Srini Attili氏、エグゼクティブ・バイスプレジデント | 民間事業グループ | SAIC
1世紀以上にわたり、企業は1つの基本的な前提を中心に設計されてきた。人間の認知能力は希少である、という前提だ。その前提が崩れ始めている。
企業向けAIの第一波は生成に焦点を当てていた。コパイロット、チャットインターフェース、生産性向上だ。次の波はオーケストレーションになる。単に知能を生成するのではなく、ワークフロー、システム、デジタルワーカー全体に認知能力を経済的に配分することだ。
この変化は、テクノロジーをはるかに超える影響を持つ。企業が労働力、ガバナンス、オペレーティングモデル、そして価値創造そのものについて考える方法を変える。今日、ほとんどの組織は依然として、モデルの品質、ベンチマークパフォーマンス、生産性支援というレンズを通じてAIを評価している。これらは重要だ。しかし、それらはますます当たり前のものになりつつある。
より困難な企業の課題は運用化だ。AIシステムが企業のワークフローに深く入り込むにつれ、組織は認知能力をどこで高コストにすべきか、実行をどこで決定論的にすべきか、人間をどこでループに残すべきかについて決定を下さなければならない。課題はもはや単に知能を生成することではない。それを責任を持って、経済的に、そして大規模に調整することだ。
ここで、トークノミクスははるかに大きなものへと進化し始める。ワークフォース・エコノミクスだ。数十年間、エンタープライズソフトウェアは主にシート単位で拡張してきた。組織は人間の労働を補強するためにシステムを購入した。しかし、エージェント型システムは、価値創造をタスク、ワークフロー、成果、例外管理へとシフトさせ始めている。これは企業経済を根本的に変える。
推論には今や変動費がかかる。すべてのワークフローが最先端モデルの推論を必要とするわけではない。すべてのタスクが高価な認知能力に値するわけではない。企業は、モデル選択、ルーティング、決定論的実行、検証、レイテンシ、ガバナンス、コストを動的にバランスさせることができるアーキテクチャをますます必要とするだろう。
多くの点で、組織は今日労働力を管理するのと同様に認知能力を管理し始めるだろう。高価な専門知識を控えめに配分し、反復可能な実行を積極的に自動化し、曖昧さ、判断、またはリスクが人間の関与を必要とする場合にのみ例外をエスカレーションする。
決定論的な出力または検証可能な成果がある場所では、破壊の可能性が大きくなる。請求ワークフロー、回収、プロジェクト管理、インフラ運用、ソフトウェアエンジニアリングの一部、企業サポート機能、業務報告はすべて、ハイブリッド実行モデルがますます出現する例だ。これが、「AIエージェント」に関する現在の議論が企業環境ではしばしば不完全に感じられる理由でもある。
未来の企業は、構造や説明責任なしに動作する孤立した自律エージェントに依存しないだろう。代わりに、組織はますます監督されたデジタルワークフォースを構築するだろう。アイデンティティ、権限、ガバナンス、監査可能性、オーケストレーション層、所有権モデル、人間へのエスカレーションパスを持つデジタルワーカーだ。この区別は重要だ。
規制された環境やミッションクリティカルな環境では、能力だけでは不十分だ。信頼性、追跡可能性、説明責任、ガバナンスが同様に重要になる。企業は単にAIツールを展開しているのではない。ハイブリッドワークフォースの設計を始めているのだ。
この変化には、新しい層の企業インフラが必要になる。私が認知スタックと考えるものだ。企業が以前にクラウドスタック、サイバーセキュリティスタック、データスタックを構築したように、今度は基盤モデル、ルーティング、オーケストレーション、メモリ、決定論的システム、検証層、モニタリング、ガバナンス、経済的最適化を組み合わせた階層化された認知アーキテクチャが必要になる。
したがって、企業リーダーにとっての課題は、モデルの実験よりも認知オーケストレーションについてのものになりつつある。
• 高価な推論はどこで使用すべきか？
• 決定論的ワークフローはどこで支配すべきか？
• 人間はどのように関与し続けるべきか？
• 組織はデジタルワーカーを責任を持ってどのように統治すべきか？
• そしておそらく最も重要なのは、企業は認知能力を持続可能にどのように拡張すべきか？
企業AIの勝者は、単に最もスマートなモデルを構築するだけではない。最も経済的に持続可能な認知システムを構築するだろう。人間の専門知識、統治されたデジタルワーカー、決定論的ワークフローを拡張可能なオペレーティングモデルに組み合わせるのだ。
未来の企業は単に知能を消費するだけではない。認知能力を戦略的資源として管理するのだ。
