多くの非技術系プロフェッショナルは、自分の専門知識や経験がAIに支配されつつある職場環境にどう適合するのか疑問を抱いています。しかし、効果的なモデルの背後には、機械が複製できない文脈、翻訳、判断のネットワークが存在しており、AIシステム開発者だけではそれを構築できません。
AIイニシアチブが拡大するにつれ、ビジネスの洞察、ユーザー理解、戦略的枠組みが、システムが実世界のニーズに根ざし、測定可能なROIを提供することを保証するために不可欠になっています。以下では、フォーブス・テクノロジー・カウンシルのメンバーが、様々な業界の専門家がどのようにしてAI主導のチームにとって不可欠な協力者になれるかを共有しています。
AI開発者とステークホルダーの架け橋になる
非技術系の専門家は、市場目標、ユーザーニーズ、ニュアンスのあるコミュニケーションの理解をAI主導のチームにもたらします。彼らは共感を呼び、価値を創造し、文脈に沿った影響をもたらすソリューションの構築を支援します。また、技術的可能性をわかりやすい物語に翻訳し、開発者とステークホルダーの間のギャップを埋め、ユーザー採用を改善し、設計に質的な共感、文化的認識、倫理を組み込むことができます。-アディタ・カーケラ氏、デロイト・コンサルティング
要件とユーザー行動を概説する
AIの採用拡大により、ユーザーとビジネスのニーズがより重視されるようになっています。そのため、要件やユーザー行動などを明確に表現できる非技術系プロフェッショナルは活躍するでしょう。技術系プロダクトマネージャーが開発者に取って代わるのか、あるいはコーディング作業の多くがコモディティ化するにつれて、開発者がプロダクトマネージャーのような役割を担うようになるのかという議論があります。-スティーブン・デ・フリース氏、IriusRisk
セマンティック・アーキテクトとして機能する
非技術系プロフェッショナルは、セマンティック・アーキテクトとして機能し、ニュアンスのあるビジネスコンテキスト（例えば、「LTV」や「成功した販売」の定義）をセマンティックモデルの正確なルールに翻訳できます。この人間の入力が不可欠なデータ定義を提供し、AIの精度を保証し、誤解釈によるモデルの幻覚を防ぎます。-フランソワ・ロピトー氏、ThoughtSpot
AIが解決する課題に文脈を提供する
非技術系プロフェッショナルは、AIが解決している課題に対するより広い文脈をもたらすことで、AI主導のチームの成果を向上させます。これには、AIソリューションがエンドユーザーにとって真に価値あるものとなるためにどのように機能する必要があるかについての微妙な理解が含まれます。複雑なビジネスの現実を技術チームに翻訳する非技術系チームメンバーは、実世界の経験と判断を用いて、AIモデルが適切な問題を解決するのを助けます。-ロシェル・ブリース氏、G2 Risk Solutions
データ駆動の洞察を戦略的ビジネス決定に結びつける
非技術系プロフェッショナルは、価値の翻訳者となることで、AIチームにとって不可欠な存在になれます—データ駆動の洞察を戦略的ビジネス決定に結びつけるのです。AIは信頼、パフォーマンス、リスクを推進する要因を明らかにできます。したがって、データインテリジェンスを解釈し、それを信頼性のあるアクションに変換できるリーダーは、組織がデータ収集から企業の説明責任へと移行するのを助けます。-ハイダー・ナザール氏、MAHA Global
ベストプラクティスの改善と前提への疑問提起を支援する
知識がプロンプトやコードを超え、現状に挑戦する文化を構築することが不可欠です。視野狭窄に陥ったとき、非技術系チームメンバーは、プロンプトでは対処できない前提に疑問を投げかけ、ベストプラクティスに関する対話を促すことで強みを発揮します。非技術系プロフェッショナルは、AIが最終目標である成長とイノベーションに確実に結びつくようにすることで、AIの勢いを高めます。-ダン・ドドソン氏、Fortified Health Security
ドメイン専門知識を深め、応用する
ドメイン専門知識を深め続け、その知識を効果的に応用しましょう。AIツールや新たなトレンドについて情報を得ておきながらも、AI専門家との関わりに焦点を当てることが重要です。洞察に富んだ挑戦的な質問をし、特定のタスクやプロセスがAIによってどのように改善または置き換えられる可能性があるかを探ることで協力し、実用的で測定可能な成果を推進しましょう。-ヘマンガ・ナス氏、Amazon
AIが改善できるプロセスのギャップを特定する
プロセスは完全に理解されて初めて改善できます。非技術系プロフェッショナルは、自らの経験を活用してAIで改善できるプロセスのギャップを特定することで、専門家が適切なAIソリューションを実装できるよう貴重な支援を提供します。AIを使って強化したいプロセスを明確に説明することが、スムーズな統合を確保するための鍵です。なぜなら、AIソリューションはそのプロンプトの質に左右されるからです！-ダニエル・ワグナー氏、Rezolve Ai
AIに適したプロセスを特定する
非技術系プロフェッショナルは、プロセスがAIに適しているかどうかを理解しています。AIはスピードだけでなく、次の成果物をよりスマートにすることに関するものです。チケットシステムのように、チームが同様のクライアント要求を何度も処理するような反復的なプロセスは、AIに適しています。AIはそれらのタスクを自動的にタグ付け、下書き作成、ルーティングできるため、誰も最初からやり直す必要がありません。-チャイ・アウトメズギン氏、Becausal
具体的なビジネスニーズをAIチームに説明する
非技術系プロフェッショナルは、ビジネスニーズと技術的実行の間の翻訳者となることで、自らを不可欠な存在にできます。彼らはデータが示すことだけでなく、戦略、プロセス、顧客成果の文脈でそれが何を意味するかも理解しています。AIチームはその視点に依存して、モデルが間違った指標を最適化するのではなく、適切な問題を解決していることを確認します。-ロハナ・ミード氏、Synergy Technical
AI監視、統合、戦略を提供する
テクノロジーは人間の能力に取って代わるのではなく、それを増幅します。関連性を保つために、AIリテラシー、プロンプト設計、倫理を含む能力を拡大しましょう。AIが定型業務を自動化するにつれ、人間はAI監視、統合、戦略などのより高次のタスクを担うべきです。信頼は最終的に公平性、透明性、説明責任に依存するため、責任は人間にあります。-ハンス・グントレン氏、Deliberately.ai
データとモデルをビジネスコンテキストと戦略に変換する
テクノロジーとビジネスの間の翻訳方法を学びましょう。最も価値のある非技術系の人材は、データとモデルをコンテキスト、リスク管理戦略、リーダーが行動できる成果に変換できる人です。より良い質問をし、問題を明確に枠組みできれば、常にテーブルに席を確保できるでしょう。-ヴィンス・カラッバ氏、Specialized
実世界のニーズを実行可能な目標に翻訳する
非技術系プロフェッショナルは、テクノロジーとビジネスの架け橋となり、実世界のニーズを実行可能な目標に翻訳することで不可欠な存在になれます。適切な質問をし、AIの取り組みをユーザーや市場の洞察と連携させることで、ソリューションが技術的に健全であり、戦略的にも影響力があることを確保します。-トニー・チャン氏、InsForge
イノベーションと影響を結びつける
非技術系プロフェッショナルは、ビジネス目標を実行可能な洞察に翻訳することで、AIチームにとって不可欠な存在になります。適切な問題を枠組みし、AIを戦略と連携させ、その倫理的使用を確保することで、彼らはイノベーションと影響を結びつけ、本質的にデータとアルゴリズムを測定可能なビジネス価値に変換します。ビジネス価値は現在、企業がAI採用で最も苦戦している分野です。-マーク・クラッジントン氏、CyberFore Systems Corporation
リーンプロセスエンジニアリングを適用してワークフローを効率化する
非技術系プロフェッショナルは、ドメイン知識を活用してAIが解決すべき問題を定義し、リーンプロセスエンジニアリングを適用してワークフローを効率化することで価値を付加できます。彼らはビジネスニーズを明確なAIユースケースに翻訳し、ソリューションが実際の業務に適合することを確認し、コンテキスト、明確さ、ステークホルダーの連携を通じて採用を推進します。-アティフ・サード氏、saashaven.ai
高品質なデータを提供してAIの成功した展開を確保する
非技術系プロフェッショナルは、運用チームと協力して成功した展開と情報の正確性を確保することで重要な役割を果たします。各チームが自分の焦点領域を理解することを確保することで、組織全体でのAIの成功した実装が可能になり、組織がAIの真の価値を実現できるようになります。-チャイム・マザル氏、Gigamon
AI戦略開発と展開計画を導く
非技術系プロフェッショナルは、AI主導のチームの戦略開発と展開計画において指導的な力となれます。AIは多くのタスクを実行できますが、業務や企業計画に直接関わる従業員の専門知識に取って代わることはできません。AIは自動操縦ではなく、副操縦士でなければなりません。自社の目標を文脈化し、採用計画に貢献することは、価値を付加する明確な方法です。-ジョー・デベッカー氏、Akkodis
顧客の思考プロセスと行動に関する文脈を提供する
人間のために何かを作っている限り、人間の視点は不可欠です。非技術系の専門家が重要なのは、彼らが文脈をもたらすからです。彼らは顧客がどのように考え、どのように意思決定するかを教えてくれます。AIについて何も知らなくても大丈夫です。私たちはまだ、AIの取り組みを実際の人々のための実際のソリューションに形作る方法を教えてもらう必要があります。-オムリー・リトバク氏、Mize
基礎的な作業に参加する
意見を持って傍観するだけでなく、作業に参加しましょう。テストケースを書き、顧客の旅をマッピングし、前提条件をストレステストしましょう。非技術系の人々がそのように袖をまくり上げると、技術の専門家はあなたを「ビジネスサイド」としてではなく、デリバリーチームの一部として見るようになります。-カラン・ジェイン氏、NayaOne
明確なプロンプトを作成し、出力をレビューする
AIを導き、批評する方法をマスターすることで、大きな機械の中で重要な歯車になれます。明確で構造化されたプロンプトを作成することでAIの思考を導き、エラーを減らし、出力を批判的にレビューすることでタスクが意図と品質を満たすことを確保します。人間が正確な入力を通じてAIをより良く導けば、AIはより正確に、より少ない幻覚で機能します。-アグル・ヨギ氏、Pipedrive
