エヌビディアはAI導入における秘密のソースとなりつつあるが、それでも経験は必要だ

Rob Enderle オリジナル記事「Nvidia Is Increasingly the Secret Sauce in AI Deployments, But You Still Need Experience」

私はIBMからHPまで、さまざまなベンダーから数多くの製品説明会に参加してきたが、1つだけ共通点がある。それは、AIサービス戦略において、どのベンダーもエヌビディアに大きく依存しているということだ。これはベストプラクティスと言えるかもしれないが、エヌビディアは実装を行わない。アクセンチュアのような企業が3万人もの人員を投入しているのに対し、実装チームに関しては品質に大きな違いが出てくるだろう。

さらに、サービス事業者は、新規顧客や既存顧客を怒らせたくないという理由から、顧客が聞きたいことを伝える傾向があり、必ずしも顧客が知る必要のあることを伝えるとは限らない。しかし、知っていることが後に仇となる可能性もあるため、実際に作業を担当する企業とエヌビディアとの関係だけでなく、プロジェクトに割り当てられたチームの経験も確認することが重要である。これらの要因のいずれかが適切でない場合、展開は失敗する可能性が高い。現在、失敗率は80%を超えているため、明らかに自分たちが何をしているのか分かっていないチームが数多く存在している。

チームの保証の必要性

数年前、私は自分の会社でLotus NotesからMicrosoft Exchangeへの移行を推進した。これは一般的な動きではなかっが、私は時代の流れを読み、すぐに時代遅れになるメッセージングおよびコラボレーションプラットフォームに足止めされたくなかった。私は、Lotus Notesに精通し、当社のことをよく知る展開チームを選んだわけではないが、それまで一度もExchangeを展開したことはなかった。結局、その教育に費用を支払うことになり、悪夢のような展開となった。皮肉なことに、その後、当社が買収され、買収企業はNotesが時代遅れになるまで当社をNotesに戻し、その後、再び素晴らしい移行を経験することになった。

	(PeopleImages.com – Yuri A/Shutterstock)

メールについて学ぶことのひとつに、AIにも当てはまる可能性が高いものがある。それは、展開がうまくいかなければ、多くの人を怒らせることになるということだ。なぜなら、そのツールは誰もが使用しており、経営陣や役員も使用していることが多いからだ。AIは、生産性を向上させるだけでなく、企業のデジタル上の顔となるよう進化している。おそらく近い将来、顧客との電話でのやり取りはほとんどがAIを介して行われるようになり、従業員も業務でAIツールを広く使用するようになるだろう。

つまり、AIが機能不全に陥ったり、幻覚を見たり、破損したりした場合、企業イメージ、ブランド、従業員、特に経営陣に悪影響が及ぶことになる。そのため、テクノロジープロバイダーがエヌビディアと提携していることを確認するだけでなく（現在、エヌビディアは最も経験豊富だが、AMDも急速に追い上げているし、インテルも独自のプログラムを強化している）、実装サポートを提供する企業が何をしているのかを理解していることを確認する必要がある。また、担当チームがテクノロジーと必要な実装の両方に精通していることも確認する必要がある。

ビジョンを確かなものにする

テクノロジーや展開サービスプロバイダーを選択する前に、まず最初にすべきことのひとつは、自社が何をしたいのか、そしてさまざまなAIソリューションが何ができるのかを十分に理解することである。特にAIのような新しいテクノロジーでは、テクノロジーやサービスプロバイダーを選択してからプロジェクトの詳細を詰めることがあまりにも多い。これはまさに順序が逆である。なぜなら、何をすべきかについての知識は、それを実現するために使用すべきテクノロジーや実装パートナーを直接的に示すからだ。プロジェクトを具体化していないのに、どうやって賢くベンダーや展開チームを選定できるだろうか？

(amgun/Shutterstock)

別の言い方をすれば、医療の分野では、医療の専門家を選定してから診断を受けるわけではない。必要な専門家を指し示してくれるのが診断なのだ。AIの展開についても同じことが言える。AIはまだ新しい技術であるため、すべての業界や企業に精通している企業は存在しない。そのため、プロジェクト入札の候補企業を適切に評価するために、何をすべきかを十分に理解し、明確に説明できなければならない。また、当然のことながら、何をしたいかを明確にする前に予算を組むことは事実上不可能である。

まとめ：AIには計画的に取り組もう

AIは巨大であり、さらに巨大化しているが、実装はまだ初期段階であり、ほとんどがまだ失敗している。プロジェクトの成功を確実にするには、何をすべきか、どのようなツールが利用可能で、何をすべきかを実行するように設計されているか、それらのツールを供給するベンダー、それらを実装する実装パートナーまたはサービスを理解する必要がある。作業を行う前に、これらのステップのそれぞれを確実にしておく必要がある。そうでないと、プロジェクトは失敗に終わる可能性が高い。

このレベルの注目度が高いプロジェクトでは、迅速に完了させるよりも、確実に完了させる方が望ましい。しかし、品質よりもスピードを優先してしまうことがあまりにも多い。確固とした基盤を築くことは、建物にもこのようなプロジェクトにも良いアドバイスである。

著者について：エンダーレ・グループの社長兼主席アナリストであるロバート・エンダーレ氏は、地域企業およびグローバル企業に対して、市場との信頼関係の構築、顧客ニーズの把握、新規事業機会の創出、技術変化の予測、ベンダーおよび製品選定、ゼロドル・マーケティングの実践などに関するガイダンスを提供している。ロブは20年以上にわたり、マイクロソフト、HP、IBM、デル、東芝、ゲートウェイ、ソニー、USAA、テキサス・インスツルメンツ、AMD、インテル、クレディ・スイス・ファースト・ボストン、ROLM、シーメンスなどの企業で働いてきた。

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