Khurram AkhtarはProgrammersForceの共同創業者である。
バブルは崩壊するが、永続的なプラットフォームは時の試練に耐える。これは2000年代の歴史的なドットコムバブル崩壊から明らかだ。生成AI（GenAI）が見出しを独占し、企業価値評価が急騰し、投資家が即座のブレークスルーを約束する企業を熱心に支援する中、ドットコムバブルのような崩壊への懸念も迫っている。これは重要な問いを投げかける。どのAIプラットフォームが差し迫った市場の淘汰に耐えられ、どれが消え去る可能性が高いのか。
私が状況を分析した結果、すべてのプラットフォームが同等に作られているわけではないことがますます明確になった。たとえ生成AIがバブルの中にあったとしても、真の価値を一貫して提供し、堅実なユニットエコノミクスを維持するプラットフォームが最も存続する可能性が高い。この差別化が、進化する市場でどのプレーヤーが成功するかを決定する鍵となるだろう。
ドットコムバブルからの教訓
今日のAIブームと同様に、1990年代後半には膨大な資本がインターネット関連スタートアップに流入した。ドットコムバブルが膨張するにつれ、インターネット事業を巡る楽観論は莫大な投資と急速な成長をもたらした。しかし、最終的な崩壊は業界に広範な壊滅的打撃を与えた。当時のピュー・リサーチ・センターの報告書によると、この期間中に555社以上の主要なインターネット関連企業が閉鎖された。
この歴史的視点は、安全なAI事業に投資したい今日のAI投資家にとって重要な教訓を提供する。2000年代初頭の生き残り企業であるアマゾン、グーグル、イーベイは、具体的な問題を解決したからこそ成功した。彼らは人々が定期的に使用し、対価を支払う意思のある製品を構築し、データ、ネットワーク効果、効果的な流通を通じて競争優位性を確立した。今日の文脈では、各セクターの企業が同様の回復力を示している。私が見るところ、グーグルは関連性の高い検索結果を提供し、それを効率的に収益化することで検索と広告で優れた成果を上げ、イーベイは買い手と売り手を確実に結びつけ、アマゾンはシームレスな商取引体験で信頼を獲得し続けている。
一方、苦戦したドットコム企業は脆弱なビジネスモデル、薄い利益率、脆弱な流通チャネルを持つことが多かった。また、緊急性のない事柄に集中する傾向があり、派手な売り込みやトレンディなウェブサイトでは真の有用性に代わることはできないことを示した。
生成AI：成功するために設計されたものの共通特性
多くのAIシステムは脆弱な模倣品である。汎用チャットボット、模倣アプリ、長期的価値が限定的な高コストのデモが最もリスクが高い。それらが幻覚を起こす傾向は、特に金融、セキュリティ、コンプライアンスなどの機密性の高いセクターで、信頼を急速に損なう可能性がある。出力を検証し、統合を確保するメカニズムがなければ、これらのモデルは真のROIを提供できないことが多く、エラー、不正確さ、一貫性のない品質が採用をリスクの高いものにする。信頼性、監査可能性、測定可能な影響がなければ、これらのツールは失敗したドットコム事業と同じ運命をたどるリスクがある。
結局のところ、真に不可欠であることが証明されるプラットフォームはわずかであり、存続する可能性が高いものはドットコムブームの生き残り企業と重要な特性を共有すると私は考えている。それらは既存のワークフローにシームレスに統合され、具体的な価値を提供し、現実世界の課題に一貫して対処する。実際には以下のようなものだ。
インフラとツール
開発者、アナリスト、企業をサポートするAIプラットフォームは、2000年代のクラウドプロバイダーと同様に、不可欠なツールとなっている。これらのプラットフォームは日常的に利用され、データ処理、機械学習機能、分析機能などの重要なサービスを提供している。その結果、多数の他のアプリケーションの基盤となることが多く、企業が効果的にイノベーションを起こし、業務を合理化することを可能にしている。
日常業務に組み込まれたワークフロー支援ツール
生成AIは、長い報告書を要約し、整理されたコンテンツを作成し、コーディングを支援し、日常的なテキスト作業を自動化することで、人々の日常業務を支援できる。ユーザーがこれらのツールを採用するにつれ、テクノロジーは彼らの働き方の重要な部分となる。
フィードバックループを持つデータ優位性のあるアプリ
独自データを活用し、継続的な改善に取り組むプラットフォームは、他者が複製することが困難な重要な競争優位性を開発する。このダイナミックなAIは単なる静的なツールではなく、積極的に学習し、能力を洗練させ、ユーザーにとって最も重要なタスクの処理においてますます熟達し、最終的にはより高い効率性とユーザー満足度を推進する。
信頼性、安全性、ガバナンス、評価
成功したドットコム企業が信頼性と説明責任の上にレガシーを構築したように、現在のAI企業もこれらの価値を優先しなければならない。厳格なプロトコルと透明なプロセスを確立することで、組織はユーザーの期待と業界標準の両方を満たすというコミットメントを示すことができる。
生き残るために、生成AIビジネスモデルは現在の製品の弱点を修正する製品の作成に焦点を当てるべきだ。AI企業は既存の学術研究を活用して、さまざまな領域における既存製品の欠点を理解し、ギャップを特定することさえできる。コネチカット大学の研究は、AIの幻覚という継続的な課題を強調し、出力が信頼性と正確性を維持することを保証するための継続的な人間の監視の必要性を強調している。
ビジネスリーダーへの重要なポイント
ドットコム時代の教訓は、存続するのは真の有用性であり、単なる誇大宣伝ではないことを明確にしている。膨張した企業価値評価は現れては消えるかもしれないが、真の価値を一貫して提供するプラットフォームは存続する。AIにとって、これは日常のワークフローに統合され、検証可能な成果を生み出し、フィードバックと学習を通じて時間とともに改善されるツールを意味する。
生成AIは引き続き興奮を駆り立てるだろうが、信頼性があり、説明責任があり、提供する成果の点で測定可能なプラットフォームのみが、バブルを巡る誇大宣伝が収まった後に生き残るだろう。ドットコムバブル崩壊後により強くなって現れたテクノロジー大手と同様に、生き残るAIビジネスモデルは次の10年間のデジタルトランスフォーメーションを形作るだろう。
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