AIの概念実証疲労の中で、Cohereの共同設立者は、潜在的な顧客に信仰を維持し、ROIに集中するよう促します

Web Summit Vancouverで、Cohereの共同設立者であるIvan Zhangは、結果として生じる見返りなしにテクノロジーを採用するためにレースを競い合いた概念実証疲労に取り組みました。

昨日のパネルディスカッションで、テールスケールの共同設立者兼CEOであるエイブリーペナルンとのパネルディスカッションで、チャンはフラストレーションを認めました。 「誰もがうんざりしています [proofs of concept]彼は言った。

彼は、トロントに本拠を置くエンタープライズラージランゲージモデル（LLM）会社の多くのクライアントが初期アプリケーションを構築したが、それらを生産に移していないことに注目しました。問題は、コストとガバナンスからデータのセキュリティとプライバシー要件にまで及びます。これは、新しいワークスペースプラットフォーム製品であるNorthに取り組むことを望んでいます。

「このテクノロジーの市場投入の次の段階は、「ROIはどこですか？」です。」

イヴァン・チャン、coも

Zhangは、Betakitとのフォローアップインタビューで、多くの企業がAI支出を正当化するために必要な投資収益率（ROI）を見ていないことを認めました。

「時には、彼らが構築するシステム、モデル自体のコストは、実際にそれを実行している人間よりも高価です」と彼は言いました。

Zhangは、CohereがAIで既存の労働力を増強しようとしたが、最終的にはそれらのチームの生産性が高まるのを見ていないケースを見たと付け加えました。 「そのような場合、人間は同じ量の出力を使用して作業を少なくしました。」

Zhangは、AIのスタートアップが、パンアウトしなかったプロジェクトによって「燃やされた」会社を「燃やした」会社を任されるようになると予想しています。 「このテクノロジーの市場投入の次の段階は、「ROIはどこですか？」です。」

最近の経済研究局のワーキングペーパーでは、7,000の職場を調査して、AIチャットボットが収益に影響を与え、「職業の収益や記録された時間に大きな影響を与えない」と判断しました。ボストンコンサルティンググループの別の調査では、調査対象の1,800人の幹部の4分の1のみがAIから大きな価値を見てきたことがわかっており、複数のパイロットでの努力を希薄化するよりもAI投資を集中することにより、通常、より大きな価値を抽出していると判断された企業は、通常、より大きな価値を抽出しています。

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Zhangはデータに同意します。ステージでは、彼はLLMを活用することを検討している企業に、明確なユースケースなしで派手なソリューションを構築する大量の時間とお金を費やすのではなく、ビジネス上の問題に最初に焦点を合わせるようにアドバイスしました。

「何かを構築し、問題を探しているのに迷子にならないでください」と彼は言いました。

Zhangは、AIおよびAIエージェントの採用はROIを求めている企業の解決策の一部にすぎない可能性があると主張しました。 「他の…ソフトウェアの時代と同様に、最終的にビジネス上の問題を解決するためのツールボックスの単なるツールです [and] 顧客に価値を生み出します。」

Zhangの発言、そしてニューヨーク大学のGary Marcus名誉教授は、Webサミットバンクーバーのオープニングナイト中に生成的AIに対する批判を指摘しました。

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ステージでは、マーカスは、LLMの傾向を減らして偽の情報または製造された情報を生成する「小さな進歩」を指摘し、それらを「ステロイドの自動コンプリート」と表現しました。彼は続けて、モデルをより多くのトレーニングデータに摂取することで生成AIの幻覚の問題を解決できるという仮定が虚偽であることが証明されていると付け加えました。

LLMの幻覚率は頑固に高いままです。Openai、Google、Deepseekなどの企業の最新モデルは、より少ないエラーを生成しています。

この面でのいくらかの進歩にもかかわらず、Cohereはまだ空間の他のプレイヤーの後ろにランク付けされているように見えます。 Hugging FaceのLLM Hallucination Leaderboardによると、Cohereの最新のコマンドAは、以前のモデルよりも低いレートで誤った回答と構成された回答を生成しますが、さまざまな競合他社の製品に背を向けて、この点で全体で66をランク付けしています。

チャンは、幻覚が生成AIの問題のままであることをベタキットに認めました。彼は、同社がLLMの「生の考え方」、システムの使用方法、どのように使用するか、および派生した回答の引用を示すなど、透明性を通じてこれに対処しようとしたと述べた。

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Cohereの最新の資金調達ラウンド、5,55億ドルの評価（当時は76億ドルで6億8,700万ドル）の5億米ドルシリーズDは、総資金を約10億ドルにもたらします。しかし、スタートアップが、より深いポケットで、ZhangとCohere（FaceのSasha Luccioniなど）がさらに深いポケットを持って、資金を提供する競合他社と対戦するので、よりコスト効率が高く、比較的少ないエネルギー集約的なAIモデルを構築することに関しては、大きなものが常に良いとは限りません。

チャンは、モデルは「アクセスできるデータとシステムと同じくらい良い」と主張した。彼は、Cohereの製品は顧客の環境で完全に運営されるように構築されていると付け加えました。 「それにより、私たちはさらに効率的なモデルを構築する必要があります。」

ZhangはCohereの「激しい成長」を宣伝し、スペースの「比較的初期の」性質が会社が拡大するための十分なスペースを残していると言いました。

「それは最終的にビジネス上の問題を解決するためのツールボックスの単なるツールです [and] 顧客に価値を生み出します。」

イヴァン・チャン、coも

Cohereの成長の状態は、ハイテクメディアにとって最近の焦点のトピックでした。 Cohereは、2025年の開始以来販売を2倍以上にした後、年間収益で1億ドル（1億3,800万ドル）に達しました。しかし、この情報は、これが2023年に投資家に今年までに投資家に語ったものの3億5,000万米ドルの後にまだ3億5,000万米ドルであることを報告しています。

収益目標と厳しい競争は、COMEREが対処しなければならない唯一の課題ではありません。AIスタートアップには、1人の専門家が、そのプレート上の主要なメディア企業からの著作権を「先例とする」著作権侵害訴訟と呼んだものもあります。トロントのスター、コンデナスト、VOXなどのメディア組織のグループは、同意せずにメディアコンテンツを削ったと主張し、AIモデルのトレーニングに使用し、許可なしにリアルタイムでコンテンツにアクセスし、侵害の出力を生成しました。 Cohereは、同様の訴訟に直面している多くのAIスタートアップの1つにすぎません。

Cohereはこれらの主張を否定し、訴訟の出版社は事件を「製造」するために邪魔にならないと主張し、実際の著作権侵害が発生したという概念に異議を唱えた。

Zhangはこの問題について多くのコメントを提供することを拒否し、BetakitにCohereの考えを詳述したブログ投稿を指摘しました。 「私たちはそれに自信を持っています」と彼は言いました。

Vaughn Ridley/Web Summitによる機能画像 Flickr。