AIスタートアップが成熟するための4つの段階と懸念事項

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[51CTO.com クイック翻訳] 現時点では、「人工知能企業」が何であるかについての明確な分類はありません。一部の人にとって、AI は資金を引き付けるためにマーケティング戦略に追加された流行語にすぎません。多くのスタートアップ企業が AI テクノロジーを活用しており、これによって真に革新的なソリューションが市場にもたらされる一方で、偽の AI も大量に生み出されています。ロンドンを拠点とするMMCベンチャーズが2019年に実施した調査によると、欧州のAIスタートアップ企業の40%がAIをまったく使用していないことが判明した。

信じられないかもしれませんが、人工知能に携わる人々にとって、AI 企業の発展は複数の段階を経ます。

成功する AI スタートアップになるには、長く困難な道のりが必要です。 AI企業は永遠にスタートアップ段階にとどまることはできません。成熟規模の段階に到達するには、さらに多くの課題を解決する必要があります。最終的には、AI ソリューションを製品化し、市場で成功させる必要があります。

Unbabel では、AI 企業として進化する最初の 2 つの段階を経てきました。以下では、これらの段階と、各段階で企業が重点を置く必要がある点について説明します。

AIスタートアップ: AIコア製品

AI スタートアップとして認定されるには、AI が製品の基本的な構成要素でなければなりません。 Netflix のおすすめや Facebook の最適化されたニュース フィードとは異なり、製品は人工知能に頼って機能する必要があります。たとえば、Airbnb は現在 AI を統合しているかもしれませんが、それは同社の製品の基本的な部分ではありません。同社のサイトは最終的に AI に依存せずに構築、開発されました。

また、AI 開発戦略を策定するには、AI の専門知識を持つ技術者も必要です。そして最も重要なのは、AI スタートアップには、AI が適切に使用されるようにするために、最初から AI に関する深い洞察力と幅広い知識を持つ人材と、会社の目標とビジネス プランに幅広い同意を持つ人材が必要であるということです。

成長する AI 企業: 独自の AI を構築する

スタートアップが規模を拡大したとしても、AI の構築と育成に関しては考慮すべきことがまだたくさんあります。

多くの企業が独自の人工知能を直接構築するためのリソースを持っていないのは、ごく普通のことです。多くの成功した AI 企業は、TensorFlow、Pytorch、Marian MT などのオープンソース プラットフォーム上にソリューションを構築しています。

サードパーティの AI モデルを使用し、独自のデータでトレーニングすることで、企業は専門知識にアクセスし、他のユーザーから恩恵を受けることができます。 AI 企業が成長するにつれて、公開 API を使用するだけでなく、独自の AI システムを開発する必要が生じ、独自のモデルをカスタマイズするための専門的な AI チームが必ず必要になります。

成熟したAI企業: 基礎AIと応用AIを組み合わせる

当然のことながら、多くの企業はまだ AI が完全に成熟した段階に達していませんが、それには多くの理由があります。この段階では、企業は基礎 AI (画期的な研究の実施に重点を置く) と応用 AI (AI を効果的に製品に導入する) への取り組みのバランスを取る必要があります。

基本的な AI と応用 AI では、まったく異なる考え方が必要です。この段階で、基本的な AI のみを開発すると、会社が多くの研究を行っていて、生産に移行するためのリソースが足りないことに気付く可能性があります。 AI を開発して適用するだけの場合、ビジネスでは既存の専門知識を活用できるかもしれませんが、新しい専門知識を発見する機会を逃す可能性があります。したがって、成熟した AI スタートアップ企業や AI スケールアップ企業は、AI 機能を継続的に最適化するために、応用 AI と基礎 AI の両方に頼る必要があります。

基礎 AI と応用 AI の両方に、高度なスキルを持つ研究者が必要です。エンタープライズ AI が成熟するには、企業は独自の研究を実施して、これまで研究されていなかった、または知られていない革新的なソリューションを見つける必要があります。そのためには、AI に深く関わり、研究テーマに関する一連の論文を発表しているチームが必要です。

もちろん、研究のアイデアやモデルを製品化できない学者をただ雇うだけでは意味がありません。アイデアが投資家にとって魅力的であることを確認するために、ビジネス志向のチームも必要です。新しいテクノロジーの製品市場適合性を見つけるのに時間を費やす必要がある場合が多く、その後は単純に、それをサポートする商業資金が必要になります。

AIビジネスの成長: 精度、パフォーマンス、規模

成熟した AI 企業になることは喜ばしいことかもしれませんが、競争が激化する市場において、企業は現状に満足していられません。 AI 企業は、自社製品が生産に適しているかどうかを継続的に評価する必要があります。プロトタイプは一つのことであり、スケールは別のことです。私の経験では、AI スタートアップが失敗する最も一般的な理由の 1 つは、研究をいつ生産に移すかを決めることです。製造された製品の精度と性能は、明らかに 2 つの重要なビジネス指標ですが、企業は、特に大規模な競合他社と競争する場合、特定の製品を大規模に生産するコストが実現可能かどうかも考慮する必要があります。

私は AI の創業者たちに、成長するにつれて学んだ教訓を仲間と共有することを奨励しています。そうすることで、より多くの新しい企業が AI の旅をより適切に進めることができ、グローバルなビジネスやグローバルな問題の解決に役立つ実証済みのソリューションを提供できるようになります。

原題: AI 成熟の旅: AI 企業であるとはどういうことか?、著者: Joao Graca

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