AI導入前の企業が移行を進めるための注意事項: - 目標は、モデルの進展と顧客価値の間の経済的拡散点となること。つまり、モデルが3倍良くなった場合、顧客は3倍+の価値を得られるということです。 - モデルは領域間で不均一な進展を遂げている(「ギザギザ知能」)ため、モデルが優れている領域で問題を表現したい。ビジネスの問題をコード、数学、または構造化論理として捉え直すことはできますか? - 最大の間違いは、モデルを過剰に設計しようとすることです。デフォルトで彼らにもっと多くの環境をさらすことにしましょう。コンテキストエンジニアリングのような手法でさえ、コンテキストウィンドウが拡大しモデルの進歩が続く中で、寿命は限られているでしょう。 - 会社の組織方法が重要です。極端な話から始めましょう:AIが個人の生産性をわずかに向上させるのではなく、モデルに事業部門全体の責任者を置き、例外やモデルができない仕事(例えば顧客をステーキディナーに連れて行くなど)を個別にやらせるのです。まずは地味で目立たないものから始めて、どうなるか見てみましょう。 - 製品はおそらく2つのサーフェスに分かれます。人間のインタラクションやワークフローをサポートする従来型UIと、自己修正し曖昧なクロスファンクショナルタスクを処理するターミナルのようなサーフェス(そうですね...エンタープライズ向けのOpenClaw)。 - あなたの顧客は、あなたよりもこれらのモデルについてほとんど知らない。彼らを最も野心的な未来の形へと導き始める必要があります。もしあなたが従業員基盤を本当に重視する業界にいるなら、AIがより多くの雇用を可能にし、労働者のNPSを増やすことを可能にしていると描いてください。減らして収益を改善するのではなく。彼らが十分に野心的になるよう助けることは、技術をその野心に合わせることと同じくらい難しいでしょう。