AI イノベーションの加速：技術的、倫理的、経済的成功に関するスタートアップ企業への洞察
Why managing AI risk presents new challenges
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The difficult of using AI to improve risk management
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How to bring AI into managing risk
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Pros and cons of using AI to manage risks
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Benefits and opportunities for risk managers applying AI
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先週、2025年2月27日、GMI CloudはGyngerと協力して、1つのことに焦点を当てたウェビナーを開催しました。それは、AI企業がよりスマートに、より速く、より効率的に事業を拡大できるよう支援することです。AI 業界と金融業界の両方から専門家を集めて、AI ビジネスの成長に関してスタートアップが直面する最大の疑問のいくつかに答えました。
GMI CloudのパネリストであるColin MoとYujing Qianは、集中力を維持すること、実際に拡張できるAIインフラストラクチャを構築すること、そして企業の速度を落とす一般的な技術的な落とし穴を回避することについての重要な教訓を共有しました。財務面では、GyngerのCTOであるAmnon Mishorが、AIコストの管理、予算スパイラルの防止、スタートアップ企業が成長しながら財務面を安定させるための、よりスマートな財務上の意思決定を行うことについて、信じられないほどの洞察を示しました。
AIをゼロから構築する場合でも、インフラストラクチャと技術スタックを最適化する場合でも、成長資金を調達する方法を見つける場合でも、このセッションには、コストのかかるミスを避けながら前進するのに役立つ洞察が満載でした。
すべてのインサイトを得るには、ウェビナーの全編をオンデマンドで視聴できます ここに。
重要なポイント
実行に集中し続ける (GMI クラウドコンテンツ責任者 Colin Mo 氏)
Colinは長年にわたり、AIとビジネス戦略の交差点に携わり、企業が説得力のあるストーリーを語り、真に価値をもたらすものに集中できるよう支援してきました。このセッションでは、現実の問題を解決する代わりにトレンドを追いかけることで道に迷った AI スタートアップの説得力のあるケーススタディを紹介し、学んだ難しい教訓と、他の AI 企業が集中して軌道に乗り続ける方法を詳しく説明しました。彼は以下の点を強調しました。
- 影響の大きい単一の問題を解決することに集中し続けることの重要性。
- ユーザーを維持するために、AI 製品が数分以内に目に見える価値を提供すべき理由
- スタートアップ企業がインフラストラクチャの邪魔にならないようにし、コストを抑える方法。
技術的基盤と AI の落とし穴 (GMI クラウドエンジニアリング担当副社長、ユージン・チエン)
GMI Cloudの推論およびML Opsツール開発のリーダーとして、YujingはAIインフラストラクチャとデプロイメントに関する深い専門知識を持っています。彼は、企業が効率性と現実世界でのパフォーマンスの両方に合わせてモデルを微調整し、不必要な複雑さを伴わずに拡張できるように支援してきました。ウェビナーでは、AI に関する最大の誤解の 1 つである、データが多ければ多いほど自動的に優れたモデルにつながるという考えを取り上げました。データ戦略、ベンチマーキング、AI 倫理に関する彼の洞察は、スケーラブルであるだけでなく、実用的で信頼性の高い AI を構築するための明確なフレームワークをスタートアップに提供しました。
ハイライト:
- データセットが大きいからといって AI が必ずしも優れているとは限らない理由
- 「ベンチマーク追跡」のリスクと、それがいかに脆弱なモデルにつながるか
- AI倫理の手抜きがいかに規制上の罰金や長期的なビジネスリスクにつながるか。
財務上の課題とコストの最適化（ジンジャー社最高技術責任者、アムノン・ミショア）
Gyngerは、スタートアップ企業が抱える大きな問題を解決します。それは、初期費用をかけずに必要なソフトウェアとツールを入手する方法を考え出すことです。そのために、スタートアップに柔軟な資金調達とよりスマートな支払いオプションを提供し、キャッシュフローを健全に保ちながら規模を拡大できるようにしています。ギンガー社の最高技術責任者（CTO）であるアムノン・ミショールは、AIスタートアップが財政的に問題に直面する場面をまさに目の当たりにしてきました。
ウェビナーの中で、アムノン氏は、チームが明確な財務戦略なしにインフラストラクチャに多額の投資をすることが多すぎて、予算の負担や成長の鈍化につながると説明しました。インフラストラクチャのコストが急上昇する理由、優先順位の不一致が予算をひそかに浪費する理由、企業が財務面でのアジャイル性を維持するためにできることなどを詳しく説明しました。彼は、AIスタートアップが以前のクラウド移行の2〜5倍の費用をインフラストラクチャに費やしており、その多くは明確な戦略がないことを強調し、収益の 30% をAIインフラストラクチャに費やしても有意義な利益は見られなかった企業の事例を紹介しました。
その他の主なハイライト:
- AI企業がコストの管理不能に陥るのをどのように防ぐことができるか
- エンジニアリングチームと財務チームが連携して支出の追跡と最適化を行う必要がある理由
- 戦略的なベンダー選定とクラウドコスト監査によって経費を最大 90% 削減できる方法
ウェビナー全文を見る
このセッションでは、AI開発者、スタートアップの創業者、企業チームなどに適用できる戦略が取り上げられました。AI ビジネスを始めたばかりでも、急成長している AI ビジネスを拡大している場合でも、これらのインサイトは、よりスマートに構築し、よくある落とし穴を回避するのに役立ちます。繰り返しになりますが、このリンクからウェビナーの全文にアクセスできます。 ここに。
