科学＆テクノロジー

商業の未来は？すぐに使える専門知識

私のキャリアのほとんどにおいて、テクノロジーの決定的な約束は、すぐに使える情報でした。パーソナル コンピューターによって知識にアクセスできるようになり、インターネットによって知識が検索可能になり、モバイルによって知識がポケットに入るようになりました。この変化により、消費者が発見、比較、取引することが容易になり、商取引が再形成されました。また、新たな問題も生じました。情報へのアクセスが拡大するにつれて、意思決定がボトルネックになります。診断を求めて Google 博士に頼ったことのある人なら誰でも、その気持ちを知っているでしょう。明確な気持ちを持って帰ることはできません。可能性の長いリストと、どの可能性が重要なのかについてのガイダンスはほとんど残されていないのです。AI は、すぐに手に入る情報から 専門知識 次に何をすべきかを決めるのに役立つガイダンス、解釈、コンテキストをすぐに利用できます。これはヘルスケアやショッピングに限定されません。それは、金融、旅行、教育、顧客サポート、企業調達など、消費者と生産者の間に意思決定ポイントがあるあらゆる分野に現れるでしょう。の 消費者生産者 システムが変わろうとしている最も高いレベルでは、商業は生産する主体と消費する主体の間の交換です。場合によっては、個人が製品を購入することもあります。また、企業がサービスを購入したり、ケアを求めている患者の場合もあります。 「何を」は異なりますが、構造は同じです。何かが必要であり、何かが提供され、誰かが決定して行動を起こさなければなりません。歴史的に、両国間の架け橋は情報でした。検索エンジン、マーケットプレイス、比較ツール、推奨フィードは、購入者が選択肢を確認するのに役立ちました。しかし、彼らは情報仲介者です。それらは選択肢を表面化します。彼らは推論の負担を負いません。そのタスクは人間に任せられます。エージェント仲介経済では、その橋渡しが専門知識となり、両側にエージェントが配置されます。消費者側のエージェントは、意図、コンテキスト、制約を表します。プロバイダー側のエージェントは、サービス、ポリシー、容量、パフォーマンスを表します。これらのエージェントは、実行可能なオプションのセットを絞り込むために調整し、消費者が最終的な判断を下せるよう支援します。医療の違いは明らかです。現在、オンラインで症状を検索すると、専門知識ではなく情報が溢れてきます。間もなく、消費者保健担当者がフォローアップの質問をし、関連する病歴を (許可を得て) 引き出し、臨床医と同じようにパターンを推論することになります。プロバイダー側のエージェントは、そのコンテキストを、比較可能なケース、利用可能なパス、および適用範囲やタイミングなどの制約と照合します。 決定するのは依然として人間ですが、患者が次にどこに行くかを決定する情報の取り込みと推論はエージェントが処理します。患者は漠然とした不満を持ってかかりつけ医に行くのではなく、より明確な仮説と適切なレベルのケアへの推奨ルートを持って到着します。なぜ 専門知識、 ない パーソナライゼーション、 です 画期的なエージェントは、お客様に合わせた方法でお客様の好み、履歴、制約を理解するようになるため、この変化をパーソナライゼーションと表現したくなります。しかし、パーソナライゼーションは結果です。画期的な点は拡張可能な専門知識です。これらのシステムは、コンテキストを解釈し、明確な質問をし、ドメインの知識を適用して意思決定をガイドできます。それが、閲覧を支援するシステムと選択を支援するシステムの違いです。プロデューサー側の仕事も変わります。専門知識がインタラクション層に移行すると、プロデューサーはエージェントの解釈のための設計を開始する必要があります。つまり、提供する内容をエージェントが理解し、検証し、信頼しやすくすることを意味します。エージェントが並べ替え、比較、および最初の推論を行うと、重心が移動します。購入者はオプションを選択する時間を短縮し、結果を承認することに多くの時間を費やします。プロデューサーは、注目を集めるための最適化に費やす時間を減らし、信頼性の高い実行のための最適化に多くの時間を費やします。そして、コマースの基盤となるシステムは、人間の閲覧用に設計されたものから、エージェントの調整用に設計されたものへと進化しています。新たな緊張: プリンシパルとエージェントのギャップ情報化の時代には、プリンシパルとエージェントは同じエンティティ、つまり消費者でした。あなたは検索し、解釈し、選択しました。意図と行動の間に距離はありませんでした。エージェントの時代では、それが変わります。買い物をする人であっても、ビジネス上の意思決定を行うリーダーであっても、プリンシパルは目標と制約を設定します。次に、AI エージェントが評価ループを処理し、オプションを絞り込み、トレードオフを比較検討し、一連の行動を推奨します。この変化はスピードと明瞭さを生み出しますが、同時に新たなギャップも生み出します。エージェントが第 1 段階の意思決定作業を行うと、リスクは「適切なオプションを見つけたかどうか」から移ります。 「正しいトレードオフを選択しましたか?」最も重要なことを理解していることをどのように確認しますか?また、エージェントが間違った結果に向けて最適化した場合、どのように修正するのでしょうか?その緊張をすぐに解消する必要はありません。しかし、それは信頼、市場の行動、そして買い手の代理人がますます増えている世界で生産者が商品を設計する方法を形作ることになるでしょう。ビジネスリーダーにとってそれは何を意味するのか専門知識が新しいインターフェースになれば、プロデューサーにとって目標は簡単です。それは、エージェントが理解し、信頼し、推奨できるビジネスになることです。それは、クリーンなデータ、明確なポリシー、機械可読な構造など、製品を読みやすくすることから始まります。また、エージェントは人間よりも早くそのギャップを評価するため、約束した内容と提供した内容の間の関係を強化する必要もあります。逆に、あなたのビジネスが消費者である場合は、購入エージェントが、価格、速度、信頼性、結果などの重要なパラメータに関して「良い」とはどのようなものかについて、可能な限り多くのコンテキストにアクセスできるようにしてください。これにより、購入エージェントは比較作業を行うことができ、チームはトレードオフの検討に集中できます。先を行く企業は、これをマーケティングや購買のシフトのようには扱いません。彼らはこれを運用シフトのように扱います。つまり、エージェントの評価を設計し、その後エージェントを使用して、より優れた判断を中心に意思決定を迅速に進めることができます。AI と仕事の未来についてさらに詳しく知りたい場合は、購読するこのニュースレターへ。 #商業の未来はすぐに使える専門知識