Qlik の AI 戦略 - 信頼に基づく AI 変革の推進

データが不正確または信頼できない場合、AI は危険にさらされます。

AI 戦略の 70 ～ 80% が失敗している主な原因は、データ管理の不備です（Project Management Institute、2024年）。AI の潜在能力を最大限に引き出すには、データライフサイクルのあらゆる段階でデータ品質を確保する包括的なデータ戦略が必要です。

不適切なアルゴリズムや回帰モデルは、誤解を招くような結果を生む可能性があります。

不適切なアルゴリズムや古い回帰モデルは、不正確なインサイトを提供し、誤った方向へ導く可能性があります。信頼できないデータモデルに基づいた意思決定は、必要以上に時間・費用・リソースを消費する可能性があります。

AI とは、生成 AI だけではありません。やみくもに AI を活用するのではなく、正しく活用することが重要です。

適切な種類の AI を選択することが、非常に重要です。生成 AI は、言語による大規模なやりとり、要約、その他のユースケースへの活用に最適です。一方、現実世界における多くのビジネス価値は、未だに予測 AI と従来の機械学習から生み出されています。

AI が複雑すぎる、AI からビジネス効果が得られない、AI から ROI が測定できない場合、AI は高額な誇大広告で終わってしまいます。

Qlik は、コストを削減して生産性を高め、AI 戦略からより多くの価値を引き出せるよう支援します。AI は、あれば便利なものではなくなりました。今や日常業務に深く関わり、AI を効果的に活用しない企業は後れをとることになります。