このAIサイクルは驚くべきものであると同時に、時には非常にイライラするものです。 私は 250 人の創業者に、AI のこの瞬間で最も迷惑だと思うことについて尋ねました。 彼らの言葉は次のとおりです。 1. ノイズが多すぎる – 「世の中にはあまりにも多く、品質とゴミを評価するのは難しい。」 2. 過度に約束する – 「誇大広告のレベルは、実際に何が役立つのかを理解するのを難しくします。」 3. 過負荷 – 「あまりにも多くのことが起こっています。追いつくのは難しいし、何に賭ければいいのか、次のイテレーションまで待つのが難しい」と語った。 4. AI のための AI – 「解決しようとしている問題について他の AI ツールを評価し、最適な解決策を教えてくれる AI が必要です。」 5. 画一的な考え方 – 「私は AI を単なる 1 つのものとして議論するのが嫌いです。」 6. 自業自得の気晴らし – 「今はもっと多くのことをする能力がありますが、私の注意はあちこちに散らばっています。」 7. プライバシーとセキュリティのリスク – 「最近、ChatGPT からの API キーと PR データの漏洩により、エコシステムがいかに脆弱であるかが明らかになりました。」 8. AI 主導の詐欺と詐欺 – 「AI 主導の詐欺、なりすまし、詐欺の増加...悪化するばかりだ」と語った。 9. 基礎を無視する – 「誰もが次の輝くものを追いかけていますが、誰も基礎を直していません。」 10. 倫理とスピード – 「大手 AI 研究所は倫理と安全性について語りながらも、新しいモデルを世に送り出そうと競い合っています。」 11. AI めまい – 「『AI マーケティング チーム全体』に関する投稿は、たとえそれがベイパーウェアであっても FOMO を引き起こします。」 12. デモと現実のギャップ – 「デモの作成と AI をビジネスに統合することの間には大きなギャップがあります。」 13. 特効薬妄想 – 「多くの人が AI が特効薬になると考えていますが、彼らの戦略は貧弱な基盤の上に構築されています。」 14. 変化の速さ – 「エキサイティングですが、消防ホースから水を飲み、砂の上に建物を建てるような気分です。」 15. ツールの圧倒 – 「膨大な数の異なるツールについていき、それらすべてを試す。」 16. 表面的なアプリ – 「ほとんどの AI アプリは目新しく、核心的な問題を解決することはめったにありません。」 17. 隠れたコスト – 「AI エージェントは多くの場合、人間の労働力を超えるほど多くの繰り返し通話を必要とします。」 18. 教育の遅れ – 「学校は認識できない将来の雇用市場に適応していません。」 19. 不確定なアウトプット – 「LLM は予測不可能です。生産可能なシステムの出荷は困難です。」 20. レイテンシーの無視 – 「低レイテンシーを優先するモデルはほとんどありません。ほとんどは生産の準備ができていません。」 21. 学習曲線の促進 – 「LLM と話すことを学ぶのは思ったよりも難しいです。時にはティーンエイジャーと話すようなものです。」 22. 誇大広告と現実のギャップ – 「マーケティングは、テクノロジーが確実に提供できるものよりも何年も先を行っています。」 23. コンテキストエンジニアリングの頭痛の種 – 「コンテキストエンジニアリングは、優れたAI製品を開発する上で最も重要であると同時に、最もイライラする側面です。」 24. ラストワンマイルの品質問題 – 「コーディングAIはシニアエンジニアのように振る舞うことができますが、10〜20%の確率で軌道から外れます。 25. 不正解に対する過信 – 「私の上級 AI レビュアーは、ファイルをランダムに変更して、『if false & ...』を追加しました。何かを『修正』するために」と言いました。 26. 不完全なソリューション – 「インターンのようなものです。80%がそこにいて、修正して最適化します。」 27. 複雑さとともにパフォーマンスが低下する – 「モジュール式に構築されない限り、プロジェクトが複雑になると崩壊します。」 28. 上級レベルの AI 人材の不足 – 「先見の明のある戦略と深い技術力を組み合わせた人を見つけることはめったにありません。」 29. 一貫性のないコードの信頼性 – 「AI が後輩に先輩のようなコードをさせるには程遠いです。」 30. ツールの断片化 – 「信頼性の高いワークフローを得るには、あまりにも多くの AI ツールをダクトテープで貼り付ける必要があります。」 31. 急速な陳腐化 – 「AI スタックに落ち着くとすぐに、新しいモデルによって再考が余儀なくされます。」 32. ドメイン固有の精度が低い – 「一般的なモデルは、コンテキストがたくさんあってもニッチな知識に苦労します。」 33. 幻覚のリスク – 「人間によるレビューなしでは出力を完全に信頼できず、速度の向上が損なわれます。」 34. 推論の深さが限られている – 「各ステップが最後のステップに基づいて構築される多段階の推論に苦労します。」 35. コンテキストウィンドウの制限 – 「トークンの制限に達し、タスクの途中で重要なコンテキストを失います。」 36. コストのかかる実験 – 「新しいモデルを大規模にテストすると、特にほとんどのモデルがうまくいかない場合には、すぐにコストがかかります。」 37. 統合の痛み – 「AI ツールを既存のシステムとうまく連携させることは、必要以上に困難です。」 38. 一貫性のない API の安定性 – 「ある日、API は完璧に動作しますが、次の日にはランダムなエラーがスローされます。」 39. 浅いパーソナライゼーション – 「AI は表面レベルの特性にパーソナライズしますが、より深い行動パターンを見逃します。」 40. 企業導入の遅れ – 「大規模なクライアントに AI 主導のプロセスを信頼するよう説得することは、依然として困難な戦いです。」 41. 過度の依存の誘惑 – 「チームは怠惰になり、AI の出力を盲目的に信頼しがちです。」 42. コンプライアンスの不確実性 – 「規制は変動するターゲットであり、長期的な AI 計画を困難にしています。」* 43. 市場にはノイズが多すぎる – 「毎日、すべてを解決すると主張する新しいツールが登場します。そのほとんどはベイパーウェアです。」 44. 急な学習曲線 – 「ツールは強力ですが、直感的ではありません。チームのオンボーディングは大変です。」 45. リアルタイムのユースケースにおける遅延 – 「わずかな遅延でも、AI を活用したインタラクションのユーザー エクスペリエンスが損なわれます。」