Published: 16 February 2024
ChatGPTの普及によって生成AIに大きな関心が集まっているが、そのテクノロジ環境は見極めが難しく、急速に進化している。CTOは、本リサーチノートを活用することで、生成AIのテクノロジ環境と主要ベンダーを評価し、堅牢な戦略を策定して採用を加速できる。
生成AIのテクノロジ環境は、インフラストラクチャ、モデル、エンジニアリング・ツール、アプリケーションで構成され、急速に進化している。これによって、ベンダーと製品の新たなエコシステムが生まれており、テクノロジ・イノベーションのリーダーは、こうしたエコシステムに対処することが難しいと感じている。
生成AI革命の中心となるAIファウンデーション・モデルは急速に進化している。その背景には、よりクローズドなソース・モデルの登場、オープンソース・コミュニティにおけるイノベーションの急速な発展、開発者へのアクセスを民主化しているモデル・ハブの普及がある。
新しいエンジニアリング・ツール (ベクトル・データベース、APIオーケストレーション・ツール、AI TRiSM [AIのトラスト／リスク／セキュリティ・マネジメント] ツールなど) は、企業による生成AIのユースケースの運用に役立ち、いずれも早くから関心を集めている。
ビジネス機能に固有のユースケースや業種別ユースケースの実現を目的とする差別化されたSaaSポートフォリオを企業向けに構築するために、既存ベンダーも新興ベンダーも生成AIモデルを組み込んでいる。この分野における競争は激しく、各ベンダーの競争力が不明確であることから、CIOとCTOにとってサプライヤーの選択はますます難しくなっている。
将来のデジタル化と、生成AIを理解することに責任を負うCTOは、以下を行う。
生成AIモデルをデプロイする場合の精度、コスト、セキュリティ／プライバシー原則、価値実現までの時間の適切なバランスを客観的に把握し、必要となる適切なモデルを判断する。ユースケースによっては、大規模なモデルやカスタマイズ・レベルの高いモデルが不要な場合もある。
さまざまなAIモデル／プロバイダーにわたって自動化やガバナンス、ユースケースを実現できる一元的なAIエンジニアリング・ツールに投資することで、生成AIにプラットフォーム・アプローチを採用する。
生成AIアプリケーション・ベンダーを選定する際は、セキュリティ／プライバシー・プラクティス、モデルのトレーニング・プロセス、モデルの知的財産権、ワークフローの統合、イノベーションの提供実績を重視する。
インフラストラクチャ／オペレーション (I&O) のリーダーと協力して、現行インフラストラクチャとの適合性を評価し、信頼できる効率的なインフラストラクチャ活用法を探る。
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