な側面) は、データセンター、複数のパブリッククラウド、ネットワークエッジなど、組織環境全体にすでに分散しています。これに対処するために、個々のチームが独自の実験やモデルを立ち上げる場合がありますが、これらを隔離された、サイロ化された環境で実行すると、効率が低下し、リスクが増大し、一貫した管理が不可能になります。

この課題に対する戦略的な回答として、ハイブリッドクラウド戦略を採用することをお勧めします。その目標は、AI をデータとアプリケーションに近づけることであり、その逆ではありません。このアプローチは、とりわけ推論の時点 (モデルが回答を提供する時点) で、効率とパフォーマンスを向上させるために不可欠です。また、チームがすべての環境で一貫したセキュリティ、コンプライアンス、およびデータ主権を維持するのに役立ちます。

データセンター、クラウド、エッジなどの多様な環境で AI モデルを実行するには、これらの環境を包含する一貫したプラットフォームが必要です。この統合された制御が可能になることにより、データ、アプリケーション、およびモデルを統一された再現可能な方法で管理できます。Red Hat AI を使用して構築されたプラットフォームでは、統一され、かつ柔軟性のある制御が可能であり、あらゆるクラウド上のあらゆるアクセラレーターであらゆるモデルを使用できます。

テスト 3：専門知識のテスト — 安全な実験の文化を育む

当然のこととして、テクノロジーだけでは耐久性を生み出すことはできません。それは組織の人材に依存します。社内の専門知識やリソースが著しく不足していることは、AI の導入における主な障害であり、AI の導入は多くの場合、コンピューティングやインフラストラクチャの能力だけでなく、組織文化によっても妨げられます。

組織の耐久性は、オープンな文化から始まると考えます。リーダーは、従業員がリスクを冒し、実験し、失敗し、適応し、再試行できる環境を育成する必要があります。この迅速で反復的なアプローチは、失敗から学ぶことを優先し、急速に変化するテクノロジー分野を習得するために不可欠です。

従業員はまた、学習と開発への投資と、実験のための時間を必要としています。AI ツールとトレーニングを従業員が利用できるようにし、継続的な使用と実験を奨励することで、チームが新しい発展を理解し、これに適応し、適用できる、深く実践的な専門知識 (持続的な能力) を培うことができます。

人材への投資と安全な実験が可能であることは、ソフトコストではありません。これは、成功するスケーラブルな AI 戦略に必須の前提条件です。専門知識のテストは最終的には、すべての新しいモデルやツールに気を取られることなく、戦略を調整し、新しい機会をつかむことができる、適応性のある従業員を育成することです。

混乱した状況下での安定性

非常に多くの AI イノベーションが、オープンソース・コミュニティから急速に生まれています。この速度と分散した状況が、しばしば混沌としているように感じられることがあります。また、企業が運用上の不安定さを生じさせたり、既存の大規模な投資を破棄したりすることなく、これらの新しいテクノロジーをどのように採用するかを理解することが困難になる場合もあります。

この課題は新しいものではありません。Red Hat の基本的な価値は、常にこの革新的な混沌をエンタープライズグレードの制御に変換することにあります。Red Hat が Linux の中核となる約束 (速度、柔軟性、およびコミュニティ) を尊重し、これをミッションクリティカルな IT 向けに信頼性が高く、強化され、使いやすいものにしたのと同様の手法を、Red Hat は AI に適用しています。

回復力だけでなく、適応性と耐久性を構築する方向性への移行は、組織のあらゆる部分に影響を与える、継続的な戦略的取り組みです。ただし、大規模に AI を統合するには、AI 戦略を明確なビジネス目的に関連付け、一貫したハイブリッドクラウド基盤を導入し、迅速かつ安全な実験を可能にするオープンな文化を育むという、これら 3 つの重要なテストに合格する必要があります。

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以下の戦略的なリソースを調べて、組織の AI への対応状況を変革するための次のステップに進んでください。

• 適応性のある専門知識へ投資する：Red Hat ラーニングサブスクリプションで利用できるオンデマンドのカリキュラムを確認して、新しい AI テクノロジーを採用し、統合するために必要な、実践的で持続的な専門知識をチームが培えるようにします。
• ハイブリッドクラウド・ソリューションを検討する：Red Hat AI が支える一貫性のあるハイブリッドクラウド基盤が、あらゆるクラウド上のあらゆるアクセラレーターであらゆる AI モデルを実行するために必要な統合管理機能をどのように提供できるかをご覧ください。
• e ブックをダウンロードする：適応力のある企業についての e ブックで、AI への対応力を得るための完全な戦略的フレームワーク情報を入手してください。この e ブックでは、これら 3 つの基本的なテストが詳述されています。
• AI 耐久性評価のスケジュールを設定する：Red Hat AI アーキテクトとの戦略的な説明をリクエストして、3 つのテスト (目的、インフラストラクチャ、専門知識) を組織の現在の AI 導入戦略にマッピングします。