AIの真のブレークスルーは、モデルのサイズを極限まで拡大することからは生まれず、信頼性の問題を解決することから生まれる。現在、企業の採用は計算能力ではなく、データの信頼性によってボトルネックになっている。企業は実際に検証・監査できるAIを必要としており、単なるブラックボックスの答えを出すだけのものではない。信頼できるデータインフラを構築することが次の波の鍵となる。だからこそ、準拠性や追跡性のあるデータシステムが生のスケーラビリティよりも重要になる。私たちは、検証可能なデータパイプライン、透明な由来追跡、監査可能なAIワークフローに焦点を当てるチームを目にしている。この変化は、エンタープライズがAIを大規模に採用する方法を定義し、誇大宣伝よりも品質と完全性を重視する方向へと進むだろう。