現在、AI モデルが数学、推論、論理、ツール呼び出し、およびさまざまなドメイン固有のタスクにわたる能力を向上させ続ける軌道に乗っていることは明らかであり、より多くのトレーニング データが生成されるにつれて改善されるでしょう。 これらの進歩が消費者が日常的に抱えるユースケースにどれだけ大きな変化として現れるかについては議論があるでしょうが、それらは多くのカテゴリーのナレッジワークに大きな影響を与えるでしょう。これらは、ヘルスケア、法律、金融サービス、ライフサイエンスなどの新しいユースケースを段階的に解き放ち、モデルが徐々に重要なタスクを確実に実行できるようにします。 アレックス・カントロウィッツ氏との最近のポッドキャストで、ダリオ・アモデイ氏は、AIモデルの能力を向上させて生化学の学部生から生化学の大学院の学位を取得するようにすれば、消費者人口のごく一部がその影響に気付くだろうが、ファイザーのような企業の企業ユースケースはその結果、有意義に増加するだろうという素晴らしい方法を述べた。 私たちは、今がAIの時代であることを予測し始めるべきです。では、これはどのようにして現実の世界に現れ始めるのでしょうか?これは、適用されたユースケースを追跡するAIエージェントを通じて表示されます。コーディング、法務、医療筆記者、データ抽出、保険金請求処理、侵入テストなどの AI エージェント。 今のチャンスは、その分野を深く理解した上で、業種やドメイン向けの AI エージェントを構築することです。ここで、コンテキストエンジニアリング、ワークフローの深い理解、エンタープライズデータへの接続、および特殊なユーザーインターフェイス(ユーザーがこれらのエージェントを展開、管理、および調整できるようにする)の影響が非常に重要になり始めます。 また、その特定の業種や領域に合わせたディストリビューションを構築することも意味します。これはおそらく、顧客がエージェントを実装するのに役立つだけでなく、エージェントがどのワークフローに最適化されているかを迅速に学習し、それをコアプラットフォームに戻すために、何らかの形でフォワードデプロイされたエンジニアリングを意味するでしょう。 最終的に、これらの市場は、今日のエンタープライズプロセス(多くの場合、乱雑で自動化用に設計されていない)を、エージェントがこれらのワークフローに統合される世界に最もよく橋渡しできるプレーヤーによって獲得されるでしょう。今、私たちが今いるAIの時代です。