エンタープライズAIはもはや将来の野心ではありません。完全に運用段階に入っています。モデルの能力は、ほとんどの組織が吸収できるよりも速く進歩しており、パフォーマンスのコストは低下し続けています。世界的に、AI投資は2026年に2.5兆ドルに達すると見込まれており、前年比44%増となります。多くの企業にとって、この投資は断片化を生み出しています。インテリジェンスはサイロに蓄積される可能性があり、例えば営業担当者は未解決のサポートチケットを知らず、マーケティングシステムは財務部門が顧客について既に知っていることを把握せずにコンテンツをパーソナライズしています。各機能は単独ではうまく機能するかもしれませんが、企業全体としてはほとんど学習せず、行動するための情報も少なくなります。
AIをツールとしてから運用モデルとしてへと移行すること——このレポートで「エージェンティックシフト」と呼んでいるもの——は、より優れたモデルやより高速なインフラストラクチャよりも根本的なものを必要とします。それには、人、プロセス、データをリアルタイムで接続し、そのインテリジェンスに基づいて確実に行動するためのガバナンスと制御が必要です。これは、アーキテクチャと運用モデルの両方を同時に再考することを意味します。第一に、量ではなくアクセシビリティのためにデータインフラストラクチャを再構築すること。第二に、固定されたテクノロジースタックを、モデルやツールの変化に応じて進化できる構成可能なアーキテクチャに置き換えること。そして最後に、インテリジェンスがどこで実行されるか、誰がそれを制御するか、組織や管轄の境界を越えてどのように動作するかなど、AIの主権に関する問題を解決することです。
主な調査結果は次のとおりです。エンタープライズAIのスケーリング問題は構造的です。プロセスファーストの企業がリードしています。世界のAI支出は急増しており、モデルの能力はほとんどの組織が統合できるよりも速く進歩しています。それでも、大多数の企業は依然としてAIを通じて収益を伸ばしておらず、運営方法を根本的に再考していません。持続的なリターンを生み出している企業は、共通の規律を共有しています。彼らはプロセスの再設計をモデル選択に先行する作業として扱い、展開後に役割やワークフローを後付けするのではなく、テクノロジーがどのように進化するかに向けて構築しています。
AIを複合可能にするのは、データの豊富さではなく、データの準備状態です。ほとんどの企業は、データを持っていることとAI対応のデータを持っていることはまったく別のものであることに、手遅れになってから気づきます。主権的で構成可能な基盤——データが存在する場所で、移行や集中化なしにクエリと準備を行う——は、生のデータ資産をAIエージェントが行動できるインテリジェンスに変換できます。データ居住法、マルチクラウド環境、構造的複雑さにより集中化がますます非現実的になるにつれて、モデルが実行される場所とデータが存在する場所に対する主権的制御が、その適応性を維持します。
出典: MIT Technology Review AI · 要約：HeadlinesBriefing