論文の概要: Pilot Early, Commit Late: A Real-Options Model of Enterprise AI Adoption under Rapid Technological Progress

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.15919v1
• Date: Mon, 14 Sep 2026 17:30:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 07:15:06.534207
• Title: Pilot Early, Commit Late: A Real-Options Model of Enterprise AI Adoption under Rapid Technological Progress
• Title（参考訳）: Pilot Early, Commit Late: 迅速な技術進歩の下でのエンタープライズAI導入のリアルオプティマイズモデル
• Abstract要約: 本稿では,企業が即時展開,限定パイロット,待機を選択する不確実性の下で,AIデプロイメントの2周期決定モデルを開発する。 デプロイは現在の運用価値を得るが、企業をアーキテクチャの陳腐化に晒す。 パイロットは現在の運用価値を犠牲にして、完全なコミットメントなしに組織固有の学習を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence presents firms with an unusual timing problem. The technology frontier is improving rapidly, implementation is partly irreversible, and organization-specific capabilities are accumulated through action. This paper develops a two-period decision model of AI deployment under uncertainty in which a firm chooses among immediate deployment, a limited pilot, and waiting. Deployment earns current operating value but exposes the firm to architectural obsolescence; waiting preserves the option to adopt after the frontier is observed; a pilot sacrifices current operating value to build organization-specific learning without full commitment. The model yields five central timing results and a sixth comparative result on where learning occurs. First, a mean-preserving increase in frontier uncertainty raises the value of waiting and piloting but leaves immediate deployment unchanged when its payoff is affine in the frontier. Second, faster expected frontier progress can reduce the relative attractiveness of immediate deployment when deployed architecture captures only a limited share of future improvement. Third, a pilot dominates waiting exactly when the expected value of the capability it builds exceeds its cost. Fourth, sufficiently valuable organization-specific learning creates a nonempty region in which "pilot early, commit late" is optimal. Fifth, there is a closed-form modularity threshold above which immediate deployment dominates the best outside option. Sixth, production learning and pilot-specific learning affect the timing margin differently. A continuous-time extension recovers the standard result that uncertainty raises the adoption threshold while capability and modularity lower it. The paper separates deploying, experimenting, and waiting, and shows why rapid progress can rationally increase experimentation without justifying irreversible commitment.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は企業に異常なタイミング問題を提示する。 技術フロンティアは急速に改善され、実装は部分的には不可逆であり、組織固有の能力は活動を通じて蓄積されます。 本稿では,企業が即時展開,限定パイロット,待機を選択する不確実性の下で,AIデプロイメントの2周期決定モデルを開発する。 デプロイは現在の運用価値を得るが、企業をアーキテクチャの陳腐化に晒し、フロンティアが観察された後に採用するオプションを待機させ、パイロットは現在の運用価値を犠牲にして、完全なコミットメントなしに組織固有の学習を構築する。 このモデルでは5つの中心的タイミング結果と6番目の学習結果が得られる。 第一に、フロンティアの不確実性の平均的な保存率の増加は、待機と操縦の価値を上昇させるが、フロンティアのアフィンが効くとすぐに展開は変わらない。 第二に、予想されるより高速なフロンティア進歩は、デプロイされたアーキテクチャが将来の改善のごく一部を捉えている場合、即時デプロイメントの相対的な魅力を低下させる。 第3に、パイロットは、構築する能力の期待値がコストを超えるのを正確に待機する。 第4に、十分な価値を持つ組織固有の学習は、"早期にコミット、遅いコミット"が最適である、空でない領域を生成します。 第5に、上述のクローズドフォームのモジュール性しきい値があり、即時デプロイメントが最高の外部オプションを支配します。 6番目、生産学習、パイロット固有の学習は、タイミングマージンに異なる影響を与えます。 継続的拡張は、不確実性によって採用しきい値が上昇し、能力とモジュール性が低下する、という標準結果を回復する。 論文では、デプロイ、実験、待機を分離し、迅速な進捗が不可逆的なコミットメントを正当化することなく実験を合理的に増やせる理由を示す。

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