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企業はAI活用を阻むデータの複雑性にどう対処すべきか – ZDNET Japan

AI記事キュレーション

AI活用におけるデータの複雑さが企業の進展を妨げています。
スキル不足に加え、データの扱いが難しいという課題が浮き彫りになっています。
しかし、信頼できるAIの実現に向けて企業が取り組んでいることも分かります。
データ戦略の適応や従業員の教育、非構造化データの重要性に注目し、バランスを取りながらAIプロジェクトを進めていく必要があります。

記事の概要

「企業はAI活用を阻むデータの複雑性にどう対処すべきか – ZDNET Japan」の記事は、AIプロジェクトの進展を妨げる要因について調査結果を報告しています。
調査では、AIに関するスキル不足とデータの複雑さが主な問題とされており、データプライバシーや信頼性もAI導入の障害となっています。
一方、AI導入済み企業ではデータの出所の追跡やバイアスの低減など、データに関する問題も浮き彫りになっています。
記事では、企業がデータをよく理解し、AIの変革に備える必要性が指摘されており、従業員の教育や適切なセーフガードの導入を通じてデータ管理のメリットを享受できると述べられています。
また、非構造化データの重要性についても言及されており、単純なアプリケーションでも大きな節約に繋がることがあると述べられています。

記事のポイント

  1. データの複雑性： AIプロジェクトの成功を阻む要因の一つとして、データの複雑さが挙げられています。
  2. 生成AI導入の障害： データプライバシーや信頼性の問題が、AIを導入していない企業における生成AI導入の障害となっています。
  3. 非構造化データの重要性： 企業が非構造化データにも注目し、生成AIの進展における役割を認識する必要があります。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan
企業はAI活用を阻むデータの複雑性にどう対処すべきか

AIプロジェクトの成功を阻害する大きな要因の1つに、データの取り扱いが難しいことがある。この記事では、AIに使用するデー…

企業はAI活用を阻むデータの複雑性にどう対処すべきか – ZDNET Japan
https://japan.zdnet.com/article/35214120/

 

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