6 つの大きな障害に直面していますが、AI イノベーションはそれらをうまく克服できるでしょうか?

現状では、人工知能業界は消費者からの需要が大きく、投資家からの関心も高く、非常に活況を呈しているようです。ご覧のとおり、ベンチャーキャピタル企業による AI スタートアップへの投資は、2014 年の 32 億ドルから 2017 年の最初の 5 か月間で 95 億ドル以上に増加しました。 AI 開発の可能性は無限であり、医療、農業、その他多くの分野への応用が含まれます。

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最大の障害

AI 分野は多くの支援を受けていますが、爆発的な成長を妨げる大きな障害がいくつかあります。

1. 柔軟性

若いスタートアップの最大の利点の 1 つは、その柔軟性です。大企業は長期的な意思決定の問題や持続不可能な問題に直面することがよくありますが、中小企業は新しい状況に迅速かつ効果的に対応できます。しかし、AIは複雑であり、多くの未知の変数が発生する可能性があり、プロジェクト間の柔軟な切り替えが難しいため、AIスタートアップは必ずしもそのような利点を享受できるわけではありません。これにより、一部の AI スタートアップ企業は困難に直面したり、プロジェクトのタイミングが遅れたりする可能性があります。

2. 人材不足

新しい機能を作成できるほど機械学習に精通した専門家の数は非常に少ないです。人工知能分野の人材不足は、業界の発展速度に大きな影響を与えます。

熟練した AI 開発者は巨額の報酬を要求する可能性があり、スタートアップ企業にとってその報酬を支払うことが困難になる可能性があり、十分な資金を持つスタートアップ企業でさえ AI 関連のポジションを埋めるのが難しい場合があります。

3. 競争

興味深い AI スタートアップ企業が何百社も開発中です。これは、次世代のテクノロジーを手に入れたいと考えている消費者にとっては刺激的な展望のように聞こえるが、同時に重要な疑問、つまり競争も生じている。スタートアップ企業は、競合他社に勝つために、より迅速な意思決定、より迅速な市場投入、そして機能削減を迫られています。これにより、一部のスタートアップ企業はより早く失敗し、他の企業は道を踏み外して劣悪な製品を使い始めます。

4. 予測不可能な販売サイクル

現時点では、明確な販売サイクルを持つ AI 製品はほとんどありません。まず、AIはまだ比較的新しい分野であるため、その市場は明確に定義されていません。多くのアプリケーションは個々のユーザーや企業に非常にターゲットを絞っているため、たとえ先見性のある計画があったとしても、開発サイクルの最後に製品がどのようなものになるかを正確に予測することは困難です。このため、AI スタートアップ企業が収益源を正確に予測することは難しく、成長の初期段階で安定した状態を保ちながら十分な収益を確保できることを保証することはさらに困難になります。

5. 機械学習の複雑さ

言うまでもなく、高度な AI 機能をプログラミングするのは非常に複雑です。既存の公式に従い、私たちがすでに持っている集合的な知識に頼れば、機械学習は単にコピー、貼り付け、調整するだけの問題になります。しかし、この分野で真の革新を起こすには、幅広い知識と経験、そして新しいことに挑戦する勇気が必要です。

6. 処理能力

ほとんどの AI システムは動作するために大量の処理能力を必要とします。これは大きな制限要因となっており、多くのスタートアップ企業は業務を遂行するために必要な処理装置を入手できていません。現在、Nvidia などの企業は AI 処理チップの需要を享受しており、報告された売上と関心を集めています。しかし、全体的に見ると、処理能力の向上は最新の AI 技術に追いついておらず、この根本的な制限は開発者にとって今後も問題となる可能性が高いでしょう。

AI開発のペースは鈍化するでしょうか?

では、AI テクノロジーの進歩は鈍化する可能性があるのでしょうか? 短期的にはその可能性はありますが、消費者の関心の高まりやベンチャー キャピタルの投資額の高さによって、その影響はいくらか相殺される可能性があります。テクノロジーの理解と習得が容易になるにつれて、この分野のイノベーターは自然に多くの問題を克服するでしょう。しかし、それまでは、すでに複雑な業界がさらに複雑化し続けることになるだろう。