Last Updated on 2024-07-12 12:10 by admin
企業がユーザー中心のAI製品を開発する上で、クロスファンクショナル（機能横断的）な協力が重要であると、Capital One、Pinterest、Slackの専門家がVB Transform 2024で共有した。Pinterestのエンジニアリング副社長であるDeepak Agarwalは、AI製品の構築にはエンジニアリング、デザイン、プロダクト、データ、そして最近では法務まで、全体のチームが一丸となって取り組む必要があると強調した。
AIのイノベーションとその課題について、ソフトウェア製品は従来、開発、テスト、反復の標準化されたプラクティスを中心に構築されていたが、生成AIが登場したことで、開発ライフサイクル内の変数が増加し、非決定論的なパラダイムへと移行した。開発者は、急速に進化するAIの基盤に加えて、AIアプリの品質、安全性、性能にも注意を払わなければならなくなった。
Slackの製品副社長であるJackie Roccaは、AIとLLM（大規模言語モデル）を使用すると、経験の結果を予測することが非常に困難になるため、より反復的なプロトタイピング環境に移行したと説明した。このような環境では、AIを機能する消費者向けAI製品に組み込む作業を行っているチームと、AIに取り組んでいるチームを積極的に一緒にすることが見逃されがちである。
Capital OneのAI/ML、データおよびソフトウェアエクスペリエンスデザイン副社長であるFahad Osmaniは、異なるチームを一緒に持ち込み、「村」を活用することが最も重要であると指摘した。Roccaは、Slackでは、ユーザーのニーズに焦点を当てたAI機能に異なる方向性を持たせることにより、顧客にとって重要なものを優先するという厳しい立場を維持するべきだと強調した。OsmaniとAgarwalも、異なる役割の人々がチームとして協力し、A/Bテストやツールからのテレメトリーなど、可能なすべての情報源からフィードバックを三角測量することで、開発と展開に着手する前にユーザーの文脈と問題を理解するべきだと提案した。
【ニュース解説】
企業がユーザー中心のAI製品を開発する上で、機能横断的な協力、すなわちクロスファンクショナルなコラボレーションが非常に重要であるという点が、Capital One、Pinterest、Slackの専門家によって強調されました。これは、AI製品の構築には、エンジニアリング、デザイン、プロダクト、データ、そして最近では法務まで、多岐にわたるチームの協力が必要であるという認識に基づいています。
この背景には、ソフトウェア製品の開発が従来の決定論的なアプローチから、生成AIの登場により非決定論的なパラダイムへと移行したことがあります。これにより、開発ライフサイクル内の変数が増加し、開発者はAIの基盤が急速に進化する中で、AIアプリの品質、安全性、性能にも注意を払わなければならなくなりました。
特に、AIと大規模言語モデル（LLM）を使用する場合、経験の結果を予測することが困難になるため、より反復的なプロトタイピング環境への移行が必要になります。しかし、このプロセスでは、AIを機能する消費者向けAI製品に組み込む作業を行っているチームと、AIに取り組んでいるチームを積極的に一緒にすることが見逃されがちです。
このような課題に対処するためには、異なるチームを一緒に持ち込み、全体としてのエコシステムを考慮しながら、それぞれの機能レベルでの過度の最適化を避けることが重要です。また、顧客にとって本当に重要なものを優先し、AI製品に関する学習と反復を続けることが求められます。
このクロスファンクショナルな協力は、異なる役割の人々がチームとして協力し、A/Bテストやツールからのテレメトリーなど、可能なすべての情報源からフィードバックを三角測量することで、開発と展開に着手する前にユーザーの文脈と問題を理解することを可能にします。このアプローチにより、早い段階で意外な洞察を得ることができ、より効果的なAI製品の開発が期待できます。
このような機能横断的な協力は、AI製品の開発において、よりユーザー中心のアプローチを実現するための鍵となります。それにより、企業は顧客の実際のニーズに応えることができるだけでなく、AI技術の急速な進化に伴う品質、安全性、性能の課題にも効果的に対応することが可能になります。
from Why cross-functional collaboration is core to building user-centric AI products.
