1990年代にオープンで相互運用可能な標準規格を基盤として構築した企業は、デジタル時代のインフラストラクチャーとなった。一方、閉鎖的な独自システムを構築した企業は、最終的に解体されるか、買収されるか、あるいは無関係な存在となった。
このパターンが再び繰り返されようとしており、正しい選択をするための時間的猶予は急速に狭まっている。
「1990年代から得られる教訓は、単に『オープンが勝利した』ということではない」と、Cisco Outshiftのゼネラルマネージャー兼シニアバイスプレジデントであるヴィジョイ・パンディ氏は語る。「教訓は、限られた時間内に下されたインフラストラクチャーに関する意思決定が恒久的なものになったということだ。……一度配線が完了すれば、それを引き剥がして最初からやり直すことはできない」
AI分野において、企業が今後12～18カ月の間に採用するプロトコル、ID管理システム、ディスカバリーサービス、共有メモリー層は、マルチエージェントソフトウェアの基盤となる。適切なインフラストラクチャーが整備されれば、企業はパンディ氏とOutshiftチームがコグニション・インターネットと呼ぶものの構築に向けて前進できる。これにより、エージェントは単に接続して通信するだけでなく、意図を共有し、知識を蓄積し、オープンで相互運用可能な方法で集合的にイノベーションを起こすことが可能になる。
「1990年代のインターネットは接続性の問題を解決した」とパンディ氏は言う。「我々が今構築しているものは、認知の問題を解決するため、より困難だ。エージェントは不透明なデータを交換するだけでなく、内部を覗き込んで共通理解を構築し、目標を調整し、時間をかけて知識を蓄積する必要がある」
AIコラボレーションを企業目標として設定する
今日、ほとんどの企業は、初期のウェブアプリケーションと同じ方法でエージェントを展開している。つまり、特定の部門の特定のタスクを処理するスタンドアロンサービスとしてだ。サイト信頼性エンジニアリングエージェントがここに、コーディングアシスタントがそこに、カスタマーサービスエージェントがサポート部門に、財務エージェントが財務計画・分析部門に配置される。それぞれは自分の領域では問題なく機能する。
「これらのエージェントが複雑なビジネス成果について調整する必要がある場合……できない」とパンディ氏は言う。「意図を共有せず、コンテキストを共有せず、互いの知識を基に構築することは確実にない。人間のチームと同様に、調整し、交渉し、妥協し、調整する必要がある」
AI経済を定義する企業は、異なるアーキテクチャー上の選択を行っている。彼らは、部門、ベンダー、組織の境界を越えて機能するよう、最初から設計されたシステムを構築している。
目標は、有能なエージェントの集合ではない。成長するにつれてより賢くなるエージェントのネットワークだ。
「孤立ではなく、構成のために構築せよ」とパンディ氏は言う。「それが今、最も重要なアーキテクチャー原則だ」
相互運用性を競争優位性として受け入れる
旅行業界は数十年前にこの原則を理解し、複数の業界リーダーが相互運用可能なシステムの構築を選択した。これにより、航空会社、ホテル、レンタカー会社がサービスを組み合わせることが可能になった。この初期のアーキテクチャー上の決定により、ホテルとレンタカーを含む複雑な複数区間の国際旅行の予約が、現在では30秒で完了する。
「構成可能なインフラストラクチャーに早期に投資する業界は、常に価値を獲得する」とパンディ氏は言う。「独自のサイロを構築した業界は、自らをアンバンドルしようと数十年を費やすか、高い代償を払う」
一部の企業は、オープンで相互運用可能な標準規格へのコミットメントが、同じ基盤上に構築するライバルに競争優位性を譲ることを意味するのではないかと懸念するかもしれない。パンディ氏は、これを誤ったトレードオフだとしている。
「オープンなインフラストラクチャーは、実際には独自の投資を保護する。なぜなら、エージェントが単一ベンダーのエコシステムにロックインされないことを意味するからだ」と彼は言う。
マルチエージェントAI時代において、ベンダーロックインは実存的脅威となり得る。独自のエージェントインフラストラクチャー上に構築する企業は、価格変更やAPI廃止から、システムがサイロ化され孤立するまで、わずか一歩の距離にある。
エージェントAIをチームに統合する
コグニション・インターネットは、人間の判断を置き換えるのではなく、増幅するように設計されている。
「我々はマルチエージェント・人間チームのためのアーキテクチャーを構築している」とパンディ氏は言う。「人間は、ダッシュボードを監視する監督者ではなく、第一級の参加者だ」
人間の参加がないマルチエージェントシステムは既知の境界内で最適化するが、人間とエージェントのネットワークは、どちらも単独では解決できない問題を推論できる。これこそが、時代遅れのインフラストラクチャーと10年を定義するイノベーションを区別する能力だ。
「分散型人工超知能への道は、エージェントと人間の協力を通じて進む」とパンディ氏は言う。「エージェントは機械の速度と規模で動作する。人間は真に新しい状況についての判断と倫理的推論をもたらす」
特定のAIモデルを超えて考える
技術的不確実性の瞬間において、選択肢に圧倒されるのは自然なことだ。特にAIでは、分析麻痺は現実のものだ。ここで、パンディ氏は一見逆説的なアドバイスを持っている。どの特定のAIモデルを採用するかで悩まないことだ。
「モデルは、減速しない曲線でより良く、より安価になっている」と彼は言う。「あなたの差別化要因は、どのモデルを選んだかでは決してない」
代わりに、その周りに何を構築しているかに焦点を当てよ。エージェントAIにおいて、持続可能な優位性は、単一ベンダーのロードマップに人質に取られないオープンなインフラストラクチャー、時間とともに深まる組織的知識、そして後付けではなく基盤に組み込まれたガバナンスから生まれる。
自社のAIの未来について困難な決定を下すビジネスリーダーに対し、パンディ氏は3つの推奨事項を持っている。
- エージェント固有のID管理、ディスカバリー、オブザーバビリティに投資する。これにより、エージェントが組織の境界を越えて他のエージェントを見つけ、認証し、調整できるようになる。
- 組織的な筋肉記憶を開発するため、マルチエージェントシステムを意図的に構築する。低リスクの問題から始め、基盤層をテストし、そこから成長させる。
- 目標調整と永続的な共有コンテキストのためのプロトコルを展開する。これは、相互作用ごとにリセットされるのではなく、複利的に増加する組織的記憶の種類だ。
結局のところ、パンディ氏が言うには、組織がアーキテクチャーを定義するつもりなのか、それとも他の誰かからそれを借りるつもりなのかということだ。
「すべての企業にとっての問題は、集合知がどのように機能するかを形作る手助けをしたいのか、それとも他の誰かが構築することを決めたものを採用するのかということだ。コンピューティングの歴史が我々に何かを教えてくれるとすれば、形作る者が不釣り合いな価値を獲得するということだ」
コグニション・インターネットについて詳しく知るには、「接続から認知へ：超知能のスケールアウト」を読むか、Cisco Outshiftでインタラクティブにコンセプトを探索してほしい。
