MIT Technology Reviewのカスタムコンテンツ部門Insightsが発表した調査結果によると、ほとんどの企業はまだパイロットプロジェクトや従業員支援の段階にある。Atlanの共同創業者Prukalpa Sankar氏は、主な不足点はモデル自体よりも、それらが使用されるコンテキストにあると指摘する。
能力と用途の間のギャップ
この調査結果によると、回答者の38%が自社では主にAIに関するパイロットプロジェクトを実施していると回答し、35%がコパイロットや会話型アシスタントなどのツールを使って従業員の業務を支援していると回答した。AIエージェントを本番環境で運用している企業はわずか12%であり、主要プロセスの大部分の作業をAIで実行していると回答した企業は3%に留まった。
「モデルができることと、組織内で実際に役立つ方法との間には大きなギャップがあります」とPrukalpa Sankar氏は述べる。さらに「具体的な用途ごとに見れば、汎用人工知能はすでに存在しています。ただ、今日のほとんどの企業では、あまり役に立っていないだけです」と付け加えた。
コンテキスト層
同氏によれば、欠けているピースはコンテキスト、すなわちAIが企業を深く理解する能力である。彼女は「コンテキスト層」を、組織の記録システムやデータなどのビジネスシステムと、AIプラットフォームの間に位置するアーキテクチャ基盤として説明する。この層は企業情報を、AIエージェントやモデルが利用できる機械可読の構造化されたコンテキストに変換し、知識の蓄積を可能にする。
「AIのためのコンテキスト層がないことは、まるで世界で最も優秀なインターンを雇い、目隠しをして組織に放り込むようなものです」とPrukalpa Sankar氏は述べている。
このコンテンツはMIT Technology Reviewによると人間によって執筆され、編集部によって制作されたものではない。使用された可能性のあるAIツールは、人間の監督下での制作プロセスに限定されている。
