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AIの賢さは余っている──Sundar Pichai対談から読む、普及を阻む4つの壁と「2027年変曲点」
この記事の要点 モデルの能力はすでに企業の活用度を大きく上回っている。ボトルネックは技術ではなく、プロンプト習熟・AI前提の協業ルール・データアクセスと権限・役割定義という「企業側の4つの壁」 Google自身も同じ壁にぶつかっており、全社
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AIの生産性の最小単位は「人」ではなく「プロセス」──Bret Taylor対談から読む、AI導入がうまくいかない本当の理由
この記事の要点 企業がAIで生産性を上げられないのは、モデルの性能ではなく「組織図をそのまま出荷している」構造に原因がある 部門単位ではなくエンドツーエンドの業務プロセス単位で領域を絞ると、「研究テーマ」だった自動化が「実装可能な工学」に変
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AIに仕事を「任せっぱなし」にできる人と、毎朝手直しする人の違い — 鍵はevalsという考え方だった
朝起きたら、AIが夜のうちに仕事を終わらせてくれている。 副業でも自社の業務でも、AIエージェントに期待するのはこの状態のはずだ。ところが実際に自動実行を組むと、多くの人が同じ壁にぶつかる。「今日は完璧だったのに、昨日は使い物にならなかった