シティ、フォード、エクスペリアンがAIエージェントをスケールするための戦略を共有

「信頼するためには、何が起きているかを見える化する必要がある」——Dynatraceの最高マーケティング責任者Laura Heismanによれば、この一見シンプルな格言が、今日のビジネス界におけるAI導入の核心にあるという。

「おそらく、あらゆる業界で誰もが話し合っている最大のテーマです。毎日お客様からその声を聞きます」と、Heismanは先日FortuneのBrainstorm Techカンファレンスのパネルで語った。「大きな問いは、それを信頼できるか？正しいのか？もし間違っていたら、止められるのか？ということです」

企業がAIエージェントにタスクの連鎖を実行させること——それぞれがAIモデルの出力に基づく——を検討するにあたり、信頼はかつてないほど重要になっている。そしてその信頼を築く唯一の方法は、Heismanをはじめパネルのビジネスリーダーたちによれば、システムに可視性とコントロールを組み込むことだという。

「私たちにとって、可視性とトレーサビリティはオプションではなく、基盤です。あらゆる意思決定においてそれが判断の軸となります」と語るのは、Nikhil Joshi——毎日100カ国以上で数兆ドルを動かす金融大手Citiのマーケット部門における最高情報責任者だ。

Citiは2024年の多くの時間を、すべてのアプリとエージェントのための集中型技術基盤の構築に費やしたとJoshiは述べた。その基盤により、同社はエージェントを本番環境に導入することにはるかに安心感を持てるようになった。

「Citiでエージェントをデプロイする方法はただ一つ、この中央フレームワークを通じることだけです」とJoshiは言った。「つまり、すべてのエージェントはこのプロセスを通じて登録され、すべてのエージェントが監視され、すべてのエージェントが監査され、すべてのエージェントがガバナンスの下に置かれています」

他の誰もがAIに全速力で突き進んでいるように見える時代に、Citiの慎重かつ集中管理型のテクノロジーシステムは、一部の人には保守的すぎると映るかもしれない。しかしJoshiは、長い目で見れば実際には素早い前進を助けると述べた。「AIに慎重であることは、悪い言葉ではない」と彼は言った。

ExperianのChief Innovation Officer、Kathleen Petersもこれに同意し、同消費者信用情報会社が展開中のさまざまなエージェントを管理するシステムをどのように構築したかを説明した——各エージェントの出所、そのエージェントを作成した人間の従業員、そして各エージェントが持つデータアクセスやタスク実行の具体的な権限を追跡するものだ。

「エコシステム内の全員がそれらの要素を理解できれば、スケールし、スピーディに動くことを可能にする信頼が築かれます」とPetersは語った。

新車をデザインから生産まで導入するのに平均で数年かかる自動車業界において、Fordはプロセスの特定の部分を加速させ「早期に失敗する」ためにAIを活用していると、Ford Motor CompanyのAdvanced Driver Assist SystemsおよびIn-Vehicle Infotainment担当エグゼクティブディレクター、Sammy Omariは述べた。

重要なのは、適切なガードレールを設けることだとOmariは言った。

例として、Omariはデザイナーのような非エンジニアの従業員が、AIを活用した「バイブコーディング」ツールを通じて開発された新しい車の機能向けのコンピューターコードを提供できるようになったと述べた。それにより、新機能がテスト版の車でどのように見えるかを確認し、見込みがなければ素早く見切りをつけて次に進む時間が短縮される。アイデアが有望と判明した場合、エンジニアがスクラッチからコードを書き、そのコードが消費者に届く車に搭載される。デザイナーのバイブコーディングはあくまで初期の概念実証としてのみ機能する。

「したがって、実際の市場投入スピードは加速するでしょう」とOmariは言った。「しかし、実際に顧客に何かを出荷する前の最終的なQAプロセスは、必ずしも変わっていません」

この記事はもともとFortune.comに掲載されたものです。