モデル開発競争 ますます強力な 人工知能 テクノロジーセクターを支配している ここ数年の間に。しかし、焦点は変わり始めています。新しい戦場はもはや、より良いアルゴリズムを作成することだけではなく、 複数のインテリジェント システムを連携して動作させる 企業内の複雑なプロセスを解決します。
このパラダイムシフトが通話の成長を促進しています 人工知能システムのオーケストレーション (AI)、データ、モデル、専門エージェントを調整できるツールのセット。業界の予測によると、この市場は 2024 年には約 57 億ユーロで推移し、2029 年には 156 億ユーロを超える見込みです。これは、わずか 5 年間でその規模が実質的に 3 倍になったことを意味します。
年間成長率は 20% 以上で、ビジネス ソフトウェアの最もダイナミックな分野の 1 つとなっています。この推進力は、孤立したソリューションから、複数のインテリジェント システムが相互に連携してタスクを解決し、意思決定を行うエコシステムへの移行によってもたらされます。
専門エージェントの台頭
新たなステージの鍵を握るのは専門エージェント、ビジネス プロセス内で特定の機能を実行するように設計されています。ジェネラリスト モデルとは異なり、これらのエージェントは他のアプリケーションと対話し、さまざまなデータ ソースにアクセスし、複雑なタスクを完了するために調整できます。
Ntt データの人工知能責任者、ジャシント・エストレカ氏は、これらのシステムは「応答からプロセス内で具体的で調整されたアクティビティの実行に至る」ため、生成 AI の自然な進化を表していると説明します。
専門家によると、 複数のシステム、人、または情報源が関係するタスクを自動化すると、さらに価値が高まります。。
「一般的なモデルと比較して、特に顧客サービス、運営、財務、技術サポートなどの分野で、データの品質と専門化により成果が大幅に向上するため、精度、トレーサビリティ、効率が向上します」と Estrecha 氏は言います。
このテクノロジーの導入は急速に加速しています。 Gartner は、2026 年までにエンタープライズ アプリケーションの 40% に特定のタスク専用のエージェントが組み込まれると予測しています。、現在の5％と比較して。
人間による監視は依然として不可欠である
人工知能が進歩しているにも関わらず、 企業は引き続き、人間が戦略的意思決定をコントロールできるモデルを選択しています。
いわゆる監視付き自律性は、エラーを減らし、ガバナンスの問題を回避するための最も効果的な方式としての地位を確立しつつあります。 Workday のデータはこの現実を反映しています。 従業員の 75% が AI エージェントとの仕事に快適さを感じていると回答しかし、直接管理されることを受け入れる人はわずか 30% でした。
したがって、専門家は、これらのプロジェクトの成功は、人間が戦略の定義と監督に責任を負い続けるかどうかにかかっていることに同意しています。
新しいビジネスモデル
」AI オーケストレーションから最もすぐに得られる効果は、業務効率化です。特にプロセスの最適化では、AI 機能を適用してメリットを測定することが容易になります」と Jacinto Estrecha 氏は言います。
プロセスの自動化により、時間を削減し、リソースを最適化し、組織の生産性を向上させることができます。。しかし、エストレカ氏は、人工知能がプロセスの再設計、サービスのパーソナライズ、新しい事業分野の開発に役立つときに真の可能性が現れると信じています。 「効率は最初の利益であり、成長は戦略的飛躍です」と彼は要約します。
ユースケースはすでに見えています。 顧客サービスでは、エージェント AI が 2029 年までに一般的なインシデントの最大 80% を自律的に解決すると予想されています一方で、最も複雑なケースは引き続き人間の専門家に委ねられます。サイバーセキュリティでは、エージェントはすでに脅威を検出し、分類し、リアルタイムで自動応答を実行することができます。
それでも、このテクノロジーを拡張する際の主な課題は技術的なものではありません。エストレーチャ氏によると、 本当のボトルネックは、組織がプロセスを適応させる能力にあります、システムを統合し、データを管理し、新しい作業モデルを開発します。人工知能の次の段階では、 競争上の優位性は、テクノロジーとそれを効果的に調整する企業の能力の両方に依存します。
Ntt データの研究者らは、「オーケストレーションは、組織が AI を実際のビジネス成果に変換できるようにする重要なレイヤーとなり、次のテクノロジーの波の柱の 1 つとしての地位を強化します」と結論付けています。
