人工知能の分野におけるさらなる発展は、企業にサイバーセキュリティのリスクと機会の両方をもたらします。生成 AI は、特にビジネス アプリケーションにおいてますます重要になるでしょう。
AI テクノロジーは前例のないペースで発展しています。人工知能、特に生成 AI (GenAI) の進歩は、私たちの経済、働き方、生活様式を大きく変える新たな可能性をもたらします。しかし、Cisco AI Readiness Index によると、ドイツ企業の 95% が AI 戦略を策定している、または開発中であるにもかかわらず、人工知能の使用に対して最もよく準備ができている企業は 7% のみです。シスコの最高戦略責任者兼アプリケーション担当副社長兼ゼネラルマネージャーのリズ・セントーニ氏は、新年に人工知能の人気が高まるであろう XNUMX つのテクノロジー分野を挙げています。
API により人工知能の使用が簡素化される
企業は、データ、自動化、イノベーションを迅速かつ簡単に活用する必要性が高まっています。しかし、Cisco AI Readiness Index によると、他のテクノロジー投資よりも AI 導入の予算を優先しているドイツ企業はわずか 17% です。解決策の XNUMX つは、インターフェイス (API) の使用を増やすことです。来年には、多くの AI ツールとサービスがこの抽象化レベルを介して統合される予定です。このような「API 抽象化」により、開発者が AI 実装の技術的な詳細を深く掘り下げたり、独自の大規模言語モデル (LLM) を開発したりすることなく、人工知能をよりコスト効率よくビジネス プロセスに統合できるようになります。 API を介してさまざまな AI 機能にアクセスすることで、反復的なタスクを自動化し、より適切なデータに基づいて意思決定を行うことができます。
顧客固有の人工知能の実装を可能にする API も 2024 年に確立される予定です。これを行うために、企業はさまざまなプロバイダーのインターフェイスを組み合わせて、個々の要件に合わせた AI ソリューションを作成します。この統合により、外部の AI 専門家、新興企業、研究機関とのコラボレーションもサポートされます。このように厳選された AI エコシステムの最初のモデルは現在公開されており、来年にはさらに頻繁に見られるようになるでしょう。
AIを活用したサイバー攻撃にはコラボレーションが必要
2024 年には、企業、政治、NGO、市民社会は、AI が生成する偽情報の危険にさらされることになります。 Cisco の Cybersecurity Readiness Index 2023 によると、サイバー攻撃に耐えられるほどの回復力を備えているのはドイツ企業の 11% のみであり、人工知能によってもたらされるさまざまなサイバー脅威を十分に理解している企業は 29% のみです。そのため、テクノロジー企業と政府は2024年に協力して、ディープフェイク、AIソーシャルボット、クローン音声録音などのAIを利用した脅威に対するソリューションを強化し、適切なサイバーセキュリティ対策を導入することになるだろう。大規模なデータセットを使用したリスク検出と AI モデルのトレーニングへの投資も増加します。したがって、脅威を早期に検出するために、企業は 2024 年までに高度なセキュリティ テクノロジーに投資し、データ保護をより高い優先度に置く必要があります。
生成 AI が B2B ビジネスの世界に進出しつつある
競争力を維持するには、企業は来年以内に人工知能を導入する必要があります。そのため、2024 年には、GenAI がサポートする新製品の自然言語インターフェイス (NLI) に焦点が当てられることになります。新製品の半数には、こうしたインターフェースが標準で統合される予定だ。 GenAI はまた、B2B インタラクションを改善し、データ アクセス インターフェイスとサービスを提供し、多くのビジネス アプリケーションで使用されるようになります。これは主に、プロジェクト管理、ソフトウェア品質の評価、コンプライアンス分野の分析など、データを分析および視覚化する企業タスクや人事タスクに影響します。
特化した AI モデルがより重要になることは依然として予見できます。これにより、精度、関連性、精度、効率性が向上した、より小型の LLM への移行が見られます。たとえば、LLaMA-7B モデルは、コードの作成と完成、または少数のショット (「少数ショット」) での画像の分類などの言語タスクに使用できます。さらに、画像、テキスト、音声、数値データなどのさまざまなデータ タイプを組み合わせるマルチモダリティにより、ビジネス プランニング、医療、金融サービスなどの分野で B2B のユースケースが拡大し、継続的に優れた結果が保証されます。
AI使用時のエネルギー効率の向上がこれまで以上に重要
特定のユースケースに合わせて調整された小規模な AI モデルは、一般的なシステムと比較して、早ければ 2024 年にも人工知能を使用する際のエネルギーコストを削減します。これらの特別なシステムは高精度のデータセットでトレーニングされ、特定のタスクをより効率的に完了します。対照的に、深層学習モデルでは、結果を得るために大量のデータを処理する必要があります。
さらに、急速に成長するエネルギーネットワークの応用は、エネルギー効率の向上に貢献します。これは、ソフトウェア定義ネットワーキングと直流マイクログリッドの組み合わせを指します。これにより、企業は 2024 年にエネルギー消費と排出量をより正確に測定できるようになります。 IT およびスマート ビルディングの多くの機能は IoT センサーで自動化し、統合されたエネルギー管理機能によってより効率的にすることができます。
倫理とフレームワークが人工知能にとって果たす役割が増大している
人工知能の導入は、革新的な力と信頼の両方を必要とする独自の技術変化です。ただし、Cisco AI Readiness Index によると、世界中の企業の 76% には、人工知能の使用を規制する包括的なガイドラインが不足しています。 GenAI のリスクを考慮すると、AI 業界のこのようなガイドラインと自主規制が一般的に必要であるということで、幅広いコンセンサスが得られています。
また、現在の EU データ規制に従って、消費者が自分のデータへのアクセスと制御を維持できるようにする必要があります。企業自体も課題に直面しています。AI システムの重要性が高まるにつれ、公開されているデータでは間もなく AI モデルのトレーニングに十分ではなくなるでしょう。高品質の音声データは 2026 年までに枯渇すると予想されており、プライベート データまたは合成データへの移行がすぐに必要になることを意味します。ただし、これには不正アクセスやデータ保護違反のリスクが伴います。したがって、AI の導入責任者は、AI システムの開発、使用、結果に対する透明性と信頼性の向上に努めることになります。
特にテクノロジー企業は、来年は新たなレベルのオープン性を示す準備をする必要があるでしょう。たとえば、AI の社内開発、適用、使用をどのガバナンス プロセスで管理するかなどです。 AI の信頼できる使用を信頼性をもって証明できなければ、来年には規制の枠組みも狭くなるだろう。
研究について
Cisco AI Readiness Index は、8.161 年に 30 か国の民間企業および IT 部門の幹部 2023 人を対象とした二重盲検調査に基づいています。この調査は、従業員 500 人以上の企業の参加者を対象とした独立した第三者機関によって実施されました。この指数は、戦略、インフラストラクチャ、データ ストレージ、ガバナンス、専門スタッフ、企業文化の 300 つの主要分野で企業の AI への対応状況を評価します。ドイツについてはXNUMX人の専門家を対象に調査が行われた。
Cisco Cybersecurity Readiness Index 2023 も、企業のサイバーセキュリティを担当する 6.700 か国の幹部 27 人を対象とした二重盲検調査に基づいています。この調査は2022年末にオンラインと電話によるインタビューを用いて実施された。ドイツについては300人の専門家を対象に調査が行われた。
詳細は Cisco.com をご覧ください
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