2012年にはソフトウェアの使用を重視していました。今日、私たちはそれをどう使うかを気にしています。 違いは軌道にあります。 過去10年間、ソフトウェアの導入が最優先事項でした。オンプレミスからクラウドへの移行や手動ワークフローのデジタル化は、生産性向上を約束しました。養子縁組がゴールだった。 今日ではソフトウェアは至る所にあります。すべての営業担当者はCRMを使い、すべてのエンジニアはIDEを使っています。優位性はもはやツールを持っていることではなく、そのツールが結果を達成するために使われる特定の経路や方法にあります。つまり、ソフトウェアを通じた軌道です。 営業担当者はリードを作成し、リードを豊かにし、特定の方法で見込み客に関する情報を追加します。それは一つの軌跡です。AIとのQ&Aセッションは別の道筋です。ポスト量子暗号に関するAIを使った研究プロジェクトをどう進めるか?主要なアルゴリズムは何ですか?どの企業が導入しているのでしょうか?量子コンピュータが現在の暗号化を破るタイムラインはいつですか?どの専門家に相談すべきでしょうか? ユーザーが一日中作業している様子を、ピンボールが機械の周りを跳ね回るように追跡するのは非常に戦略的です。 まず、自動化には軌跡が必要です。作業を自動化するには、まずその作業の経路を理解する必要があります。以前は、プロセスを手動でマッピングするためにコンサルタントを雇っていました。今やAIエージェントはこれらの軌道をリアルタイムで監視・記録・理解できるようになりました。AIは観察することで学習します。 次に、最適化には繰り返しが必要です。軌跡は改善のためのデータセットを提供します。AIはワークフローを何千回も通過する作業を分析することで、成功パターンや失敗、非効率性を特定します。 第三に、軌道が新たな堀となります。データの解像度が高いほど、AI製品はより差別化され、ベンダーロックインが高まります。 第四に、企業のリーダーシップは従業員の軌跡を理解することで恩恵を受けます。私たちは一つの方法で協力していると思っており、通常はいくつかの理想的なアイデアを持っています。現場のワークフローを本当に理解するのはまた別の話です。 第五に、軌道は強化学習やファインチューニングを通じてAIモデルを最適化する基盤となります。高価値パスで訓練された小規模な専門モデルが、大規模なジェネラリストに取って代わります。推論コストが低く、精度が高いことで利益率が上がります。 軌道の戦略的性質は、企業がAIソフトウェアを購入する際に重要なデータの取得やロックイン防止のために軌道データの権利を交渉するかどうかという疑問を提起します。これらの権力関係がどのように展開するかが、ソフトウェアの価格力を広く決定します。 これらの軌道を極める企業が、働き方の未来を定義するでしょう。