エンタープライズ SaaS 企業が AI をどのように購入しているか (またはそうでないか)

Saastr Annual では、AI リーダーのエンタープライズ パネルを主催し、大企業が AI をどのように考え、活用しているかを他の人が理解できるように、経験と知識を共有しました。確かに、ChatGPT の台頭は消費者や中小企業にとって主流になりましたが、大手企業ではどうでしょうか?第一世代の生成 AI は優れていますが、企業の問題を​​解決するにはまだ十分ではありません。では、エンタープライズ世界の導入サイクルにおいて、私たちは現在どの位置にいるのでしょうか? 

このセッションでは、次のことをまとめました。

• ContextualAI CEO、Douwe Kiela 氏
• ベンジャミン・マン、Anthropic 共同創設者
• アービンド・ジェイン氏、Glean CEO
• Unusual VC のゼネラルパートナーである Sandhya Hedge 氏は、 

GenAI ソフトウェアを世界最大の組織に販売する方法を見つけるのに役立ちます。 

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企業が AI の使用に最も興奮しているのは何ですか? 

私たちのパネリストは全員、エンタープライズ企業 (Amazon、Google、Salesforce など) と協力してきたため、AI に関してこれまでに見たことのないレベルの興奮を目の当たりにしてきました。企業は 2 つの大きなテーマを探しています。 

1. 彼らは AI を使用して、顧客に販売する製品を改善したいと考えています。 
2. 彼らは AI を使用して自社のビジネスと自社と従業員の働き方を変革したいと考えています。 

企業における AI の最大のユースケースのいくつかは、カスタマー サポート、販売およびマーケティング、エンジニアリングにまたがるものです。つまり、開発者がコードをテストし、問題をトラブルシューティングするのを支援します。 それに加えて、これらの AI 専門家は、ソフトウェア会社だけでなく、銀行や小売業者などのより消費者向けの企業規模の企業を含む世界最大手の企業が AI の導入をどのように進めているかに感銘を受けました。

Anthropic の共同創設者であるベンジャミン・マン氏は次のように付け加えました。たとえば、私たちが話をしていたある大手銀行が私たちに来て、「社内の全員と話をしたところ、大規模な言語モデルを適用したい 500 の異なるユースケースがある」と言いました。それは本当に信じられないことです。そして、どこから始めればよいのかさえ分かりません。それでは、私たちと協力して、今日何ができるかを考えてみましょう。さらに、顧客がすべてのドキュメントを読みに行く必要がなく、代わりにソリューションアーキテクトまたは前方展開されたかのように AI と会話するだけで済むように、AI を自社の製品が何であるかの専門家にするにはどうすればよいでしょうか。エンジニアになってすぐに製品を使用できるようになります。」

AI がすでに私たちの働き方を変えていることは誰もが知っています。同時に、多くの企業では、多くの人がその変化に興奮しているものの、それが具体的にどのようなものなのかまだよくわかっていないことがわかります。  そして、それは誰もが発見しようとしているものです - その技術がどこで最も重要になるか、どこで準備が整っているか、そしてどこですぐに準備が整うかです。 

AI のエンタープライズ ユースケース バケット

現在のユースケースの状況を見ると、 ContextualAI の CEO、Douwe Kiela 氏は次のように説明しました。 本質的には 3 つの大きなバケットです。 

1. 情報発見と情報統合 – 単なるデータではなく、より深い洞察を得るにはどうすればよいでしょうか? 
2. 階層的な要約 — それを行動に移せるものに変えるにはどうすればよいでしょうか?
3. チャットボットのサポート 

通常、すべてのユースケースの 95% はこれらのバケットのいずれかに分類され、企業はそれらのバケットの中で、自分たちが何をしたいのかを見つけようとしています。 

Douwe は次のように付け加えました。「私たちにとって最良の使用例は、成功とはどのようなものかを定義できるものです。そして、そのようなユースケースは実際には驚くほど少数しか見られません。それよりも、「ああ、この技術は素晴らしい」ということです。チャットボットで試してみたいです。」人々に成功をどのように定義しますか?と尋ねると、あなたは成功をどのように定義しますか?これが実際に運用環境に導入するのに十分であるかどうかをどうやって判断するのでしょうか?多くの場合、彼らは良い答えを持っていません。それは私たちが最初に探しているものの 1 つです。本当に自分が何を望んでいるのか理解していますか？」

企業での導入に対する最大の障壁は何ですか? 

特にエンタープライズにおいて、パネリストは、AI に関して実際にどのような取引が滞り、または失われるかを目にしましたか?

1. セキュリティ – 独自のデータをモデルから離れて公開市場に出す
2. 安全性 - データの継続的な監視を維持または確立する必要がある
3. 内部データ ガバナンス – 単一の AI ツールまたはモデルに統合すると失われる
4. 幻覚 — 物事を構成するモデル
5. アトリビューションの問題 — トレーニング データまで追跡できるかどうか
6. コンプライアンスの問題 - 忘れ物や簡単に更新できない
7. FOMO – このモデルが 2 週間で他の人のモデルほど良くなくなったらどうしますか?

「最も敏感な顧客は、FedRAMP 認定のようなものや、導入に数年と多大な労力を要するものを望んでいます」と Anthropic の共同創設者である Benjamin Mann 氏は付け加えました。 Amazon の Bedrock プログラムと提携することでこの問題を回避できていますが、これがすべての人にうまくいくわけではありません。 

そして最後に、企業での導入を妨げるもう 1 つの障壁は、導入を成功させるために必要な追加の帯域幅です。 

ベンジャミン氏はさらに、「多くの人は、この新しい AI テクノロジーについて、すぐに導入され、初日から仕事が好きになるものだと考えていると思います。でも実は、 まだソフトウェアだったことが判明。また、ソフトウェアの場合は、ユーザー調査を行って、さまざまなチーム全員で繰り返し作業を行う必要があります。私たちの場合、Notion は、Anthropics AI を Notion 製品エクスペリエンスに深く統合するために、CTO や最前線のエンジニアに至るまで全員と緊密に連携した素晴らしい例であり、それが非常に優れていると考えています。しかし、それを実現するには多大な献身が必要でした。」

企業における AI の早期導入者は誰ですか?

エンタープライズにおけるこれまでの早期導入者は、驚くことではないかもしれませんが、通常は非常にテクノロジーに先進的な企業だけでなく、大手銀行や小売業者も同様です。 他の早期導入企業としては、現在では大手となっているソフトウェア企業も考えられますが、これらの企業は上記の障壁に直面しています。 CIO は会社全体の要求を代表するため、先頭に立って行動することがよくあります。  営業担当者、マーケティング、人事、エンジニアリングはすべてテクノロジーを望んでおり、CIO が製品導入の中心となっています。 

ContextualAI CEO、Douwe Kiela 氏 それを最もよく要約すると、次のようになります。 「非常にテクノロジーに先進的な企業は、基本的にすぐに準備ができている傾向にあると思いますが、多くの場合、社内でそれができると考えています。したがって、この問題が当初考えていたよりも少し難しいと人々が理解するとき、おそらく今後数年でその信念は消えるだろうと私は思います。しかし、それはさておき、私たちが目にしている興味深いことの 1 つは、CEO 以下の権限が実際にあるということだと思います。ここで私たちは何かをしなければなりませんが、私にとってそれはビジネスチャンスなのでエキサイティングです。」

将来の 50 企業が確実に採用できる最も重要な投資は何ですか? 

 コンプライアンスは重要です。セキュリティは重要です。そして最初は、AI が非常に多くのデータを処理するため、信頼が基本となります。 

Glean の CEO、Arvind Jain 氏は次のように説明しています。まず最初にすべきことは、セキュリティのあらゆる側面とコンプライアンスに取り組むことです。つまり、SOC-2 認定、HIPAA 準拠、GDPR、および FedRAMP を取得する必要があります。これは企業要件の XNUMX つの流れであり、これらすべてのコンプライアンス関連事項が必要なだけです。それに加えて、製品に関しては、製品の内容にもよりますが、企業は多くの要求を課すことになるでしょう。」

企業は、ある日突然すべてのデータを共有するだけではなく、既存のデータ環境に AI を重ねたり、フレームワークを使用したりできるようになります。 Amazon と Google は、大規模な調達や追加のセキュリティ監査を行う必要性を排除するのに役立ちます。これらの大規模な言語モデルの将来は、言語幻覚とデータ帰属の壁を解決し、信頼され、ブランドの声と会社の内容を理解することになります。 

微調整は競争上の優位性をもたらしますか? 

最近では AI に関するメディアの報道が非常に盛んになっているため、多くの人が最初から大きな期待を持って ContextualAI、Anthropic、Glean にアクセスします。

多くの人は、微調整に何を求めているのか理解していません。彼らはそれについて聞いただけで、それが競争力を高める方法だと考えています。しかし、より優れた形式のテクノロジーが登場しており、 ContextualAI の CEO、Douwe Kiela 氏は次のように最もよく説明しています。これは実際に顧客が訪れる場所でよく見られるもので、モデルを微調整したいのですが、手伝ってもらえますか?そこで私たちが彼らに伝えるのは、 あなたはおそらく騙されているでしょう。 モデルを微調整する必要はありません。」

ドゥウェ 追加: 「本当に必要ないはずです。おそらく、この問題は、検索拡張生成を通じて、または非常に長いコンテキスト ウィンドウを使用することで解決できます。これが必要になる唯一のケースは、他の誰も持っていない大量のデータを持っていて、そのユースケースに特化したユースケースをサポートしたい場合です。」

2023 年の AI に関する一連の予測

サンディヤ氏は「2030 年に実現してほしい、ワイルドで現実的なものは何ですか?」と質問してセッションを締めくくった。 

Glean の Arvind にとって、彼は、2030 年までに私たち全員が、本当に賢くて知識豊富なパーソナル アシスタントを持ち、ほとんどの仕事を代わりにやってくれるようになるという現実的な希望を持っていました。現在、その贅沢はエンタープライズ企業の幹部に限られています。将来的には、それは私たち全員のためになるでしょう。 

Anthropic の Ben にとって、明るい未来には、私たち自身を理解するよりも私たちを理解する言語モデルが必要です。私たちがそれに何かをしてくれるように頼むと、それは私たちが言ったことではなく、私たちが意図したことを実行します。 理想的には、AI は私たち全員をより良い人間にし、人間関係を改善し、私たちが最高の自分になるのに役立ちます。 実際はどうなるのでしょうか？おそらくその 60% であれば、それでも素晴らしいでしょう。 

ContextualAI の Douwe 氏は、テクノロジーには良いことをもたらす可能性がたくさんあると信じています。 2030年にはこれまでとは違う状況になるだろう。そのため、それまでにAIが「退屈でありふれたこと」をすべてやってくれるようになって、私たちがより創造的になり、好きなことをできるようになることを彼は望んでいる。 

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• 情報源： https://www.saastr.com/how-enterprise-companies-are-buying-ai-or-not-with-contextualai-anthropic-glean-and-unusual-ventures/