Challenge Beyond

• 数千ものエージェンティックAIエージェントが複数の企業システムに導入され、人間のスタッフと協働することで、コストの増大とガバナンスの欠如という課題に企業が直面している。 • これらの課題に対処するため、Kongはタスクの複雑性に基づいて、特定のAIワークロードを最も適切なモデルにマッチングさせる新しいシステムを開発している。 • この取り組みは、組織が運用コストを最適化し、多様なAI導入環境全体で一貫性を維持することを目的としている。

• 企業はAIの実験段階から、数千の自律型エージェントが人間と協調して複数のシステムを横断的に操作する「エージェンティックAI」の導入へと移行している。 • この移行により、特にコストの増大と、企業環境における重要なガバナンスの欠如という深刻な運用上の課題が生じている。 • これまでの業界の焦点は大言語モデル（LLM）や生成AIに向けられていたが、現在はこれらのエージェントを管理するために必要なインフラストラクチャへと優先順位が移っている。