EY の最新の米国 AI パルス調査によると、企業予算はさまざまな業界のエージェント AI プロジェクトに投入されていますが、ほとんどの意思決定者はまだ何を買っているのかわかっていません。.
この言葉は至る所で飛び交い、生成AIの匂いがするものすべてに付けられ、経営陣はこれらのシステムが実際に何をするのかを全く理解しないまま、数千万ドル規模のプロジェクトを承認している。これが cash と能力の間に乖離を生み出しており、その乖離は小さくない。.
調査対象となった上級管理職の 5 人に 1 人は、自社がすでに AI に 1,000 万ドル、ほぼ 3 分の 1 が来年も同様の投資を計画していると答えました。
EYのグローバルAIリーダーであるダン・ディアシオ氏は、驚きはしていない様子だった。「エージェンティックAIは市場で大きな話題となっており、多くの企業が活用したいと考えています」とディアシオ氏は述べた。「生成型AIに関連するあらゆるものが『エージェンティックAI』として驚くほどリブランドされているのを目にしてきました。」
問題は？企業が「エージェント的」と呼んでいるものの多くは、依然としてアシスタントのように機能する。何かを入力すると、何かが出てくる。次のステップを提案したり、事務作業を自動化したりすることはあっても、dent的に何かを行うわけではない。ダン氏によると、真のエージェントは、タスクを実行するタイミングを把握し、状況を理解し、指示されなくてもすべてのステップを処理するという。.
リーダーは支出を増やし、採用は減らす
支出が急増しているにもかかわらず、導入は遅々として進んでいない。調査対象となったリーダーのうち、自社で エージェント型AIを。残りの企業は、試験運用段階から抜け出せずにいる。ダン氏 によると、 このギャップは企業が要求に応える準備ができていないことが原因だという。
「これには、これらのシステムを導くための体系的かつ質の高い知識と、企業が現状と将来の状態の間の大きな変化をどのように乗り越えていくかを明確に理解することが含まれます。」つまり、基盤がなければ展開はあり得ないということです。.
初期のAIツールから成果が得られているにもかかわらず、ほとんどの企業は前進をためらっています。ダン氏は、技術的な弱点と変化への抵抗が相まって事態を遅らせていると指摘します。「この組み合わせは不確実な環境を生み出しますが、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？まずは社内の混乱を解消することです。そうでなければ、費用のかかる実験ばかりで、行き詰まるだけです。.
サースのアソシエイトディレクター、ディーパンカール・マサー氏は、本格的な導入という概念自体が今や意味をなさないと述べた。「常に動いている標的を狙っているようなものです」とディーパンカール氏は語った。.
エージェントAIの進化には、一度きりのリリースはありません。むしろ、継続的なアップグレードが重要です。自動化が必要な箇所をdent、最も重要な点を決定し、利用可能な最良のツールを活用し、そしてそれらを即座に改善していきます。「この改善サイクルは一時的なプロジェクトではなく、『常に稼働している』運用上の必須事項なのです」と彼は言います。.
経営幹部は役割 defiし、システムを保護し、チームの力を高める
ダン氏は、恐怖と混乱を避ける方法は、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述べました。誰が何をするかを明確にしましょう。「つまり、AIがどのようなタスクを担当し、人間がどのような役割を担うかを明確に示す戦略を策定するということです」と彼は言います。そうすることで疑念が払拭され、従業員はツールに逆らうのではなく、ツールと協力する余裕が生まれます。.
しかし、それはAIが処理する対象を持っている場合にのみ有効だ。「仕事はノウハウと経験に基づいて行われるが、それは労働者の頭の中にしか存在しない情報かもしれない」とダンは述べた。そうした知識はデータベースには保存されない。それを収集し、構造化された情報に変換する必要がある。 エージェントシステムは、 賢明な意思決定を行うためにそれを必要とする。入力がなければ出力もない。
そして、サイバーセキュリティの問題もあります。ダン氏は、実稼働中のエージェントが増えれば脆弱性も増えると述べました。「多くのエージェントがサイバー攻撃に関与しているというニュースが増え始めています」と彼は言います。つまり、企業は導入初日からAI中心のサイバープランを策定する必要があるということです。データの利用、プライバシー、倫理、そして人間が介入すべきタイミングに関するルールを定める必要があります。「こうしたガバナンスの問題に積極的に取り組むことで、リーダーは信頼性が高く透明性の高いシステムを構築できるのです」と彼は言います。.
ディーパンカー氏は、チームがAIツールに直接アクセスできるようにすることも強く求めました。彼は、何か有用なものを作るのにエンジニアである必要はもはやないと述べました。「AI導入の障壁は大幅に下がりました」と彼は言います。しかし、運営委員会や中央集権的なAI委員会に頼ると、物事は停滞するだけです。「真の進歩には、リーダーが積極的にAIの普及を推進し、実現させる必要があります。」
彼によると、最も先進的な企業は社内にAIセンター・オブ・エクセレンスを設立しているという。これは巨大な部門ではなく、専門家による緊密なチームであり、様々な事業部門に配属され、トレーニングを行い、独自のエージェント型ワークフローを構築させる。「最も成功している企業は、『AIのブラックベルト』と呼ばれる専門家からなる小規模で精鋭のチームを構築している」と彼は述べた。.
