以前の段階では、大規模な言語モデルは主にテキスト、画像、または質問へのフィードバックを作成していました。2026年までに、その役割は徐々にAIエージェントに譲られ、通常は仮想アシスタントと呼ばれ、ユーザーの意図を解釈し、実際のタスクを完了する能力を備えています。これらのシステムは、応答するだけでなく、アプリケーションを積極的に作成し、ツールを接続し、パーソナライズされたデータに基づいてシームレスなアクションチェーンを完了します。
大きな言語モデルから大きな行動モデルへの移行は、変化の中心と見なされています。
大規模なアクションモデルは、言語理解能力を使用して、指示をアクションに変えます。個人のスケジュールを確認したり、適切なオプションを選択したり、取引を処理したりします。
最近のモデルで高度化されている段階的な推論能力は、AIが即座にフィードバックを提供するだけでなく、複雑な問題を解決するのに役立ちます。
それに伴い、個人データが重要な要素になります。公開データソースが徐々に徹底的に活用されるにつれて、競争優位性は、各ユーザーの行動と状況を深く理解する能力に移行します。メール、メッセージ、スケジュール、および位置情報は、AIアシスタントが効果的に機能するためのプラットフォームになります。
この変更は、特にAIが社内システムや機密文書へのアクセスを許可されている場合、セキュリティとプライバシーの問題を中心的な位置に置きます。
そのような状況下で、ハードウェアとサービスの組み合わせ戦略が明確に浮上しています。一部の韓国企業は、デバイスに密着したパーソナライズされたAIアシスタントモデルを推進しています。クラウド依存を制限するデバイス上の直接データ処理アプローチは、情報漏洩のリスクを軽減するソリューションと見なされています。機密タスクを処理するためのAIとのセキュリティプラットフォームの統合は、スマートフォンを安全なAIアシスタントの拠り所にするのに役立ちます。
2026年は、多くの専門家によって、AIが技術モデルからデジタル「労働者」の役割に移行する時期と見なされています。競争はもはやどのモデルがよりインテリジェントかを中心に展開するのではなく、セキュリティレベルと人々の実際の仕事の負荷を軽減する能力に焦点を当てています。
