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なぜ主体性のある企業は学習システムになる必要があるのか
組織は日々貴重な知識を生み出していますが、AIシステムはそれを活用できないことがよくあります。様々な形式で記録されたこの知識が、将来のAIの意思決定に反映されることは稀です。組織にとって次のフロンティアは、「エージェンティック・エンタープライズ」であり、AIを単に使用するだけでなく、AIを通じて学習するものです。差別化要因となるのは、単なるモデルの再トレーニングではなく、運用経験から学習するエージェントの能力です。この獲得された知識は、コアAIモデルを必ずしも変更することなく、将来のエージェントのパフォーマンスを向上させます。
フィードバックループは極めて重要であり、あらゆるエージェントのインタラクションとその結果を学習機会に変えます。AIオブザーバビリティはエージェントの行動を可視化しますが、真の価値は、この観察を組織の記憶に変えることにあります。これにより、組織は単にAIを監視するだけでなく、積極的にAIに教えることができるようになります。包括的な学習システムは、セキュリティ、オブザーバビリティ、ネットワークエージェントからの洞察を統合できます。
インシデントに直面した場合、人間の専門家がそれを解決し、その解決策には記録できる重要な知識が含まれています。この記録された知識により、エージェントは過去のイベントから学習し、将来の問題解決能力を向上させることができます。学習するエージェンティック・エンタープライズのアーキテクチャには、メモリ、ナレッジベース、データファブリック、AIオブザーバビリティ、およびコントロールプレーンが含まれます。この統合システムにより、AIは継続的に改善され、エンタープライズはよりインテリジェントになります。これらの学習エコシステムを構築した組織は、AI時代において卓越するでしょう。
