https://youtu.be/ZIkHbJu6pj0
この記事は、ジャスティン・トロンボルド博士への最近のインタビューから作成されました。
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人工知能の進化する環境において、ジェネレーティブAI（Gen AI）ソリューションのスケーラビリティを確保することは、企業が直面する重要な課題です。
ジャスティン・トロンボルダ博士 10EQS コラボレーションマネージャ そしてAIの専門家が、このテーマを掘り下げ、ジェネレーションAIプロジェクトの拡大を成功させるための重要な要素とベストプラクティスを強調します。
彼の洞察は、さまざまな業界、特に銀行業における譲れない課題を明らかにし、AI統合へのよく考え抜かれたアプローチの重要性を強調しています。
トロンボルト博士は、各業界に固有の譲れない課題を認識することの重要性を強調しています。たとえば銀行業界では、厳しい規制要件が重要な役割を果たします。
このような規制対象業界の組織は、コンプライアンスの状況を十分に認識している必要があります。「銀行業界では、規制上のハードルが非常に現実的です」と Trombold 氏は指摘し、規制当局の承認が必要となる可能性がある AI プロジェクトには慎重なアプローチをとるよう提案しています。
この先制的な戦略により、AIの取り組みは社内に集中したままで、うっかりしてコンプライアンスの境界を突破してしまうことがなくなります。
Tromboldが説明するように、スケーラビリティにとって極めて重要な要素は、チームによるAIソリューションの採用です。「彼らの仕事に対する姿勢は... ジェネレーティブAIソリューションの採用というものでなければなりません」と彼は言います。
リーダーからテクノロジーチームまで、あらゆるレベルでこのような受け入れと理解がなければ、AIソリューションのスケーリングははるかに困難になります。
さらに、彼はユースケースを徹底的に評価することを提唱しています。これには、ペースの速いテクノロジーソリューションの世界における重要な側面である「早く失敗する」という概念の採用も含まれます。
Trombold博士はまた、ジェネレーションAIに関するよくある誤解、つまりデータの問題を自律的に解決する能力についても取り上げています。
彼は、ジェネレーションAIが強固なデータ戦略の必要性を排除するわけではないことを明らかにしています。実際、データ戦略とアーキテクチャはかつてないほど重要になっています。
Gen AI ソリューションの成功は、それらに入力されるデータの質にかかっています。
「データの清潔さ、セキュリティ、正確性にはどの程度自信がありますか？」Trombold 氏は、ソリューションを概念実証からスケーラブルな実装に移行するには、これらの分野への信頼が前提条件であることを強調しています。
Trombold博士の洞察は、ジェネレーティブAIソリューションの拡張を検討している企業に実用的なロードマップを提供します。
業界固有の課題を理解し、AIを採用する文化を育み、徹底して実施する 評価、そして強力なデータ戦略を維持することは、Gen AI プロジェクトの成功の基盤です。
企業が AI 統合の複雑さを乗り切るにつれ、 ベスト・プラクティス AIソリューションが革新的であるだけでなく、スケーラブルであり、組織の戦略的目標とコンプライアンス要件に沿っていることを確認するための指針となります。
ジェネレーティブAIを社内プロセス全体に導入している場合は、当社にご連絡いただき、当社がお客様の組織をどのようにサポートできるかをご確認ください。
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