AI 도입 성패, 기술보다 '문제 정의'가 갈랐다

This column argues that AI adoption success depends less on technology itself and more on how clearly a business problem is defined. Citing MIT NANDA's 2025 report (95% of generative AI projects failed to produce measurable P&L results) and McKinsey's 2026 survey (80% reported personal productivity gains but only 37% saw EBIT contribution), the author notes that outsourced or vendor solutions outperformed in-house builds, while rising operational costs like token fees are limiting AI use. Ultimately, companies with clear problem definitions moved faster and made better AI decisions than those without.

这篇专栏文章指出，AI应用成败的关键不在于技术本身，而在于企业是否清晰定义了要解决的业务问题。文章引用MIT NANDA的2025年报告（95%的生成式AI项目未能产生可衡量的损益成果）和麦肯锡2026年调查（80%的受访者称个人生产力提升，但只有37%表示对EBIT有贡献），并指出外部合作或采购方案的成功率高于自主研发，同时token费用等运营成本上升正在限制AI的使用。最终，问题定义清晰的企业在AI决策上更快、更有效。

このコラムは、AI導入の成否は技術力そのものよりも、企業が解決すべきビジネス課題をどれだけ明確に定義しているかにかかっていると主張する。MIT NANDAの2025年報告書（生成AIプロジェクトの95％が測定可能な損益成果を生まなかった）と、マッキンゼーの2026年調査（80％が個人の生産性向上を実感した一方、EBITへの貢献を回答したのは37％）を引用し、外部連携・購入型ソリューションの方が自社開発より成功率が高かったこと、トークン利用料などの運用コスト増がAI活用の制約となっていることを指摘する。結局、課題定義が明確な企業ほど迅速かつ的確な意思決定ができた。

Cette chronique soutient que le succès de l'adoption de l'IA dépend moins de la technologie elle-même que de la clarté avec laquelle une entreprise définit le problème commercial à résoudre. Citant le rapport 2025 de MIT NANDA (95% des projets d'IA générative n'ont pas produit de résultats financiers mesurables) et l'enquête 2026 de McKinsey (80% ont signalé des gains de productivité personnelle, mais seulement 37% ont vu une contribution à l'EBIT), l'auteur note que les solutions externes ou commerciales ont surpassé les développements internes, tandis que la hausse des coûts opérationnels, comme les frais de jetons, limite l'utilisation de l'IA. En fin de compte, les entreprises ayant une définition claire du problème ont pris des décisions plus rapides et plus efficaces concernant l'IA.