特に企業内において、広範な自動化業務への熱は冷めつつある。焦点は、次なるチャットボットを構築することではなく、組織がワークフロー内にAIを完全に統合できるよう支援し、力を与えることへと移っている。
そしてそれには、エージェンティック（自律的）なアプローチが必要となる。組織は、自社のブランドボイスを増幅させるためにAIをどのように活用するかについて、創造性を発揮しなければならない。また、AIの展開が自社のチームやワークフロー、プロセスにおいてどのようなものになるかを、綿密に考える必要もある。
だからこそ、この3つのカテゴリーが成長し、機械学習プロジェクトなどより伝統的な他のカテゴリーは減少しているのだ。
・自動化：33％減（3981件→2685件）
・機械学習：28％減（1270件→919件）
これらの兆候が示しているのは、もはや「単にAIを扱えること」自体にはそれほど大きな価値がないということだ。なぜなら、普通のプロンプトを入力することなら、ほぼ誰にでもできるからだ。今や焦点は、「AIの基本」や「プロンプトの入力方法」から、「プロンプトを次々と連鎖させ、私たちの仕事をサポートするシステム全体や『同僚（エージェント）』をいかに構築するか」へと移行している。
こうした非常に現実的で具体的な課題に対して、カスタマイズされた解決策を提示できる専門知識を備えたプロフェッショナルが求められているのだ。
そして、汎用的なAIの利用から脱却し、業界特化型のカスタマイズされたアプリケーションへの需要が高まっている──これは、筆者が一般的なオフィスワークの現場で目にしてきた、拡大しつつある傾向だ。
フリーランスでAIトレンドから収益を得る方法
あなたがフリーランスのプロフェッショナルであれ、本業以外で副収入を築こうとしているのであれ、これらは注視すべき機会だ。そして、ありふれたサービスを提供するのではなく、自身の独自のドメイン知識（特定の専門領域における知見）や業界のバックグラウンドを活かして、クライアント向けに業界特化型のソリューションを作成し、自身のニッチな分野で高価値な存在としてのポジションを確立するべきだ。
