Bruce KelleyはNetScoutのCTO兼SVPで、製品およびサービスソリューションの技術戦略を主導している。
企業内でのAI導入は急増している。しかし、成功を収めることは難しい。EYの調査によると、既存のAI投資を行っている組織の21%が、少なくとも1000万ドルをAIに費やしている。また、マッキンゼーによる別の調査では、回答者のわずか19%が5%を超える収益増加を実現したと報告している。
一方、MIT Media Labが発表した調査結果では、AIパイロットプロジェクトの驚異的な失敗率（登録が必要）が95%に達していることが判明した。
とはいえ、企業がAI投資にブレーキをかけると本当に考えている人はいるだろうか？私はそうは思わない。
AIのパラドックスは、業務を劇的に容易にすると約束する一方で、前例のない複雑さ—そしてそれに伴う運用リスク—をもたらすことだ。個人レベルでの生産性向上をAIがもたらすのを我々は皆目にしてきた。しかし、企業レベルで展開されると、この技術はインフラ、ワークロード、セキュリティモデルに新たな負担をかける。
今日のインターネットトラフィックの大部分は、人間と機械の対話ではなく、機械同士の対話だ。ネットワークはすでにAPIの負荷、一時的なコンテナ、暗号化されたトラフィックで圧迫されている。新興のAIスタックは、アプリケーションがデータやサービスへのアクセスを求めるにつれ、さらに別のマシン間通信レイヤーを追加する。独立して問題を解決するよう任務を与えられたエージェント型AIシステムは、この需要をさらに増幅するだけだ。
これが多くのパイロットプロジェクトが躓く点である。リーダーが可視性を欠いていると、AIは価値を提供できない。そして、その代償は抽象的なものではない：AIプロジェクトが躓くとき、評判リスクはしばしばそれを推進した経営幹部自身に最も重くのしかかる。
組織とAI推進者にとっての課題は、AI導入のリスクを軽減する方法を見つけることだ。それは、組織がAIを大規模に管理するために必要な明確さを持っているか、そして現在の可視性へのアプローチがリスクを確信に変えるのに十分かどうかを問うことから始まる。
パイロットが失敗する理由：5つの質問
では、リーダーたちはどうすれば不意を突かれることを避けられるのか？それは、不快ではあるものの率直な質問に真摯に向き合うことから始まる：
1. AIが実行される短命な環境の内部を実際に見ることができるか？ コンテナは数分で消えることがあり、ほとんどのトラフィックは暗号化されている。高精細な可視性がなければ、盲点は増殖する。実用的な手段は、ツールを全面的に入れ替えることではなく、監視戦略がパケットレベルまで確実に及ぶようにすることだ。消える前に何が起きているかを捉えることができれば、事後ではなくリアルタイムで問題を特定する明確さを得られる。
2. 組織内で誰がAIを実際に使用しているか、そしてどのように使用しているかを把握しているか？ 生成AIのシャドーIT利用は蔓延している。可視性がなければ、経営幹部は実験が安全で、コンプライアンスに準拠しているか、あるいはビジネス目標に沿っているかを判断できない。
3. AIスタックの一部が故障した場合、他にどの部分が影響を受けるかを把握しているか？ AIは隠れた依存関係をもたらす。リーダーは、顧客が影響を感じる前に、チームがAPI、コンテナ、サービス全体の障害を追跡できるかどうかを知る必要がある。鍵となるのは、どのサービスがどのサービスに依存しているかを把握するための接続関係のマッピングだ。
4. ROIについてどの程度の確信を持っているか？ アプリケーションが期待通りに機能しているかどうかを知らずに何百万ドルも費やすことは、AIを戦略というよりも賭けに近いものにする。実用的なアプローチは、単なる使用統計やモデル出力ではなく、ビジネス成果に直接結びついたパフォーマンス指標を追跡することだ。
5. 競争力を維持するために十分な速さで動いているか—そして確信を持ってそれを行っているか？ 今日の市場では、新しいサービスの展開は選択肢ではない。問題は、混乱を招くことなく速やかにそれを行えるかどうかだ。
AIが失敗するのは通常、基礎となる数学が機能しないからではなく、長いチェーンの中の単一の破損したリンクがシステム全体を崩壊させる可能性があるからだ。見えないものを管理することはできない。
観測可能性と計算されたリスク
結局のところ、AIは単なる別のITプロジェクトではない。それは経営幹部が自社の未来に賭けているものだ。すべての賭けと同様に、リスクを理解し、それを軽減できれば、ギャンブル性は低くなる。技術はより強力になるが、より複雑にもなる。その複雑さを願いで消し去ることはできない—管理することしかできない。そして、それを管理する方法は、目に見えないものを可視化することだ。
AIで成功する企業は、最も多くを費やす企業でも、最も速く動く企業でもない。それは、システム内で何が起きているかを把握し、問題が広がる前に発見でき、リーダーに自信を持って前進し、二度考えることなく進む確信を与える企業だ。言い換えれば、確実性こそがAIの真の見返りなのだ。
