AIが企業の構造とダイナミクスを変える役割
最新の人工知能（AI）の波、特に大規模言語モデル（LLM）の登場と大量採用によって推進されたものは、組織が運営し価値を創出する方法を根本的に変える可能性を示しました。チームや企業の運営モデルにAIが及ぼす影響を考えるとき、3つの主要な焦点領域が浮かび上がります： 労働力：効率と品質を向上させ、よりリーンで、より合理化された、またはこのリストの他の2つの焦点領域と組み合わせた代替的なスタッフ配置を可能にする人間とAIの増強とインターフェース。 プロセス：AIはロボティックプロセスオートメーション（RPA）とビジネスプロセスモデリング（BPM）の進化を強化し、サイクル時間の短縮、精度の向上、監査可能性の確保、そして官僚制度の削減を支援します。 運用：AIベースの意思決定支援システムを活用して、働き方を豊かにし、強化する。ITに伝統的に適用されていたAIOpsのような概念は、PeopleOps、Embedded Financeなどに拡大することができます。 私たちが現在直面しているAI革命の最も激しく議論されている側面
データとAIにおけるオペレーティングモデルと実践
翻訳：Ryo Hasegawa. - Original Blog Link このBlogシリーズの パート1 では、Databricksがどのように企業のデータとAIから価値を引き出すプロセスを開発、管理、運用を可能にするかについて説明しました。今回は、チーム構成、チームダイナミクス、責任について焦点を当てます。ターゲット・オペレーティング・モデル（TOM）を成功させるためには、組織内のさまざまな部署やチームが協力し合う必要があります。 Databricksに入社する前、私 はコンサルティングに携わり、クラウドネイティブからオープンソースまで、様々な業界や様々なテクノロジースタックを使ってAIプロジェクトに携わってきました。基礎となるテクノロジーは異なりますが、これらのアプリケーションの開発と実行に関わる役割はほぼ同じでした。チーム内の1人が、作業の規模や複雑さに応じて複数の役割を担うことができることも事実です。 エンジニアリング、データサイエンス、アナリストのような異なるチームや異なる役割を持つ人々が、同じツール
Databricksが実現するデータとAIの運用モデルとは：Part 1
Original Blog : How Databricks enables your operating model for Data and AI: Part 1 翻訳： junichi.maruyama "今、（AIの）ボトルネックは、テクノロジーではなく、マネジメント、実装、ビジネスイマジネーションにあります。" -Erik Brynjolfsson データとAIは、ここ数年、ほとんどの組織にとって戦略的な必須事項として浮上しています。大企業も中小企業も、データおよびAIの専門家を多数採用し、データプラットフォームのアップグレードと進化に多大な投資を行ってきました。 これまでのところ、投資のほとんどは、データとAIを活用し、進化し続けるデータ環境の規模と複雑性に伴って出現した技術的課題を解決するために必要なテクノロジーと技術スキルに焦点を当てていま す。Databricksでは、レイクハウスパラダイムを発明したり、 Delta...