マイクロソフトのCEO:AI時代の会社「S MOAT」を定義する方法

原題:例のない前面が安定しない

マイクロソフトのCEO、Satya Nadellaのオリジナル

原文:ペギー

編集者によると:マイクロソフトのCEOであるサティア・ナデラは、AI-eraビジネスの真の競争力は、最も強力なモデルがそれに配置するだけでなく、独自のワークフロー、フィールドの知識、組織的判断、そして進化する学習システムの経験を洗うことができるかどうかについてではありません。 言い換えれば、企業は単にAI能力を購入することはできませんが、独自の「閉じたループを学ぶ」を持っています(人間の経験、ビジネスプロセス、モデリング能力がますます相互に補強されるシステム)。

この枠組みでは、将来の企業は、従業員の知識、判断、ネットワーク化、創造性、モデル認識、およびトークン・キャピタル(企業自身が構築・保有するAI能力)の2種類の資本を同時に蓄積します。 Nadellaは、AIが人的資本を損なわないことを強調していますが、ターゲティング、クロスカット接続、クリティカルモデルの識別がより重要になります。 プルするものはありません。カルカルロスは単に座って回転しています。独自の知識を洗うための組織はなく、モデルは外部ツールよりも強力です。

この論文の中心的判断は、生態学的支持のないフロンティアが安定した未来ではないということである。 AIの値は、いくつかの一般的なモデルによって嚥下されるべきではありませんが、各企業、各業界、各国が独自の学習ループを持つフロンティアエコシステムを形成すべきです。 企業は、プライベートな評価、強化されたプライベートラーニング環境、検索可能なナレッジベースを構築し、隠れた経験を再利用可能な、スケーラブルで反復的なシステムに変換する必要があります。 真のモアットは、ひとつのモデルではないかもしれませんが、それがジェネリックモデルに置き換えても、企業は独自の「古い会社従業員」の経験を失うことはありません。

これは、AI時代の企業社会への鍵です。組織的知識を継続的コンパウンドのシステムに変えることができるのは、モデルの迅速かつ反復的な未来にIPを保持し、従業員の能力を拡大し、自分のビジネス、業界、コミュニティにおけるAIの経済価値を残すことです。

以下は元のテキストです

最近、AI主導の経済におけるビジネスの将来について考えてきました。

この移行は、プラットフォームの以前の移行とは異なります。 過去には、デジタルシステムを使用して人的資本を強化しました。今回、初めて、人とデジタルシステムの間で真の認知ループを確立できるようになりました。 企業内で「仕事」を理解する方法を変えるので、これは非常にサブバーシブなことです。

実際の重要な質問は、デジタルツールやシステムの使用方法ではありませんが、組織がどのように知的所有権を蓄積し、AIモデルが人間と組織の専門知識を継続的に吸収し、商品化することができる世界で分散し、分散します。

人的資本とトークン資本を呼んでいるものを、会社ごとに構築しなければなりません。 人的資本には、スタッフの知識、判断、ネットワーク化、創造性、モデル認識、およびトークン資本は、企業自身が構築・保有するAI能力が含まれます。

トークン資本が成長するにつれて、人間資本が無関係にならないことが重要です。 逆に、より重要になります。 人類のモビリティは、トークンの「資本成長」の核心であると考えています。 人間は、野心的な目標を設定し、リンクを横断し、関係を確立し、真に重要なモデルを識別します。 人間のダイバージョンがなければ、カルカルロスはただ場所を変えることができます。

これは、実際の機会が最高のモデルを選ぶことではなく、人間の首都とトークン資本が一緒に成長することができるモデルに学習ループを作成することを意味する。 ジョブやジョブをアウトソースできますが、あなたの研究をアウトソーシングすることはできません。 企業の未来は、人とAIの間のこの学習の持続可能性にあります。

これは、新しい構造的アプローチが必要です。各企業は、インテリジェントなシステムを構築し、知的財産の権利の制御を維持しながら、時間をかけて改善することができます。 同社は、その学習システムで日光浴をしている「旧社員」の専門的経験を失うことなく「一般主義者」モデルを交換することができるはずです。 今後、企業統制や社会性を測定するための重要なテストとなります。

企業は、各用途で継続的に改善できるAIシステムに独自のワークフロー、フィールドナレッジ、および長期間にわたる判断を翻訳する必要があります。 モデルは、外部のベンチマーキングテストだけでなく、企業への関心のビジネス結果で本当に優れているかどうかをプライベート評価する必要があります。 プライベート集中学習環境は、組織内の実際のトラックに基づいてモデルをより強くするべきです。 企業の知識ベースは、組織のメモリ検索とトークンをより効率的にします。

このループは、企業の新しい知的所有権になります。 クライマーマシンだと思っています。 また、ほとんどの資産とは異なり、値が増加します。 作業の流れにおける各改善は、より良いトレーニング信号を生成し、その結果、企業のユニークで隠された知識の蓄積を加速します。 以前システムを確立した企業は、個々のモデルの能力が将来的に壊れているかに関係なく、複製が困難である利点を得るでしょう。

私たちが望む最後のことは、すべての人生の歩みのすべての会社がすべてのものを捧げるいくつかのモデルに価値を与える世界です。 すべての値が最終的にいくつかのモデルによって捕捉された場合、政治経済構造は、そのような結果をまったく容認しません。 未来の業界全体を空にするAIは、社会レベルでライセンスされていない。

グローバル化の第一フェーズで起きたことを考えてみよう:産業経済全体がアウトソーシングされた。 それに直面して、GDPは良いようですが、実際の産業シフトと雇用のショックは存在し、その結果はまだ感じています。 業界全体の知識が更新され、足に浮かび上がっている間、いくつかのAIシステムが完全な経済リターンをキャプチャできるように、AI時代にこのダイナミックをもたらすことはできません。

私の見方では、フロンティアのモデルだけでなく、フロンティアのエコロジーを構築する必要があります。 そのためには、企業や業界、国など、あらゆる企業に広く価値が流れます。 このような生態学では、各組織は独自の学習ループを持ち、独自の機関の知識をエンコードし、トークン資本と組み合わせて成長できるようにすることができます。

これは、プラットフォームの上で作成される価値がプラットフォーム自体によってキャプチャされた価値よりも大きくなるという、私が常に共有しているプラットフォームの精神です。各会社は、その価値を革新し、作成することができるはずです。

これが達成されると、企業は自らの価値を創造し、彼らが住んでいる経済環境のために生きます。 従業員の専門的能力は増幅され、その判断はシステムの一部となり、複製およびスケールアップすることができ、これらの利益は、会社とその周辺コミュニティに戻ります。

企業が自ら価値を創造し、より広い経済のために価値を創造する方法です。 共に造るべき安定したバランスです。

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