AIがもたらすデータの課題に対処するため、多くのCIOは弾力性のある強力なハイブリッドITインフラを活用している。
要点
- 情報の安全性を保ちながら、ビッグデータをうまく活用するにはどうすればいいのだろうか？
- レガシーなITシステムがAIイノベーションを阻む
- ハイブリッドITインフラは新しいソリューションをサポートできる
- 適切なITシステム・ソリューションは、この先の課題とチャンスに備える。
人工知能は企業に新たな可能性を開くと同時に、データ・プライバシーの脅威を含む大きな課題を提示している。
そのため、最高情報責任者（CIO）や最高技術責任者（CTO）には、常に問題を把握し、新しいテクノロジーの活用方法を理解することが求められている。彼らは競争力を獲得し、ビジネスのやり方を変革すると同時に、安全性とコンプライアンスを維持しなければならない。
組織のレジリエンスを構築するために、CIOとCTOは、AI、機械学習（ML）、その他の新技術の需要に対応できる堅牢なITインフラを確保しなければならない。
必要な機能を得るために、オンプレミスとクラウドベースのインフラを組み合わせたハイブリッド・インフラが求められることが多い。
最新かつ競争力のある企業であり続けるために、経営幹部は次のことを学ばなければならない：
AIデジタル・プライバシーの優先事項を効果的に処理する
ビッグデータの活用は、AIがもたらすチャンスであると同時に課題でもある。CIOは、サイバー犯罪から身を守りつつ、豊富なデータを掘り起こす最善の方法とツールを理解しなければならない。
技術担当役員は、データの質、量、セキュリティ、アクセシビリティをどのように確保すればよいのだろうか。このすべてを達成するために、企業は次のことをしなければならない：
- 強力なデータガバナンス・プロトコルを導入し、データのライフサイクル全体をカバーする明確なデータ所有権とセキュリティ・プロトコルを確保する。
- 次世代のサイバーセキュリティ対策を導入し、巧妙化する攻撃を予測し、被害が発生する前に阻止する。
- データセキュリティに関する各国および世界各国政府の規制を遵守し続ける方法を把握する。
- 適切なデータ分析を効果的に活用し、ビジネスのあり方を変革する。
もちろん、革新的な新しいツールを導入するだけでは十分ではない。企業にはそれを使いこなす人材も必要であり、そのためには適切なスキルを持つスタッフを獲得するための採用戦略と、既存のスタッフに対するトレーニングやスキルアップ戦略が必要となる。
ビジネスを阻むレガシーインフラの更新
時代遅れのレガシーシステムを使用している企業では、AIの自動化のメリットを取り入れることは難しい。CIOは、自社が新しい機能を処理するためのインフラを備えていることを確認し、どのようなギャップを埋める必要があるかを確認するために、現在のセットアップを評価する必要がある。ハイブリッド・ソリューションは、レガシー・インフラストラクチャで享受してきた信頼性の高い機能を活用する一方で、クラウドやマルチコード環境の革新的な新機能を活用する必要がある。
これを予算内で効果的に行うには、実績のあるAIサービスとソリューションを持つデジタルトランスフォーメーションパートナーが必要である。パートナーは、カバーするAIの準備アセスメントを実施できる必要がある：
- ビジョン・キャスティングと成熟度スコアリングによって判断される、AIがビジネスにどのような付加価値をもたらすか
- 企業環境、ガバナンス、リスク評価、価値の流れやサービス内容など、AIに対する準備状況を把握する。
- AIロードマップと変更管理計画を策定し、お客様のビジネス変革とエンドユーザー導入を支援します。
弾力性のあるハイブリッド・システムがなければ、高いメンテナンス・コストや膨大なデバッグの必要性が発生し、必要に応じて柔軟に拡張したり変更したりできなくなるリスクがあります。
柔軟で強力なインフラを構築する
企業の要件に合わせて進化するサービス内容を備え、現代の需要に対応できるITインフラを構築するには、どのような方法があるのだろうか。企業はこうあるべきだ：
- ハイブリッドITインフラを導入し、クラウドとオンプレミスの機能を組み合わせる
- 企業のニーズに応じてスケールアップ、スケールダウンできるシステムを構築する。
- AIを活用した自動化、プロセスの合理化により、スタッフは主要な専門分野に集中することができます。
- データ戦略がビジネス戦略と整合していることを確認し、サイロ化を解消し、競争力を高め、意思決定を強化する。
しかし最も重要なのは、ハイブリッドITインフラによって、企業が利用可能な膨大なデータを最大限に活用できるようにすることだ。悲しいことに、ほとんどの組織は、利用できる可能性のある洞察のごく一部しか活用していない。
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