Generative AI（GenAI）はビジネス界で注目を集めていますが、そのビジネス価値を最大限に引き出すためには、企業独自のデータとビジネスコンテキストを組み合わせる努力が必要です。早期導入だけでは不十分で、ユーザーにとって差別化された価値を提供することが求められます。また、GenAIはリスクを伴うため、法的な問題やデータガバナンスの確保など、組織内での深い統合には慎重な取り組みが必要です。
RAG（retrieval augmented generation）はGenAIの未来において重要ですが、その開発は複雑であり、データエンジニアにとって学習のカーブが存在します。データの品質や信頼性に大きな影響を与えるため、データのインフラストラクチャの整備が不可欠です。データエンジニアリングチームは、データの健全性を確保するために重要な役割を担います。
Generative AIの開発はチームワークが必要であり、データエンジニアを含む多様な専門家が協力して取り組む必要があります。データエンジニアが不足していると、チームのパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。
GenAIを成功させるためには、顧客のニーズを深く理解し、データエンジニアを開発の初期段階から関与させることが重要です。RAGパイプラインの構築や、高品質で信頼性のあるデータの供給、データの品質管理やデータガバナンスへの注力が成功への鍵となります。
from 5 Hard Truths About Generative AI for Technology Leaders.
