ソートリーダー
Gen AI: 企業の大手ブランドからスタートアップ ソリューションへの移行
生成 AI とチャットボットは、2022 年までに世界が見たことのないものではありません。それは Siri や Alexa のことでさえありません。自然言語処理の最初の例の 57 つである古き良き ELIZA のことです。彼は現在 XNUMX 歳の女性です。 。しかし、わずか半世紀後、Chat GPT やその他の注目すべき大規模言語モデルによって、このテクノロジーが幅広い業界で商業的に実行可能であることが証明され、企業はできるだけ早く生成 AI ソリューションが必要であることを理解しました。
しかし、生成 AI が何に必要なのかを理解している企業はほとんどなく、タスクの複雑さと必要なリソースを理解している企業はさらに少ないです。ここで私たちが登場するのが、アクセラレーターとコンサルティング会社です。
オーダーメイドですか、それとも既製服ですか?
好みの生地、色、特定の機会を念頭に置いて、個人の寸法に従って仕立てられた良いスーツは、価値のある投資です。そのようなスーツを着ている人々は、自分の見た目を気にしません。彼らは自分が完璧に見えることを知っており、それに応じて感じています。特定のビジネス目標を達成するために作られ、セキュリティが強化され、企業システムに完全に統合される、カスタマイズされた AI 技術ソリューションは、まさにジェームズ・ボンドのスーツです。
これは一般的なアイデアを与える良い比較です。しかし、市場リーダーであっても、ほとんどの企業が既製の AI ソリューションの導入を好まない理由をもう少し詳しく見てみましょう。
まず第一に、効果的な Generative AI の統合は、各企業の非常に個別の作業なしには不可能であり、そのためには、企業の戦略的開発計画、目標、およびリソースの利用可能性についての情報を備えた別個のチームが必要です。ある企業では有効に見えるジェネレーティブ AI ソリューションも、別の企業ではおそらく役に立たないと思われるでしょう。
第二に、小規模なスタートアップ企業は、企業の詳細に完全に没頭し、オープンソース モデルを操作し、企業データに基づいて安全にトレーニングし、それを企業データに配置できる AI 専門家のチームによるオーダーメイドのソリューションを提供します。クライアントのサーバー。これにより、オンプレミス ソリューションを作成し、企業にとって優先事項である安全なデータ展開とストレージの要件に準拠することができます。
企業は何のためにジェネレーティブ AI を必要としているのでしょうか?
Gen AI は企業市場では比較的新しいため、経験を積んで進歩するための主な方法は、試行錯誤を通じて、つまりパイロットを開始することです。さまざまな分野にわたって十分なベンチマークが得られるまでは、これが企業固有のニーズに完全に適合するソリューションを見つける最も生産的な方法です。
それにもかかわらず、Generative AI ソリューションに対する企業の要求には特定の傾向があります。
LLM に基づくスマート テキストおよび音声ボットは、顧客サービスに高品質の支援を提供し、さまざまな複雑さのレベルのクエリをサポートします。
従業員 AI アシスタント (つまり、潜在顧客とのリアルタイムの会話を分析し、同時に専門家向けのアイデアと顧客オファーを生成する営業マネージャーのヘルパー)
開発者向けの副操縦士
採用と新人研修の自動化のための HR ソリューション
マーケティング ツール: 画像とアバターの生成、記事の作成、製品レビュー。
「No Gen AI は必要ありません」 – これは一部の顧客が予想していなかった結論ですが、会社の現状とビジネス目標を分析した後はすぐに同意します。 AI のための AI はリソースの無駄であり、テクノロジーによってそれを排除する必要があります。
生成 AI 市場機会
による PitchBook の推定、生成 AI 市場は 42,6 年末までに 2023 億ドルに達し、CAGR 32% で成長し、98,1 年までに 2026 億ドルに達すると予想されています。これらの予測は、生成 AI が拡大する可能性を考慮していません。 AI ソフトウェアの対応可能な市場全体。
これは、AI 業界全体の CAGR 22.6% と比較すると、GenAI は今後も大規模な業界と比べて優れたパフォーマンスを発揮し続けることになります。
見積もりに十分な説得力がない場合は、アクセラレーターとしての私たちの経験から得た実例となる事実を次に示します。経済不況とベンチャー投資の急速な減少を伴う激動の2022年を経て、Intemaアクセラレーションプログラムは資金調達から企業との試験運用の立ち上げに焦点を切り替えた。
2023 年、Intema は、メタバースとジェネレーティブ AI というまったく異なる主要テクノロジーを使用した 4 つのアクセラレーション プログラムを開催しました。プログラム全体を通じて、私たちはスタートアップ企業と企業顧客を結びつけ、潜在的な技術ソリューションについて話し合い、デモを手配し、成功した場合には潜在的なパイロットに関する契約を結びます。 Metaverse アクセラレーション プログラムの結果、企業クライアントとの XNUMX つのパイロットが実施されました。これは、テクノロジーの特性と複雑さを考慮すると素晴らしいことです。
Generative AI プログラムは、終了の数週間前であっても、7 つのパイロットを対象にさまざまな企業と話し合いを行っていました。では、これはかつてブロックチェーンとメタバースを取り巻く誇大広告の単なる影響なのでしょうか?それとも、Gen AI が真のゲームチェンジャーだからでしょうか?
すべては「GenAI は誇大広告に値するのか?」という疑問に帰着します。
まず、新しい有望な技術やアイデアが短期的に過剰に宣伝され、おそらく長期的な見通しに不利になることは珍しくありません。 GenAIとブロックチェーンの類似点を引き続けると、初期の成熟段階にあるブロックチェーンは、今日GenAIがもてはやされているのと同じように、世界を再構築する技術革命であると多くの人が表現しています。しかし、数年後の2018年、 ガートナーが発表 ブロックチェーンが幻滅の谷に入ったことは、消費者の関心がピーク時から30％以上低下し、45年から2018年にかけてVC投資が2019％減少したことにも対応している。
ブロックチェーンとは対照的に、GenAI は初期の成熟段階で、商業的に実行可能な幅広い業界にわたってすでに多くのユースケースを持っています。 GenAI ソリューションを採用する業界が増えるにつれて、その数はさらに増加すると予想されます。 Gartner は最近の出版物で、生成 AI テクノロジーをいわゆる「ハイプ カーブ」の頂点に位置付けています。これは、近い将来に期待の修正とある種の幻滅が起こる可能性があることを示しています。
まとめ
ジェネレーティブ AI ソリューションに対するこれほどの需要があった後、このテクノロジーはレーダーから消えてしまう運命にあるということでしょうか? GenAI は、科学から芸術、サプライチェーンに至るまで、人間の活動のさまざまな領域でその基本的な持続性と柔軟性をすでに証明しているため、このシナリオは起こりそうにありません。
しかし、技術開発の減速は避けられず、その主な原因は GenAI の使用を管理し、規制することが緊急に必要であることです。これまでのところ、この手段は法的な制約を受けることなく、比較的自由に利用されてきました。法的規制はテクノロジーの進化の道に新たな軌道を設定しますが、現在の能力を備えた GenAI は人類史上まったく前例のないものであるため、それがどこに向かうのかを予測するのは困難です。
将来の生成 AI を制限すると予想されるもう 1 つの要因は、皮肉なことに、大規模な言語モデルのサイズが増大していることです。遅かれ早かれ、AI チップの機能はテクノロジーの発展に追いつかなくなり、汎用人工知能の構築と増大するデータ量の実現には、非常に複雑なエンジニアリングとはるかに多くのコンピューティング能力が必要になります。
ただし、これらの制限により、研究、実験、LLM の可逆圧縮、計算能力の向上、データ ストレージなどに対する非標準的なアプローチのための広大な分野が開かれます。
