人工知能のバブルと、昔からの市場の過ちの繰り返し

あらゆる主要な技術変革はパラドックスをもたらしますが、それは避けられないものですが、短期的には過大評価されています。 人工知能が、壊れやすいかつかの間の理由ではなく、避けられない目的地の状態にまで早すぎるため、まさにその時点に到達したようです。.

したがって、問題は AI が関連しているかどうかではなく、すでに解決されています。 最も正直な問題は、市場が多幸感からインフラストラクチャを分離することに成功しているかどうか、実際の物語の価値、および十分にパッケージ化された約束の具体的な結果です。.

歴史は、19 世紀末の時点で、鉄道が未来を象徴し、鉄道への投資が進歩に賭けることを意味するこのシナリオと類似しています。 問題は、ある時点で、レールがどこにあるかを輸入しなくなったため、それらが存在するのに十分だったということです。 ラインは需要なしに構築され、企業は持続可能なビジネス モデルなしで出現し、インストールされたキロメートルや乗客以外のキロメートルなど、間違った指標が成功を定義し始めました。.

今日、スピーチは異なりますが、より大きなモデル、より多くのパラメーター、より多くの処理されたトークンでパターンが繰り返されます。 ただし、高度な技術的指標は、運用上の影響から切り離されることがよくあります。 過去と同様、鉄道網の拡大によって進歩が測定され、革新は、提供された結果ではなく、モデルの尺度で測定されるようになりました。.

DealRoom、データ プラットフォーム、およびインテリジェンスの分析によると、2024 年だけでも、AI スタートアップへのグローバルな投資は約 1,100 億米ドルに達しました。 これらの投資は、ほとんどがまだ不安定で、返品サイクルが不明なイニシアチブに集中していました。 同時に、大規模な AI プロジェクトを開始した企業の一部が、パイロットから生産に一貫して移行できないことがわかりました。 このボトルネックは、技術的、経済的、組織的、および運用上のことはめったにありません。.

逆に、このミスマッチはテクノロジーを無効にするものではありません。それどころか、鉄道バブルが破裂したときと同じように、投資家はお金を失い、企業は姿を消し、それでも、その軌道は残って、その後数十年の産業成長の重要なインフラになりました。 人工知能でも同じことが起こりがちです。.

最大のリスクは、最終的な市場の修正ではなく、残されることへの恐れであるバブルの高さに伴う心理的なものです。 言説が「今採用しないと、無関係になる」と、合理性が急いで取って代わられ、戦略的決定は分析ではなく不安に基づいて行われます。.

この時点で、次のようないくつかの質問が必要な主要な AI イニシアチブに先立つものとすべきである。このアプリケーションに対する真の需要があるのか、それとも解決策を正当化するために問題を強いるのか? 投資収益率は測定可能ですか、それともプレゼンテーションに予測されていますか? 計算、エネルギー、および運用上のコストは、期待される利益につながるか? 体系的なエラー、モデルの幻覚、規制への影響などのリスクに対処するのに十分なガバナンスはありますか? これらの問題を無視することは、ルートのないところにトラックを配置することです。.

それを使用する人との違いが戦略的小道具として形成され、構造上の利点としてそれを組み込むというのは、この圧力の環境です。 成熟してバブルを横断する組織は、テクノロジーを手段として扱い、それを明確なプロセス、客観的な指標、具体的なビジネス上の決定に結び付ける組織です。 スマート自動化とは、すべてを置き換えることではなく、既存のものをより適切に調整することを理解することです。.

実際、人工知能は、運用、生産性、および意思決定モデルを再定義しますが、多くの物語が示唆する魔法の方法ではありません。 都市、産業、人につながる道が本当に盛んな道のりと同じように、生き残る AI は、実際の問題、明確な指標、持続可能な結果に結びつくでしょう。.