いわゆるAI戦略の多くは、実際には誇大広告マシンによって推進(jìn)されるマーケティングおよびPR戦略です。 AI責(zé)任者であり、フェッチェルの共同設(shè)立者であるウリ?ヤルシャルミ博士によると、この混亂は転換點(diǎn)に達(dá)しました。 「「ai」という言葉は希薄化されています」と彼はインタビューで私に言った。 「言語モデルを使用するアプリケーションは、AI製品として自分自身をラベル付けする傾向があります。AIツールを使用する企業(yè)と、獨(dú)自のAIテクノロジーを?qū)g際に開発する企業(yè)との間には明確な違いがあります?！?/p>

2025年には、予算が強(qiáng)化され、投資家がより実質(zhì)的なコンテンツを要求するにつれて、この區(qū)別は誰が生き殘ることができるかを決定する可能性があります。

AI白塗りの上昇とリスク

AIリバイバルには、ChatGpt、Claude、Gemini、その他の大規(guī)模な言語モデルを製品に統(tǒng)合するために急いでいる企業(yè)がいます。しかし、これを「AI変換」と呼ぶことは、古い車でレーシングストライプを塗り、フェラーリと呼ぶようなものです。

Yerushalmiは、體系的な誤解の問題を指摘しました?！钙髽I(yè)や消費(fèi)者はAIを言語モデルと混同します。しかし、LLMはより広いAIの風(fēng)景の1つの側(cè)面にすぎません?！箤g際、生成AIに関するGarterの誇大広告サイクルは、「2026年までに、企業(yè)の80％がGenai APIを使用する」と予測(cè)していますが、APIを使用することはインテリジェントシステムの構(gòu)築と同じではありません。

企業(yè)がAIの現(xiàn)実を超えて聲明を誇張するとき、その結(jié)果は単なる恥ずかしさ以上のものです。 「最大のリスクの1つは、企業(yè)がAIに依存しすぎ始め、セキュリティ対策を削減し、適切な手動(dòng)監(jiān)督なしで決定を下す可能性があることです」とYerushalmi氏は述べています。これはまた、従業(yè)員、投資家、一般の人々の信頼を損ないます。

グローバルな見出しの1つの例は、エアカナダのAIエージェントであり、これは誤って死別の割引について顧客に通知します。裁判官は後に、航空會(huì)社がAIの不実表示に責(zé)任を負(fù)っていると判斷しました。エアカナダは虛偽の割引を獲得しなければなりませんでした。裁定は強(qiáng)い先例を設(shè)定します。企業(yè)は、AIの言うことに対して責(zé)任があります。

Yerushalmiは次のように付け加えました。「AIが進(jìn)歩的で制御可能な方法で統(tǒng)合されると、強(qiáng)力な意思決定ツールになります。

投資家が物質(zhì)を識(shí)別する方法

AIであると主張するすべての製品がこのラベルに値するわけではありません。 「製品が些細(xì)な方法または表面的な方法でAIを使用している場(chǎng)合、それはおそらく誇大広告です。真の革新は、業(yè)界全體の運(yùn)用プロセスを根本的に再形成する獨(dú)自の革新的なAIを構(gòu)築する企業(yè)にあります」とYerushalmiは説明しました。

Fetcherrでは、この革新は、航空業(yè)界の伝統(tǒng)的に孤立した価格設(shè)定と収益管理能力を組み合わせた現(xiàn)実世界のシステムに具體化されています。これは、タスクを自動(dòng)化するだけでなく、AIがワークフローを?qū)g際にリファクタリングする方法の素晴らしい例です。投資家がこの區(qū)別を特定することが重要です。

エッセンスは、パフォーマンスメトリック、リアルタイムのユースケース、製品の進(jìn)化のように見えます。AIデモンストレーションやGPTプラグインをまばゆいているだけではありません。

ブランドが直面するリスク

誇張されたAI製品は、個(gè)人や企業(yè)に複數(shù)の結(jié)果をもたらします。ビジネスとして、あなたは技術(shù)的な失敗のリスクだけでなく、ブランドの評(píng)判に損害を與えるリスクも危険にさらされています。 2023年のCiscoの調(diào)査によると、消費(fèi)者の60％がAIがデータを使用する方法を心配しており、65％がAIの亂用により組織に対する信頼が失われたと答えています。研究情報(bào)による別の新しい調(diào)査では、ほぼすべての回答者が「AIが虛偽の情報(bào)を広め、重大なエラーや事故につながる可能性があることを懸念していました」。

これらのデータは、AIと組織が信頼性の危機(jī)を拡大していることを示しており、組織は現(xiàn)在、AIツールを構(gòu)築および展開する必要があることを示しています。 Yerushalmiは、「主な損害は信頼の喪失である」と繰り返しました。この信頼の喪失は、AIが顧客のやり取りや規(guī)制されたワークフローで大規(guī)模に展開されると、壊滅的な結(jié)果をもたらす可能性があります。

ノイズに浸透する方法

では、企業(yè)はどのようにノイズに浸透しますか？ Yerushalmiの場(chǎng)合、答えはA/Bテストにあります。 「ビジネスでは、最終的な目標(biāo)は収益性と効率を高めることであり、AIのパフォーマンスを検証する最良の方法は、A/Bテストなどの科學(xué)ツールを使用することです」と彼は言いました。

AIの影響力が高まるにつれて、測(cè)定可能な基準(zhǔn)は、効果的なAIモデルを構(gòu)築し、それらを安全かつ正常に展開するために重要です。 MLCommonsやスタンフォードのヘルムベンチマークなどのアクティビティは、どちらも業(yè)界の多くの専門家から高く評(píng)価されていますが、モデルのパフォーマンス、バイアス、セキュリティの透明性を提供するように設(shè)計(jì)されています。コーポレートチームにとって、この厳密なチームは、実際のソリューションと投機(jī)的なソリューションを區(qū)別できます。

本當(dāng)のAI革命

Yerushalmiは、私たちが実際にAI革命の真っin中にいることに同意していますが、「すぐに、フェッチェルのLMMのようなモデルは企業(yè)の実際の運(yùn)用を促進(jìn)する」と考えています。彼は、この変革はチャットボットによってはなく、運(yùn)用、価格設(shè)定、物流、戦略を効率的に最適化する意思決定エンジンによって主導(dǎo)されると述べた。

実際に將來的にもたらすものはまだ見られますが、業(yè)界は一般に、AIの本當(dāng)の可能性は目を引くデモンストレーション、または數(shù)十億ドルの投資でさえないと考えていますが、これらは素晴らしいですが、埋め込まれた知性変革産業(yè)の中心にあります。

以上がAI戦略が本物かどうかを判斷する方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。