企業のリーダーは、AIの野心を真のビジネスインパクトに変えるプレッシャーにさらされていますが、多くの確立された企業はパイロットや断片的な実験にとどまっています。データや高度なモデルへのアクセスがあっても、レガシーアーキテクチャ、組織の複雑さ、リスク回避がAIのスケーリングを妨げています。

課題は知性ではなく、実行です。

このウェビナーでは、オックスフォード大学の「未来の金融と技術イニシアチブ」の研究と、BMCのデジタルビジネス自動化責任者であるアビジット・カカンディキの実務経験を組み合わせて、Cスイートチームにアドバイスします。デジタルネイティブやビッグテックによって形作られたAIガイダンスが確立された企業でしばしば失敗する理由、そしてリーダーが何を異なるようにする必要があるかを共に検討します。

このセッションでは、次のことを探求します：

• レガシーシステムと慎重な運用モデルがAIの勢いを停滞させる理由
• 「慎重の逆説」が期待外れの結果と失った自信をもたらす方法
• パイロットを超え、責任を持ってAIをスケールするために必要な基盤戦略
• 野心を企業の現実と一致させるAI導入の発展的アプローチ

参加者は、AIが依存する実行基盤を構築する方法と、確立された企業が実験から信頼できる企業全体の成果に進展する方法についての明確さを得ることができます。