AIは2025年に職場で潜入します、DeloitteのTech Trendsレポ​​ートは明らかにしています

毎年、デロイトのTech Trends Reportは、過去1年間の技術的景観に深く潜り込み、今後18〜24か月にわたってデジタル変換を形成するマクロ業界のトレンドを強調しています。本日リリースされた今年のレポートは、再び人工知能（AI）にスポットライトを当てましたが、過去数年間のひねりを加えていました。

AIは2年前に関心の急増以来、これまでに人気があり続けていますが、業界は、消費者と組織の両方によってテクノロジーがどのように認識、適応、および実装されているかに顕著な変化を見てきました。報告書によると、AIは「私たちの生活の構造に織り込まれている」。

デロイトの主要な未来派であり、レポートの共著者であるマイク・ベクテルは、AIを電気やワールドワイドウェブなどの重要なテクノロジーに例えました。彼は、AIが主要な事業運営の根底にある層になりつつあると述べた。

「次の18〜24か月と過去18か月から24か月の違いは、AIが潜入を動かしていることです」とベクテルは説明しました。 「それは、私たちがやらなければならない他のすべてのビジネス志向のことの基盤または亜構造になりつつあります。」

AIがほぼすべての事業運営に不可欠になると、このテクノロジーに関する最初の不安が減少しています。ビジネスリーダーは、AIを採用するかどうかから、ハードウェアのアップグレード、小言語モデル（SLM）、エージェントAIなどのオプションを探索するために、焦点をシフトしています。

ビジネスのAI：専門エージェントのチーム

ChatGptのようなAIチャットボットがシーンに爆発すると、その背後にある大規模な言語モデル（LLM）がビジネスオペレーションを合理化するためにすぐに求められました。当初、アイデアは、すべてを処理できる汎用性の高いチャットボットを1つ持つことでした。

「過去2年間、AIはモノリシックなものであるように感じました。私たちのすべてのニーズと好奇心のための1つのチャットウィンドウです」とベクテルは言いました。 「今、私たちはそれがAIS（複数）になるフラクタル爆発を見ており、数十、数百、そして最終的には、ドメイン固有のデータで訓練されたドメイン固有のエージェントがあります。」

このレポートは、SLMが柔軟性のために、助成金の申請、財務報告の提供、検査レポートの要約など、LLMのトレーニングが非効率的であるなどの特定のタスクを実行するように調整できることを強調しています。

これらのSLMは協力して、組織がさまざまなタスクに依存できる仮想アシスタントのチームを形成します。このアプローチは、今日のアプリを使用する方法を反映しており、「そのためのエージェントがある」という概念につながります。

「それは単一のスーパースーツではありません。それは、あなたが特別なニーズのために呼び出す専門の超大国を持つ特別に動力を与えたエージェントのポッセ、アベンジャーズのチームのようなものです」とベクテルは述べました。

また、SLMSは追加の利点を提供します。それらは、デバイスで実行することができ、より費用対効果が高く、より少ないデータが必要であり、しばしばオープンソースがあります。

ハードウェアのAI

過去1年間、AI中心のハードウェアには、AIアプリケーションをオンデバイスで実行し、AI機能とワークフローを統合できるAI中心のハードウェアが急増しています。

「エンタープライズと従業員の物理的なコンピューターのリフレッシュが始まりますが、私たちが15年で見たことのないようなものです」とベクテルは述べています。 「世代で初めて、物理キット（プロセッサ、サーバー、ネットワーキング、ラップトップ）が、あなたが望む未来に到達することと過去に立ち往生することの鍵となることができます。」

この傾向は、想定されているAIの変換が適切なハードウェアサポートなしでは達成できないため、企業に従業員のデバイスをアップグレードするように促しています。

このレポートは、このシフトを6つのトレンドの1つとして特定し、「ハードウェアは世界を食べている」と呼んでいます。主な例は、Nvidiaの急増する人気であり、GPUが非常に人気があり、世界で最も価値のある企業の間で会社を位置づけています。デロイトは、グローバルAIチップ市場が保守的な推定では2024年の500億ドルから2027年の1,100億ドルに増加すると予測していると予測しています。

ハードウェアのアップグレードにいつ投資するかを決定することになると、Bechtelは「必要に応じてリードする」ことをアドバイスします。彼は、「あなたが納品するために擁護している一連の戦略的機能があり、あなたのハードウェアエステートがあなたの制限試薬である場合、それはいつでも、それは時間です。

AIを開始します

2023年以来進化するAIの風景にもかかわらず、企業の出発点は同じままです：データ。企業がLLMまたはSLMの使用に関心があるかどうかにかかわらず、正確な結果を達成するには、クリーンで整理された、最新のデータを使用することが重要です。

「すべてのセクターのすべてのクライアントに提供する推奨事項と、すべての地理は、それらをAIに捨てることを考える前に、個々のデータセットを清掃して正常化し、支配することです」とBechtelはアドバイスしました。

彼は、クライアントの約4分の3が最初にAIプロジェクトを望んでいる会議に来るが、最初にデータ管理とガバナンスプロジェクトが必要であることに気付いたままにしていると述べた。

「ごみ、ガベージスクエア」シナリオを防ぐために、レポートは、データ標識コストがAI投資の重要な要因であることを強調しています。さらに、デロイトの2024年のエンタープライズQ3レポートの生成AIの状態は、調査対象の組織の75％が生成AIによるデータサイクル管理への投資を増やしていることを発見しました。

「「それ」という言葉を見ると、「ああ、テクノロジーの光沢」のように、Tを考える傾向がありますが、情報の部分はゲームの半分です」とベクテルは結論付けました。