Outpoll | 2025年のAIに関する5つの最大の教訓を振り返る

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AIを活用したeコマースプラットフォームAutoDSのCEO、Lior Pozinは、2025年初頭に業界全体に響き渡るような洞察を得た。それは、スピードだけでは不十分だというものだった。彼の自力で立ち上げた会社は迅速な導入で成功を収めてきたが、パイロットから本番環境へとAIを拡張するには、地味ではあるが根本的な要素との対峙が求められた。『適切なガバナンス、データの組織化、アクセスがなければ、AIは拡張できない』とPozinは指摘した。この『変革にはインフラが先行する』という教訓は、その年の中心的なテーマとなった。この見解は、データベース会社RavenDBの創業者であるOren Einiも共有していた。彼自身がMicrosoftと共に構築を試みたAIドキュメントアシスタントは、モデルの限界ではなく、脆弱なデータパイプラインと手動介入によって頓挫した。2025年の業界の成熟は、次の画期的なモデルを追い求めることよりも、アーキテクチャの基盤に信頼性を組み込み、AIを派手な機能から運用の核へと移行させることに重点が置かれた。この生の性能よりも予測可能性へのシフトは、通信ソフトウェア企業OculeusのArnd Baranowskiのようなリーダーによって支持された。彼は、不正検出のような重要なアプリケーションでは、一貫した結果を提供する決定論的で効率的なシステムの方が、大規模言語モデルの新規で予測不可能な性質よりもはるかに重要だと主張した。また、この年は、Air Canadaの責任を問われたチャットボットのような事例によって具体化された、信頼と説明責任について厳しく見直すことを迫られた年でもあった。Einiはこの課題を厳しく捉え、AIエージェントを『賄賂を受けやすいことが分かっている従業員』に例え、厳格な境界と検証プロトコルの必要性を説いた。しかし、最も影響力のある進歩は、壮大な目標よりも量に焦点を当てることで得られた。つまり、無数の小さくて煩わしい問題を大規模に解決し、チームが実用的な機能を迅速に構築できるようにすることである。量子コンピューティング企業RiverlaneのSteve Brierleyが指摘したように、ChatGPTのブームは、業界がいかに準備不足であったかを露呈し、次の波に備えるための警告となった。2025年の集団的教訓は、畏敬の念から実用性への転換であった。つまり、確実に動作し、予測可能に拡張し、新たな問題を生み出すことなく問題を解決するAIを構築することである。誇大広告の中で育ってきた業界にとって、その運用への焦点こそが、これまでで最も野心的な目標となるかもしれない。.

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