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重要なのは、大規模AIとそれに付随する問題とは異なり、私たちは実際にAIエージェントを信頼する傾向にあることだとブリエとそのチームは指摘している。彼らは「特定のタスク、例えば業務用メールの作成、コーディング、データ分析などについては、AIエージェントへの信頼度が高い」と述べている。
回答者の70％がデータの分析と統合をAIエージェントに任せても良いと考えており、50％が自分に代わって業務用メールを送信することをAIエージェントに任せても良いと答えている。
だが彼らは同時に、AIエージェントは大規模AIと同様に、「AIが下した決定を検証するためのガードレールが必要で、透明性と説明責任を確保する必要があります」と付け加えている。
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回答者の約75％がコードの生成と反復的な改善などのタスクにAIエージェントを導入する意向を示している。その他のタスクには、「レポートの下書き作成、フィードバックの組み込み、推敲」（70％）、「ウェブサイトコンテンツの研究、執筆、最適化（68％）」などが含まれる。
実際の導入例として、ブリエとその同僚は、スウェーデンの決済会社Klarnaを挙げている。「Klarnaでは、約700人分の業務量に相当するタスクを処理するAIアシスタントを使用しています。このAIアシスタントは、サービスリクエストの対応、返金の管理、さまざまな言語での返品処理を行っています」
（forbes.com 原文）
