AIの複雑性トラップを避ける：シンプルな戦略

AIのパラドックス：シンプルさ vs. 複雑さ

組織に人工知能（AI）を導入することは、しばしば業務の効率化や複雑さの軽減手段として見られます。しかし、開発から導入、そして継続的なサポートに至るまでのプロセスは圧倒的で、多様なスキルと常に進化する技術を必要とします。では、AIは本当にシンプルさを提供しながら、多くのことを要求するのでしょうか？

魔法か、それとも大変な作業か？

ガートナーのグローバルリサーチ責任者であるクリス・ハワードは、AIが単純な解決策であるという誤解について指摘しています。「AIは魔法のようで、とても簡単に見え、驚くべきことができるように思えます」と、彼は最近のビデオで述べています。「しかし、実際に取り組んでみると、実は難しく、本当に複雑な側面があることに気づくのです。」

特に生成AIの領域では、AI技術の変化が混乱を招いています。ハワードは説明します。「安定したポイントに達していないため...異なるピースをどのように組み合わせるかを理解するのが本当に簡単ではありません。そのため変化が続くと混乱を引き起こし、非常に複雑になります。」また、データの効果的な管理も重要でありながら、挑戦的です。「データを一か所に集め、実際に操作してより良い結果を得る必要があります。魔法のように見えたものが、実際には多くの労力を必要とするのです。」

挑戦がある一方で、AIは複雑なタスクの自動化と簡素化に大きな可能性を秘めています。Zoomのチーフプロダクトオフィサーであるスミタ・ハシムは、AIが「職場の複雑さを解決し、生産性と従業員や顧客の満足度を向上させることができる」と信じています。

しかし、AIは万能薬ではありません。Armの元ソフトウェア開発コンサルタントであるリチャード・デメニーは、「AIは銀の弾丸ではない」と警告します。彼は、AIの能力が確率に基づいていること、真の理解ではないことを指摘します。「システムを設計し、構築し、導入するのは人間であり、AIがいくつかの初級レベルの役割を自動化し、確かに大きな生産性の向上をもたらすかもしれませんが、ITの意思決定者が正しいトレードオフを行うために必要な実践的な経験を置き換えることはできません。」

デメニーは、AIが最良の回答を提供するためには、「意思決定者の頭の中にあるすべての細かい詳細を知る必要がある」と付け加えます。「AIの助けを借りて自分で決断を下す方がはるかに実用的です。」

ハシムは、適切なプラットフォームを選ぶことの重要性を強調します。「ユーザーは多くの異なるアプリケーション間で作業しています」と彼女は言います。「オープンでシームレスな統合とワークフローを可能にするプラットフォームソリューションを選びましょう。この柔軟性は、今日のマルチベンダー環境における複雑さを軽減するために不可欠です。」

AIがIT運用にどのように利益をもたらすか

ITシステムがますます複雑になる中、ビジネスは前例のない挑戦に直面しています。IBM Automationの製品管理およびオブザーバビリティ担当副社長であるビル・ロビグは、「チームは大量のアプリケーションを管理し、異なるクラウドやオンプレミス環境を活用しています。そして、アプリケーションは稼働し続ける必要があります。現在、組織は1,000以上のアプリケーションを使用しており、企業リーダーの82%がITの複雑さが成功を妨げていると述べています。」

この複雑さは、サイロ化されたアプリ、潜在的な停止、リソースとエネルギーの浪費、パフォーマンスの問題などにつながります。ロビグは、AIを解決策として見ています。「ITリーダーはこれらの潜在的な問題のリスクをどのように管理し、ダウンタイムの状況に先んじることができるでしょうか？答えは、オブザーバビリティとアプリケーションリソース管理であり、すべてAIによる自動化によって可能になります。」

AIを使えば、「スタックの各層でコンピュート、ストレージ、ネットワークリソースの割り当てを積極的に最適化することができます」とロビグは説明します。このアプローチは、反応的な措置や過剰なプロビジョニングの必要性を排除し、時間と費用を節約します。

AIの進展に追いつくことは、IT運用にとって重要です。ロビグは、「ハイブリッドアーキテクチャに適応し、スケールしながら、アプリケーションやネットワーク全体のパフォーマンス、コスト、価値の全体像を保持する」と助言しています。

AIの導入は慎重に行う必要がある

AIとITの複雑さを効果的に管理するために、慎重な導入が必要です。ハシムは、「ユーザーエクスペリエンスのシンプルさ、AIの品質、そしてそれが成果を上げる能力」に焦点を当てることを提案しています。彼女は、AIを使って「すべての従業員のレベルを上げる...そうすることで、組織全体がより生産的で幸せになれる」と主張しています。

ハワードは、複雑さを管理する一貫性の重要性を強調しています。「プラットフォーム...は一貫性をもたらします。つまり、複雑なことでも一貫した方法で、誰もが使い方を知っている標準的な方法で行うことができます。定義やタクソノミーなど、単純なものでも一貫性があれば、同じ言語を話すことで、はるかに簡単にコミュニケーションが取れます。」

最終的に、デメニーは「AIは情報に基づいた提案を提供するかもしれませんが、最終的な決定を下し、その結果を負うのは人間である」と私たちに思い出させます。彼は、「各製品、各AIインフラストラクチャは異なり、それぞれの複雑さは人間の洞察を必要とします。AIの役割は補助ツールとして見るべきであり、経験から来る判断力や専門知識の代わりになるものではありません。」と強調しています。