Ankit Pathak氏、Consultadd CEO | 企業が次世代のテクノロジーとリーダーシップ人材を構築することを支援
AI（人工知能）がバブルかどうかを尋ねられたとき、私の正直な答えはシンプルだ。もちろん、そうだ。
しかし、それはリーダーが思考を止めるべき場所ではない。
私は、米国全土のクライアント向けにAI駆動型ソリューションを構築・実装するテクノロジー・コンサルティング企業を経営している。私は2つの現実を同時に目にしている。AI市場の一部は明らかに過大評価されており、資本がストーリーを追いかけている。同時に、AIはすでに実際の企業が採用し、意思決定し、運営する方法を再構築している。
投機だけを見れば、その下にある構造的な変化を見逃す。技術だけを見れば、過剰な支払いや過剰な構築のリスクを過小評価する。リーダーシップは、これら2つの真実の中間に位置する。
内側から見たバブルの姿
外側から見ると、AIブームは数兆ドルの企業価値評価とチップ不足に関するものだ。内側では、様相が異なる。
AIを無視できないことは分かっているが、どこから始めればよいか分からないクライアントに出会う。彼らは同じように聞こえる複数のプラットフォームの売り込みを受けてきた。チームはツールを試してきたが、どれも中核的なワークフローには到達していない。CFOは、技術が毎月進化する中で、長期的なコミットメントをためらっている。
同時に、投資環境も見える。主要テクノロジー企業は、データセンター、チップ、AIインフラに巨額の資本を投入している。スタンフォードAIインデックスレポートは、市場の不確実性の中でも世界のAI投資が安定していることを示している。各国政府はAIを国家的優先事項として扱っている。ベンチャー資金は、AIの物語を持つあらゆるものを追いかけている。
この高い関心、高い支出、低い明確性の組み合わせは、まさにバブルのように感じられるものだ。
このバブルに本物の核心があると考える3つの理由
私がAIブームを否定しないのは、同様のサイクルが展開するのを見てきたからだ。初期のクラウド時代には、多くの企業が過大評価されていたが、サービスとしてのインフラへの移行は本物だった。ドットコム時代も同じパターンをたどった。企業は消えたが、インターネットは消えなかった。
AIにも同じ二面性がある。騒々しい表面と、その下にある堅固なもの。
私の会社とクライアントプロジェクト全体で、3つの形態の価値がすでに明確になっている。
第一に、実際の生産性向上だ。下書き、要約、分類、基本的な分析は、今や数時間ではなく数分で完了する。クライアントとの仕事で、私は業界全体で同様の採用を見てきた。これは仕事を排除するものではない。それらの仕事が処理できることを変えるのだ。
第二に、AIは意思決定に影響を与えている。あるクライアントのために、私たちは何年にもわたる採用とパフォーマンスデータを分析し、マネージャーが一度も疑問に思わなかったパターンを浮き彫りにするAI対応システムを構築した。それは彼らに代わって意思決定を行うものではない。彼らが尋ねる質問の質を向上させるのだ。
第三に、データが適切に接続されると、AIはビジネスを理解するための新しいレンズになる。ダッシュボードはしばしばリーダーが見ることを期待するものを反映する。モデルは彼らが見ていなかったものを浮き彫りにする。私のチームがAIを使用してセグメント全体の価格設定の前提を検証したとき、リーダーシップの会話は直感からトレードオフへと移行した。
これらのどれも、すべてのAI株が適正に評価されていることを保証するものではない。しかし、基盤となる技術が架空のものではないことを示している。
基盤、ラッパー、そして真のリスクが存在する場所
AIバブルをめぐる議論は、しばしばすべてのAI企業をひとまとめにする。しかし、市場はそのようには機能しない。
基盤には、基礎的なプレーヤーがいる。チップメーカー、先端装置サプライヤー、ハイパースケールクラウドプロバイダー、大規模モデル構築者、中核インフラを運営する企業だ。これらは資本集約的で、厳しく規制され、しばしば戦略的と見なす政府によって支援されている。
その上には、アプリケーション企業の広い層がある。一部は意味のある統合で実際の問題を解決している。多くは、他者のモデルの上に薄いラッパーを被せたものだ。
CEOとして、私は過剰の大部分が中核ではなく周辺で洗い流されることを予想している。何十もの個別ソリューションが消えることを想像する方が、世界が先端コンピューティングや大規模モデルを放棄することを想像するよりもはるかに容易だ。
この区別は重要だ。あなたのAI戦略が1週間で置き換えられるツールに依存している場合、ポータビリティが必要だ。インフラ層に近い機能に依存している場合、長期的な供給、価格決定力、集中リスクについて考える必要がある。
空気が抜けたら何が起こるか
リーダーがしばしばためらう理由は1つだ。「もし私たちが多額の投資をし、誇大宣伝が薄れ、市場が崩壊したらどうなるのか？」
調整はある時点でほぼ確実に起こる。資金調達は減速し、ビジネスモデルは失敗し、企業価値評価はリセットされる。しかし、調整は消滅ではない。
景気後退は、貸借対照表、採用、後期段階の資金調達に影響を与えるだろう。取締役会はより慎重になるだろう。
それが行わないことは、構造的な採用を元に戻すことだ。PwCのグローバルAI調査は、リーダーがAIを実験ではなく戦略的能力として見るようになっていることを示している。企業がAIを中心にワークフローを再設計し、それが機能すると、プロバイダーの株価が下落したからといって手動プロセスに戻ることはない。病院がAI支援トリアージから測定可能な改善を見ると、企業価値評価が縮小したからといってシステムをオフにすることはない。
真のリスクは、誤ったエクスポージャーで次の段階に入ることだ。
この段階でリーダーにどう行動すべきかアドバイスするか
クライアントとAIバブルについて話すとき、私のアドバイスは実践的だ。
小さく始めるが、真剣に始める。パイロットは問題ないが、測定可能な成果に結びついた少なくとも1つの本番ユースケースにつながるべきだ。
スタックのどこに位置するかを知る。インフラ、プラットフォーム、軽量ツールのどれに依存するかによって、依存関係と交渉力は異なって見える。
AI支出を戦略的資本支出として扱う。主要な投資と同じように、回収期間とシナリオを理解する。
社内リテラシーを構築する。私の会社では、進歩は1つの大規模プロジェクトからではなく、共有標準に変わった構造化された実験から生まれた。
最も重要なことは、極端を避けることだ。AIとラベル付けされたすべてを購入することは危険だ。完璧な明確性を待つことも同様にリスクが高い。私が信じるようにAIが進化すれば、待つ企業は追いつこうとする企業になるだろう。
バブルと構築は一緒に続くだろう。リーダーは物語をコントロールできないが、それにどれだけ賢明に参加するかはコントロールできる。
