いくつかの予測によると、2030年までに、人工知能（AI）への世界的な支出はGDPの3.5%に達する可能性があり、企業のデジタル変革を牽引するが、規制、安全性、リソースの面で障害に直面する可能性がある。
以下にすべての詳細を見てみましょう。
Summary
AIが重要になる: 2030年までのGDPに関する予測
近年、人工知能 (AI) は企業戦略の中でますます中心的な存在となっています。ニッチな技術から、今ではほぼすべてのセクターで競争力と革新を導く基本要素となっています。
最近のIDC調査の予測によると、サプライチェーンを含むAIへの世界的な支出は、2030年までに世界のGDPの3.5%を占める可能性があります。
この傾向は、AIが成長のエンジンとしてだけでなく、グローバル市場の課題に対処するためのツールとしての重要性が高まっていることを反映しています。
偶然ではなく、技術革新と変化に適応するための圧力が多くのCEOにAIへの投資を強化させました。
多くの企業は、人工知能プロジェクトに専用の予算を割り当てており、市場の要求を満たすために進化する必要性を認識しています。
企業のAIに関する取り組みは、成長にとどまらず、責任ある実装を保証することも目指しています。
ますます多くのCEOがAIの倫理的な使用に重点を置き、システムへの信頼、プロセスの透明性、持続可能性などの側面を強調しています。
この「テクノロジーの責任」に対する注目は、AIの規制されていない使用に関連するリスクを不安視する顧客やステークホルダーの信頼を維持するための重要な要素と見なされています。
セキュリティとデジタル化への障害: 企業にとっての課題
AIの統合には、しかしながら、セキュリティ、リスク管理、コンプライアンスに専念する費用の増加も伴います。これらの問題は企業にとってますます重要になっています。
最高経営責任者（C-level）は、セキュリティ技術に投資し、企業データと顧客データの両方を保護するためにサイバーセキュリティにリソースを割り当てています。
それにもかかわらず、企業のごく少数が完全にデジタル化されています。41%が「主にデジタル」と述べているものの、実際にはわずか11%が完全なデジタル化を達成しています。
この不一致はさまざまな要因に起因しています。一方で、多くの企業は先進的なデジタル技術の導入に困難を抱えています。
一方で、データの使用とプロセスの自動化は、期待されるほど普及していません。
テクノロジーは常に期待に応えるわけではなく、自動化は限られたままであり、AIの効率性運用効率と競争力の可能性を妨げています。
人工知能への投資の増加は、新たなマクロ経済的および規制上の問題も引き起こしています。
世界的に、政府と機関はAIを規制する必要性に直面しており、データとプライバシーの保護を確保するガイドラインと規制を作成しています。
この規制は国によって大きく異なり、グローバル企業が注意深くナビゲートしなければならない規制のモザイクを生み出しています。
規制の問題に加えて、AIの需要の増加は原材料の調達に問題を引き起こしています。
IDCは、世界のデータ量が3倍になると2028年までに予測しており、この増加はハードウェアと技術インフラの生産をサポートするためにネオジムのような重要な資源を必要とするでしょう。
これらの材料の不足は、AIの拡大を制限し、デジタル化プロジェクトを遅らせ、グローバルなサプライチェーンに問題を引き起こす可能性があります。
課題は、bullの需要の増加を持続可能性とバランスさせ、環境への影響を減らし、bearの拡大をサポートするためのリソースを確保することです。
AIの未来: 管理すべき機会とリスク
企業における人工知能の未来は、前例のない機会のパノラマを提示しますが、特別な注意を必要とする課題もあります。
AIは実際に主要なセクターの生産性と効率を変革する可能性があります。産業から医療、金融からロジスティクスまで。
それでも、この可能性を十分に活用するためには、デジタル化の障害を克服し、AIが責任を持って持続可能な方法で採用されることを保証する必要があります。
バランスの取れた責任あるアプローチには、企業がテクノロジーの革新だけでなく、従業員のトレーニングやデジタルスキル、そしてセキュリティにも投資し続けることが求められます。
重要な役割は、セクター、政府、機関間の協力によって果たされます。これにより、AIを倫理的かつ持続可能な使用に導く共通の基準と規制の開発が促進される可能性があります。
