NTT Dataの最高AI役員（グローバルコングロマリットNTTグループの一部であり、ITおよびビジネスサービスの革新者）であるWendy Collinsとの最近のインタビューで、彼女はこれが企業(yè)全體でますます見始める傾向であり、企業(yè)のAIの將來が知性だけでなく、自治に関するものであると付け加えたと述べました。

Collinsは、AIがアシスタントよりもエージェントのように動作し始めている新しいフェーズに入っており、それらを開始するために決定を通知することを超えて動いていると考えています。そして、誇大宣伝はgenaiとcopilotsの周りでまだ最も騒々しいですが、行動を起こすこれらの自律的なAIシステムは、AIの會話の中心に浸透しています。

AIが行動することの意味

エージェントAIは、業(yè)界全體でまだ足場を見つけている用語ですが、回答を返すのではなく、タスクを完了するシステムについて説明しています。 Collinsの言葉では、AIが返品ポリシーを伝えることと返品承認(rèn)を発行し、記録システムに記録し、顧客に通知できる違いとの違いです。

AIエージェントは、前提條件のデータセットの膨大なプールから回答を引き出すことで結(jié)果を生成する?yún)g一のAIモデルを含めるのではなく、タスクを?qū)g行するために、言語モデル、意思決定エンジン、統(tǒng)合ツール、リアルタイムデータアクセスなどのテクノロジーの調(diào)整されたスタックに依存します。

「エージェントAI」とコリンズは、「生成AIよりも大きい」と私に言った。それは複數(shù)の能力の交差點にあり、その強さは、単に知るだけでなく、行うことにあります。

それが機能する場所とそうでない場所

しかし、コリンズは現(xiàn)在の制限について率直でした。保険や金融サービスなどの業(yè)界では、エージェントAIはすでにコールセンターと調(diào)達(dá)のコストと潛伏期を削減しています。これらのドメインは、プロセスが予測可能で十分に文書化されているため、機能します。タスクをルールとデータフローに削減できる場合、エージェントに委任できます。

それが動揺する場所 - 今のところ - は、引受や複雑な製造のような高コンテキストワークフローにあります。 「エージェントAIがこれらの環(huán)境でまだ保持しているわけではない」と彼女は言った。 「知識が捉えられていないからです?！?/p>

しかし、それはこれらの業(yè)界が進(jìn)歩から除外されているという意味ではありません。それは現(xiàn)在、Genaiを使用して、エージェントシステムをラインのエージェントシステムをサポートするために必要な知識を収集および構(gòu)築することに焦點を合わせていることを意味します。

ハイブリッドAIの過小評価された力

コリンズが最も強気であることは、gena??iだけではありません。これは、Genaiが最適化、予測、ルールベースのシステムなどの従來のAI技術(shù)と融合している場合に起こります。彼女はそれを「ハイブリッドAI 」と呼び、それが現(xiàn)在最も見落とされており、未熟なエンタープライズAI変革の分野であると指摘しています。

「genaiはハンマーです」と彼女は言いました。 「しかし、いくつかの問題がレンチが必要です?！苟啶违鹰弗庭股悉握n題にとって、一緒に働く複數(shù)のツールが最も価値を解き放ちます。また、Genaiは生成、推奨、パーソナライズできますが、古典的なAIに依存して、正確、一貫性、統(tǒng)合を促進(jìn)しています。

パイロットからパフォーマンスへの移行

多くの企業(yè)は、概念の証明煉獄に閉じ込められています。數(shù)十人のパイロットを宣伝していますが、展開していません。コリンズによると、POCと生産のギャップは、ほとんどのリーダーが予想しているよりもはるかに大きいです。 「それは線形ではありません」と彼女は説明した。 「指數(shù)関數(shù)的です?！?/p>

彼女のアドバイスは、ビジネスリーダーが「海を沸騰させようとするのをやめなければならない」ということです。代わりに、1つまたは2つの高価値、內(nèi)部ユースケースから始める必要があります。テクノロジーが準(zhǔn)備が整う前にブランドの公平性をリスクする顧客向けの実験ではなく、AIが靜かに迅速に成功できるワークフローに焦點を當(dāng)てます。

そして、おそらく最も重要なことは、コリンズが測定を念頭に置いて構(gòu)築について言ったことでした。 「ROIは最初から計畫する必要があり、最後に改造されていません」と彼女は指摘しました。

AIの準(zhǔn)備は人々から始まります

おそらく、AIの展開で最も過小評価されている変數(shù)は人です。コリンズは、特にエンタープライズエグゼクティブチームの間で、エンタープライズ全體のAIリテラシーの重要性を強調(diào)しました。 「エグゼクティブAIリテラシーに投資した企業(yè)は、同僚を40％財政的に上回った」と彼女は述べ、最近の研究を引用した。

コリンズは彼女が引用した正確な研究について言及していませんでしたが、それは他の研究が支持するという主張です。たとえば、 MIT CISRの研究の1つは、昨年、AIリテラシーを重要な要素として優(yōu)先していることが多い高度なエンタープライズAIを持っている企業(yè)が、財務(wù)パフォーマンスにおける業(yè)界の仲間を追い越すことを発見しました。

コリンズにとって、AIの採用は、インフラストラクチャを構(gòu)築したいという高尚な欲求ではなく、快適さ、自信、文脈に関するものです。 AIの疲労についての話が増えているが、コリンズは、その疲労の多くがAIの使用方法からの圧倒的な結(jié)果に起因すると考えている。 AIが変換を提供しない場合 - タスクから數(shù)秒を剃るためだけに使用されている場合、チームは興味を失います。それが意味することは、AIの約束を販売するだけでなく、感じなければならないということです。

先の道：ガードレールとの自律

AIが意思決定を行うことができるようになると、企業(yè)はより強力なガバナンスモデルを必要とします。すでに、AIの安全性についての懸念は史上最高です。世界経済フォーラムは、「 AIエージェントの自律性の増加が大きな機會とかなりのリスクの両方をもたらすと述べています。適切な監(jiān)視がなければ、そのようなシステムは予期しない方法で動作するか、意図された目標(biāo)を損なうことさえあります?！?OECD AI天文臺の2024年のポリシーレポートは、特にこれらのシステムが獨立して動作し始めるにつれて、自律的なAIシステムが既存のガバナンスフレームワークにどのように挑戦し、リスク軽減戦略の緊急性を高める方法を詳述しています。

AIガバナンスをイノベーションブロッカーと考えている人もいますが、コリンズはそれを「戦略的イネーブラー」と説明しました。 NTTデータの彼女のチームは、クライアントがどこから始めればよいか、価値を?qū)g現(xiàn)可能性に合わせる方法、最大のトラップがどこにあるかをクライアントが特定できるように「ペイオフマトリックス」を開発しました。

「すべてのデータが完璧になるまで待つことではありません」とコリンズは言いました。 「それは、あなたのデータのどの部分が価値をキャプチャし始めるのに十分であるかを知ることと、殘りに向かって構(gòu)築することです?！?/p>

未來

すべての兆候から、エンタープライズAIの未來は、次のバイラルチャットボットデモまたは光沢のある新しいアプリによって決定されることはありません。ワークフローの內(nèi)側(cè)、ダッシュボードの後ろで靜かに展開します。ここでは、AIは指示を待つのをやめ、本當(dāng)に獨自に作業(yè)を開始します。

コリンズはまた、5年後にAIがどのように見えるかを知っていると誰かがあなたに言った場合、彼らはあなたに噓をついているか、あなたに何かを売ろうとしていることに注意してください。それでも、彼女は私たちがどこに向かっているのかについて明確な目を留めています。それが將來のエンタープライズAIが向かっているようです。

以上がNTT DataのAIチーフは、エンタープライズAIが自律性に向かっていると言いますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。