- ジェネラティブAIの考えは古く、1950年代後半にテキストを入力として新しいデータシーケンスを生成するというアイデアが最初に導入された。
- 2014年にGAN（Generative Adversarial Networks）などのジェネラティブAI技術がリリースされ、実現可能となった。
- 2017年にはトランスフォーマーアーキテクチャが登場し、テキストの長いシーケンスを処理し、ニューラルネットワークが文書間の大きなコンテキストと関係を効果的に捉えられるようになった。
- 2018年以降、LLM（Large Language Models）の能力と使用においてBERTの初の導入とGPT-2の登場が重要な進歩を示した。
- ジェネラティブAIは多くのセクターを変革する技術として台頭している。
ジェネラティブAIはエンタープライズソフトウェア開発において大きな可能性を持っており、AIを活用することでソフトウェア製品の開発を変革することができる。
ジェネラティブAIは、エンタープライズデータの処理に特化した知能ソフトウェアシステムとして開発することができ、大規模言語モデル（LLMs）や検索増強生成（RAG）を利用する。
合成データは、機械学習モデルのトレーニングにおいて十分で高品質の生データが利用できない場合に有用であり、ジェネラティブAIはこのようなデータを人工的に生成するための強力なツールである。
ジェネラティブAIはコーディング効率を向上させる用途としても活用され、エンタープライズ領域でのAIコード補完ツールは、プログラミング言語をサポートし、開発者が様々なプロジェクトでシームレスに作業できるようにする。
ジェネラティブAIは、ユーザーエクスペリエンスを個別化することができ、ユーザーのクエリに応じて追加のコンテキストを分析し、カスタマーサティスファクションや売上、顧客維持率の向上につながる。
ジェネラティブAIはコード開発やテストを革命化し、エラーを最小限に抑え、コード品質を最適化することができる。
ジェネラティブAIの利点は明らかだが、人間の監視が必要であり、AIが生成したコードは常に最適なセキュリティや拡張性、パフォーマンス最適化のベストプラクティスに従っているとは限らない。
AIは新興技術であり、急速に進化しているため、企業はこれらの新しいAIツールを採用する際にセキュリティ、プライバシー、倫理的AI開発のガイドライン、規制、コントロールを維持しながら、スピードと効率を追求する必要がある。
ジェネラティブAIは既に業界全体に影響を示しており、今後もその道程の一部となるだろう。
AIは変化に対して人間は通常抵抗するが、ジェネラティブAIを受け入れるためには迅速に変化に対応する必要がある。
AIツールは生産性を向上させ、開発者が実際のビジネスロジックや複雑さに焦点を当てることができる。
新概念の開発、創造的な問題解決、または複雑なビジネス課題の対処には、依然として人間の関与が必要である。
元記事: https://hackernoon.com/the-impact-of-generative-ai-on-enterprise-software-development