2023 年に注目すべき 4 つの人工知能のトレンド

組織全体で AI が採用されているペースは魅力的です。 基本的なタスクの自動化から独自のものの作成まで、AI は生活を楽にし、プロセスを効率化し、スキルのギャップを埋めることさえも実現してきました。

IBM のレポートによると、企業の 35% が現在 AI を使用しており、42% が AI を検討していると報告されています。

2023 年を支配する 4 つの AI トレンドと、企業がそれらを最大限に活用する方法について説明します。

AIの民主化
AI の民主化により、テクノロジーに精通した専門家だけでなく、誰もがこのテクノロジーにアクセスできるようになります。 これは、日常のビジネス プロセスに AI を導入する際に、参入障壁がほとんどまたはまったくないことを意味します。

例の 1 つは、ノーコードまたはローコードのモバイルおよび Web 開発ソリューションの台頭です。 シンプルなドラッグ アンド ドロップ機能を使用して、ビジョンを持っている人なら誰でもアプリを作成、テスト、展開することで、それを実現できます。

さらに、AI は、企業がスキルのギャップを埋めるのに非常に役立ちました。 データ サイエンティストの不足を補うために、組織内のすべての人材が AI にアクセスできるようにすることができます。
事業主は自分たちのビジネスをよく知っているため、事前に構築されたアルゴリズムを備えたものなどの AI は、事業主が開発できるようにするか、社内開発者が技術的なスキルを必要とせずに高度なアプリを作成できるようにすることで、スキルのギャップを埋めるのに役立ちます。

ただし、AI は人間の才能に取って代わるものではないことに注意してください。 企業は AI を使用してデータ サイエンティストと協力することもできます。IBM のレポートによると、4 社に 1 社が労働力またはスキル不足のために AI を採用しています。

ジェネレーティブ AI
AI は、その自動化機能で長い間有名でした。 しかし、アルゴリズムの進歩により、AI は完全にユニークなものを作成できるようになりました。 Generative AI は、教師なし学習アルゴリズムを使用して、画像、ビデオ、テキスト、音楽、さらにはコードなどの新しいコンテンツを作成します。 ガートナーは、ジェネレーティブ AI が 2025 年までに生成されるすべてのデータの 10% を占めるようになると予測しています。

ジェネレーティブ AI は、医療、建築、法律などの分野でも使用できます。 がん細胞がどのように機能するかを理解し、住宅改修のアイデアを生み出すことができます。 マーケティング担当者は、このテクノロジーを活用して、オーディエンスに関連する広告を作成することもできます。 調査によると、2027 年までに製造業者の 30% がジェネレーティブ AI を使用して製品開発の効果を最適化するようになるでしょう。

ジェネレーティブ AI は 2023 年以降に顕著に使用され、専門家が生活を楽にし、効率を高めるのに役立ちます。

倫理的で責任ある AI
すべてのテクノロジーと同様に、AI のユーザーもいくつかの問題に直面しています。 規制されていない場合、AI は評判、規制、および法的リスクをもたらす可能性があります。 これだけでなく、リソースの浪費や開発の非効率性を引き起こす可能性もあります。

調査によると、大多数の組織は、AI の信頼性と信頼性を確保するための重要な措置を講じていません。これには、バイアスの削減 (74%)、パフォーマンスの変動とモデルのドリフトの追跡 (68%)、AI を活用した説明可能な意思決定が含まれます ( 61%。

AI で何らかの結果を生み出す場合、AI の説明可能性は非常に重要です。したがって、今後数年間で、倫理的で責任ある AI が注目を集めるようになるでしょう。

より良いサイバーセキュリティのための予測 AI
IBM のレポートによると、平均的なデータ侵害は、企業に約 424 万ドルの損失をもたらす可能性があります。 急増するサイバー脅威と攻撃によって引き起こされる大惨事は未知ではありません。 サービスとしての攻撃が台頭し、機械学習を使用して企業のネットワークを悪用する中、企業は最新のテクノロジを採用して、悪意のある攻撃者の一歩先を行く必要があります。 そこで登場するのが予測AIです!

AI がサイバーセキュリティに役立つ方法の 1 つは、脅威の監視を自動化することです。 脅威を監視するには、大量の非構造化データを調べる必要があります。 同じことが AI に引き継がれると、プロセスが高速化されるだけでなく、人的エラーが回避され、費用対効果が高くなります。

AI のリスク感知機能は、悪意のあるソフトウェアを検出し、タイムリーに更新するのに役立ちます。 最後に、AI には自己学習機能があり、人間が同じことをするのに多大な時間がかかる脅威の増大について学習できます。

結論
AI は登場以来、長い道のりを歩んできました。 使用するのが複雑なものとして認識されていた AI は、現在、多くのビジネス プロセスで合理化されています。 AI は生産性と効率を高め、コストを削減することで知られていますが、それでも責任を持って利用する必要があります。

したがって、2023 年以降、AI は手作業を削減するためにさらに使用されるようになりますが、同時に、企業は AI の責任要因を見落とすべきではありません。

— Shibu Paul 氏、バイスプレジデント – 国際セールス、Array Networks

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