生成 AI とクラウド ネイティブは期待が膨らんでいる時期にあります。それらは企業変革よりも重要ですか?

今年、業界には「AI記者会見でない記者会見はもう存在しない」というジョークがある。そうです、ほぼすべての業界で AI が話題になります。特に、生成型 AI が自社の業界にもたらす変化に期待が寄せられています。同時に、クラウド ネイティブの人気は衰えを知りません。たとえば、通信分野では、クラウド ネイティブがソフトウェア定義インフラストラクチャと密接に統合され、基地局やデータセンターに 5G の高エネルギー消費問題を解決するための新しい機能を提供します。

ガートナーが最近発表した中国のICT技術成熟度曲線では、生成AIとクラウドネイティブはともに2～5年の予想拡大期にあり、生成AIが曲線のピークに位置付けられています。現在普及しているこれら 2 つのテクノロジーは、多数の企業に新たな変化をもたらしています。ガートナー社も最近、この技術成熟曲線の背後にあるロジックを皆と共有するためのメディアカンファレンスを開催しました。

生成AIはエキサイティングだ

おそらく、ある GPU メーカーが言ったように、生成 AI は 2023 年初頭に iPhone の時代を迎えたのでしょう。ChatGPT の Web サイトはかつてログインが困難だったため、多くの初期ユーザーがサブスクリプション メンバーシップを開設しました。ガートナーの見解では、生成 AI は過去数年間「停滞した状態」にあり、ChatGPT3.0/3.5 のリリース後に真の破壊的変化が起こりました。その後すぐに、スマートフォンや PC でも、大規模なモデルを圧縮することでローカル生成 AI 機能を発揮し始めました。検索エンジン、オフィススイート、ビデオおよびオーディオ編集ソフトウェア、翻訳ソフトウェアなどの一連の製品にも、生成 AI 機能が導入され始めています。 「実は一番大切なのは『将来どんなパートナーが必要なのか』なんです」ガートナー リサーチの副社長である Ji Xinsu 氏は、多くの顧客が生成 AI に大きな関心を示しており、日常の生産性を向上させるために日常業務にそれを適用することを検討していると結論付けました。

企業にとって、生成 AI の現在考えられる使用シナリオは主に次のとおりです。1 つ目は、顧客体験と顧客維持率の向上です。 2番目は、売上高の増加です。そして最後に、コストを削減します。最初の 2 つについては、レストランでの注文を支援するために AI ロボットを使用する事例がすでにあります。 AIは消費者の嗜好を理解して注文を受け、料理を勧めることができます。後者については、物流や倉庫の合理的な管理・制御を実現するために、一部の生産ラインにAIが導入され始めています。

Microsoft 365 Copilot は、従業員の日常のオフィス業務に新しい働き方を提供します。たとえば、社内でよく使われる電子メール通知の内容であれば、生成 AI によってすでに非常にうまく作成できます。これにより、従業員の作業効率が向上します。

「汎用AIや生成AIが課金され、利益を生み出すシナリオは確かに数多くあるが、まだ試行錯誤の段階にある」季新蘇氏は、AIは現在非常に「ホット」だが、成熟するにはまだ時間がかかるかもしれないと述べた。

しかし、生成AIには大量のコンピューティングリソース、特にGPUリソ​​ースが必要なので、企業が独自の生成AIシステムを構築するのは決して経済的なアプローチではないとも述べています。現在、一部の企業が生成AIのデータセキュリティについて懸念していることについて、Ji Xinsu氏は、これは信頼できるパブリッククラウドの原則と同じだと述べた。生成 AI はパブリック クラウド上の「ケージ」内に構築でき、そこでデータがトレーニングされ、トレーニング結果は企業内でのみ使用されます。

クラウドネイティブがさらなる変化をもたらす

「クラウド ネイティブ」が曲線の頂点から下降し始めると、中国では特に金融顧客の間で発展期を迎え、現在、新たな問題が浮上しています。多くのベンダーは、信頼性をさらに向上させる方法について検討しており、それを「クラウド ネイティブ アーキテクチャ」と呼んで、さまざまな「クラウド」プラットフォームに迅速に拡張できる信頼性の高いアプリケーションを構築しています。

新しい要件を満たすには、「クラウド ネイティブ」開発部分に疎結合のマイクロサービス アーキテクチャとオープン API が必要であり、元の「ロックされた」呼び出しをオープン呼び出しに変更する必要があります。これの利点は、アプリケーションがマシンをロックしなくなることです。 「信頼性はマシンから生まれるため、元のアプリケーションはマシンに対して非常に敏感であることが想像できます。マシンに問題が発生すると、アプリケーションもクラッシュします。アプリケーションが複数のマシンに分散されている場合、マシンに問題が発生した場合、実際には容量が低下するだけで、クラッシュすることはありません。これがインフラストラクチャの中立性の利点です。」ジ・シンスーはその論理を説明した。

インフラストラクチャの中立性とは、インフラストラクチャを開発から切り離す必要があることを意味します。さらに、ツールに関しては、プラットフォーム自動化ツールの信頼性が、当初の全体的なインフラストラクチャからソフトウェア配信の要件へと変化しました。開発の観点からは、開発アーキテクチャに信頼性を組み込むことを検討する必要があります。

これは、さらに重要な別の問題にもつながります。つまり、部門を「サイロ」方式で管理する元のシステムでは、開発とインフラストラクチャの間にますます大きなギャップが生じ、「クラウドネイティブ」には人的変革も必要になります。

さらに何がありますか?

「クラウドネイティブは、単に人を別の部署に変更したり、単に『クラウドネイティブ』と叫んだりするだけでは実現できないことに、ますます多くのお客様が気づき始めています。その背景には、スキルの変化だけでなく、人々の能力や考え方の変化もあります。」ジ・シンスー氏は、格差拡大の背景には全体的な組織能力の欠如があることを発見した。

「クラウドネイティブ」がますます普及するにつれて、ソフトウェア製品とインフラストラクチャの間にプラットフォームチームが徐々に出現するでしょう。多くの大手銀行は現在、開発チーム内の新しいプラットフォーム グループ、または「プラットフォーム部門」と呼ばれるチームなど、そのようなチームを構築中です。このチームの意義は、インフラストラクチャ機能を自動化によってモジュール型サービスに変換し、開発者にプッシュすることで、開発者が API、監視、ストレージなどのさまざまなサービスをより迅速に利用できるようにすることです。

「実際、どれだけ変わっても、それは『人』の変化なのです。」ジ・シンスー氏は、多くの顧客がガートナーに対し、将来どのような専門家が必要になるのかという質問をしたと語った。彼は、将来の専門家は特定の分野に強いだけでなく、継続的な能力も備えていると考えています。つまり、プロセスを継続的に改善し、その効率性を確保し、技術スキルを継続的に向上させることで新しいツールの実装を確実に行う必要があります。

開発、テスト、運用、保守にはコラボレーションが必要であり、シナリオやビジネス部門のイノベーションにもコラボレーションが必要であるため、チーム内では、いわゆるチーム プレーヤーの役割がさらに必要になります。チームメンバーは、効果的なコミュニケーション能力と生涯学習能力の両方を備えている必要があります。誰もが、自分が参加しているリンクに対してだけでなく、その結果に対しても責任を負います。

「新しい技術を取り入れる際、技術自体は難しいが、それが最も難しいことではない。最も難しいのは、継続的に学び、革新する能力を持つチームをいかに構築するかだ」と、ジ・シンスー氏はメディアでの発表の最後に語った。

かつて、自動車の組み立てラインが人々の生産方法と生活様式を変えました。現在、生成 AI を使用してコピーやプログラムを書こうとしている人もいます。 「クラウドネイティブ」とともに、オープンソースの文化や働き方も多くの企業に受け入れられつつあります。生成型 AI と「クラウド ネイティブ」は、企業に効率性の向上をもたらすだけでなく、仕事の概念の変化も始まって​​いる可能性があります。