6Q4:AIが約束から実践へ移行する仕方

当社の「6Q4」シリーズは、リアルタイム分析の分野で革新的なテクノロジーを使用して私たちが知っている世界を変革しているリーダー、イノベーター、オペレーターに向けた6つの質問を取り上げています。

RTInsightsは最近、Lemongrassのグローバルデータ分析/生成AI責任者であるMayank Madanに、企業がAIを導入する際に実際の価値が現れ始めるために何が必要かについて尋ねました。

Q1:CIOおよび他のITリーダーは、今日、AIからの測定可能なビジネス価値をどこで見ているのか、そして市場がまだ成果よりも誇大広告によって駆動されていると思われるのはどこですか?

Madan: AIは新しいものではありません。組織は数十年間、業界固有のユースケースのために機械学習を使用してきました。変わったことは、生成型AI、大規模言語モデル、エージェンティックAIの出現です。今日、CIOおよびITリーダーは、エージェンティックAIを使用して生産性を向上させ、日常業務の一部としてチーム、プロセス、システムの作業を合理化することに焦点を当てています。多くの組織がパイロットプロジェクトを実行していますが、内部プロセス、製品、および機関知識を効果的に活用するエージェンティックAIプラットフォームを完全に展開している組織はごくわずかです。

Q2:これを考えると、今後3〜5年間でAIと自動化がITの役割をどのように変えると予想されますか?より価値が高まるスキルは何で、置き換えまたは再設計のリスクが最も高い役割は何ですか?

Madan: AIと自動化は日々の意思決定で中心的な役割を果たしますが、重大なビジネス上の決定とデューデリジェンスには常に人間が関与します。AIはまた、従業員の生産性を向上させるための日々のアシスタントとして広く使用されます。

Q3:AIと分析が拡大するにつれ、ITのデータ管理の優先事項はどのようにシフトしていますか、そして組織がまだ過少投資している場所はどこですか?

Madan: AIと分析が拡大するにつれ、組織はデータガバナンス、可観測性、説明責任に一層の重点を置くようになります。データの解釈だけでは十分ではありません。ソースまでの完全な系統を理解することが、結果を説明するために不可欠になります。エージェンティックAIがより一般的になるにつれ、特に非構造化データの場合、データ品質とライフサイクル管理は高精度モデルを構築し改善するために重要になります。多くの組織は、完全な履歴、技術、ビジネスメタデータを含むバージョン化されたデータセットを維持することや、知識グラフを使用してデータセマンティクスと関係を取得することなどの領域に過少投資しています。これらの領域は今後の重要な優先事項であるべきです。

CIOにとって、何を現代化するか、何を維持するかを決定することは、常にビジネス上の影響と投資収益率の問題です。エージェンティックAIの最近の進歩により、近代化の取り組みを加速して許容可能なリターンをもたらすことができ、ビジネスが技術的負債を減らし、重要なビジネスプロセスのためにAIを使用できるようにする現代化を選択することをより簡単に調整できるようになります。

Q4:従来のDevOpsはまだ「ホット」か、それともプラットフォームエンジニアリングと開発者体験にモメンタムがシフトしているか?また、それはアプリケーションのパフォーマンスと信頼性にどのような影響を与えますか?

Madan: 開発者体験とプラットフォームエンジニアリングに焦点が増加しています。パイプラインと従来のCI/CDツールだけに依存するのではなく、セルフサービスツールセットを使用して開発者が機能をより簡単に構築できるプラットフォームにシフトしています。DevOpsはプラットフォームエンジニアリングの基礎としてのままですが、AIがコーディング、テスト、ドキュメンテーションを加速させるにつれ、モメンタムはより抽象化されたツールセットによって可能になる高速開発に向かって進んでいます。

適切に実施された場合、これらのプラットフォームはアプリケーションのパフォーマンスと信頼性を向上させることができます。ただし、過度に複雑またはお粗末に管理されたプラットフォームは、パフォーマンス上の問題を作成し、信頼性を低下させることにより、反対の効果を生む可能性があります。

Q5:SaaSとAIツールがそれほどアクセス可能であれば、シャドウITは大きなリスクになるのか、それとも管理可能な現実になるのか?そして、ITガバナンスはどのように進化すべきか?

Madan: シャドウITは、ガバナンスと管理が進化しない場合、企業にとってより大きなリスクになっています。AIツールが容易にアクセス可能であれば、IPおよびデータ漏洩の可能性が大幅に増加します。制限のみに依存するのではなく、組織はAIツールの責任ある使用についてチームをガイド、トレーニング、および管理することに焦点を当てるべきです。効果的なITガバナンスは、組織の管理環境内で安全で承認された代替案を提供し、管理されていないツールの必要性を減らすべきです。

Q6:最後に、2026年を通じた予算を見ると、どの領域が継続的な増加を見ているか?たとえば、量子コンピューティングのようなものへの初期段階の賭けについてどう思いますか?

Madan: 2026年はAI、データ分析プラットフォーム、サイバーセキュリティ支出に継続的な成長を見るでしょう。顧客が初期パイロットを本番環境に移行するにつれ、スケーラブルで安全なエンタープライズグレードのソリューションを期待するでしょう。量子コンピューティングは長期的な戦略的投資のままであり、予算の約5～10%だけが通常この領域の研究に割り当てられます。

Mayank Madanについて: Mayankは、ソフトウェア販売およびプロフェッショナルサービスビジネスのさまざまな側面を主導した22年以上の広範で多様な経験を持っています。販売/プレセールス、システム設計、ソリューション設計、ビジネスインテリジェンス、AI/ML、深層学習(コンピュータビジョンAI)およびビッグデータアーキテクチャとビジネス変革ソリューションの提供。