エージェント型AIへの企業支出が急増する一方、明確さの欠如が課題

EYの最新の米国AIパルス調査によると、企業予算は業界全体で自律型AIプロジェクトに注がれていますが、意思決定者の多くはまだ自分が何を購入しているのかを理解していません。

この用語は至る所で飛び交い、生成AIに少し似ているものに貼り付けられ、経営陣はこれらのシステムが実際に何を行うのかを実感せずに数千万ドルの承認を出しています。これは資金と能力の間に乖離を生み出しており、その規模は小さくありません。

調査されたシニアリーダーの5人に1人が、すでに自社に1,000万ドル以上をAIに投資していると答え、ほぼ3分の強が来年も同様の計画を立てています。

EYのグローバルAIリーダーであるダン・ディアジオ氏は、驚いてはいないように見えました。「自律型AIには、市場の多くが利益を得たいと思っているような注目を集める要素があります」とダンは言います。「生成AIに関連するあらゆるものが『自律型AI』として再ブランド化されているのを見てきました。」

問題は？企業が自律型と呼んでいるものの多くは、まだアシスタントのように動作しています。何かを入力すると、何かを出力します。次のステップを推奨したり、一部の管理業務を自動化したりするかもしれませんが、独立して何かを行うわけではありません。ダンは、真のエージェントはタスクが必要であることを理解し、文脈を理解し、指示されなくてもすべてのステップを処理できると言います。

リーダーはより多くを費やし、より少ない採用

支出の急増にもかかわらず、導入は鈍調です。調査されたリーダーの14%だけが、自社で自律型AIの完全な導入が完了したと回答しました。残りの全員がパイロット段階のジレンマに陥っています。ダン氏は、このギャップは企業がその要求に対応する準備ができていないためだと語っています。

「これには、これらのシステムを導くための整理された高品質な知識と、現在の状態と将来の状態の間の大規模な変化を企業がどのようにナビゲートするかを明確に理解することが含まれます。」つまり、基盤がなければ、導入もありません。

以前のAIツールからのリターンがあっても、ほとんどの企業は前進をためらっています。ダンは、技術的な弱さと変化への抵抗の組み合わせが、物事を遅らせているのだと言います。「この組み合わせは不確実性の気候を生み出しますが、組織にとって明確なロードマップを提供します」と彼は言います。そのロードマップとは？まず内部の混乱を修正することです。そうでなければ、それはただの行き詰まった高価なパイロットプロジェクトになります。

Searceの副ディレクターであるディパンカル・マトゥア氏は、大規模な導入という考え自体が今では無意味だと語っています。「常に動く的を狙っているようなものです」とディパンカルは言います。

自律型AIが進化するにつれて、単一のローンチ時点はありません。代わりに、それは継続的なアップグレードに関するものです。自動化する必要があるものを特定し、最も重要なものを決定し、利用可能な最高のツールを使用し、そしてそれらを直ちに改善します。「この改善サイクルは一時的なプロジェクトではなく、『常時稼働』の運用上の必須事項です」と彼は言います。

経営陣は役割を定義し、システムを保護し、チームの能力を引き出す

ダンは、恐怖と混乱を避けるための方法は、AIと人間の組み合わせを真のパートナーシップとして扱うことだと言います。誰が何を行うかを明確にします。「これには、AIがどのタスクを処理し、人間がどのような役割を果たすかを概説する戦略を策定することが含まれます」と彼は言います。これにより疑念が取り除かれ、従業員がツールと対立するのではなく、それらを使用して作業するための余地が生まれます。

しかし、それはAIが処理対象を持つ場合にのみ機能します。「仕事はノウハウと経験を通じて遂行され、これは労働者の頭の中だけに存在する可能性がある情報です」とダンは言います。そのような知識はデータベースに保存されているわけではありません。それを捕捉し、構造化された素材に変換する必要があります。自律型システムは、賢明な意思決定のためにそれらを必要とします。入力なし、出力なし。

そしてサイバーセキュリティがあります。ダンは、生産環境のエージェントが増えるほど、脆弱性も増えると指摘します。「多くのエージェントにおけるサイバー影響に関するニュースが徐々に増えてきています」と彼は言います。つまり、企業は初日からAIに特化したサイバー計画を構築する必要があります。データの使用、プライバシー、倫理、そして人間の介入が必要な場合に関するルールを設定します。「これらのガバナンス上の質問に積極的に取り組むことで、リーダーは信頼でき透明性の高いシステムを構築できます」と彼は言います。

ディパンカルもまた、チームにAIツールへの直接アクセスを与えるよう訴えました。彼は、有用なものを構築するためにエンジニアである必要はもうないと述べています。「AI導入の障壁は大幅に低下しました」と彼は言います。しかし、ステアリングコミッティや集中化されたAIボードに依存することは、物事を遅らせるだけです。「真の進歩には、リーダーがこの広範な導入を積極的に後押しし、可能にすることが必要です。」

彼は、最も先見性のある企業が内部のAI卓越性センターを設立していると言います。これらは巨大な部署ではなく、異なるビジネスユニットに組み込まれ、それらを訓練し、自律型ワークフローの構築を支援する専門家の緊密なチームです。「最も成功した企業は、『AIブラックベルト』の専門家の小規模でエリートなチームを構築しています」と彼は言います。