この変化はすでに始まっています。LLMは、さまざまな分野で戦略的な自動化ツールとして再利用されています。

BlackRock、KKR、そして米空軍のような企業では、SECのファイリングを解析し、非公開の評価額をモデル化し、投資メモを作成しています。

これらはチャットボットではありません。エンタープライズのワークフローに組み込まれた永続的なAIエージェントです。

彼らはドキュメント全体で作業し、フィードバックから学び、決して眠らない非常に効率的なインターンのように、すべてのタスクで改善します。

しかし、ここに落とし穴があります。

これらのエージェントは、構築されたデータと同じくらい賢いだけです。

そのため、高シグナルで構造化された、許可されたデータが、真の競争上の優位性になりつつあります。

OROは、実際のユーザーの推論、意思決定、思考の痕跡を収集するクエストを通じて、それを提供するのに役立ちます。スクレイピングされたコンテンツではありません。合成ノイズではありません。

仕事の未来は、タスクを実行するだけでなく、目標を理解し、フィードバックに適応し、時間の経過とともに改善できる、コンテキストを考慮して考えることができるシステムにかかっています。

そして、コンテキストは人から始まります。