Tipalti（ティパルティ）の最高製品・技術責任者、ロビー・バルーチ氏。
AIはテクノロジー領域のあらゆる側面を再形成しており、デジタルの未来を構築するチームは最も深遠な変化を経験している。先見性のあるテクノロジーリーダーたちは、AIを脅威と見なすのではなく、AI対応の職場がどのようなものになるかを再定義している。
AIを成功裏に統合するには、イノベーションを加速し、これまで手の届かなかった課題に取り組む機会を発見する必要がある。今日、多くの積極的なAIユーザーはその影響について楽観的だ。2025年のワークデイのレポートによると、22カ国の積極的なAIユーザーの93%が、AIによってより高度で意義のあるタスクに集中できると考えている。AIの可能性を効果的に活用する方法を理解することで、組織内のテクノロジーチームはAIを導入して人材と協力して働かせることができ、人材を置き換えるものではない。最良のAIユースケースは、人間本来の能力を高め、より良く、より速いソリューションを構築し、意義のある成果をもたらす。
顧客との信頼性を維持するためのプロダクトエンジニアリングループの再調整
AIを受け入れるために、テクノロジーチームは異なる思考方法を持つ必要がある。
数十年来の伝統的なプロダクトマネージャーとエンジニアの比率は、現代の開発現実とますます合わなくなっている。エンジニアリングチームがAI開発ツールを使用し、加速されたデプロイサイクルを採用するにつれて、プロダクトマネージャーが戦略的ガイダンスと検証を提供する能力を上回るペースで進んでいる。
この不一致はボトルネックを生み出す：エンジニアがプロダクトチームを上回るペースで進み、プロダクトチームは適切に調査、検証、優先順位付けができなくなる。その結果、エンジニアリング能力を十分に活用できない遅い開発サイクルか、顧客の洞察と市場検証が不十分な急いだリリースのいずれかになる。
この課題は、プロダクト検証と顧客調査がどのように大規模に機能するかを再考する機会を提供する。AIは、ユーザーインタビュー、調査、市場調査などの従来は時間のかかるプロセスを、迅速で継続的なフィードバックループに変えることができる。
AIは、顧客データ、サポートチケット、使用パターン、市場シグナルの手動調査に以前は数週間かかっていたプロダクトの洞察を提供する。
高度なAIシステムは、顧客データを処理するよう訓練され、テクノロジーチームが顧客ニーズを理解し、代弁することを可能にする。これにより、過負荷の人間のPMよりも一貫性があり包括的な顧客代表を提供できる。成功の鍵となる要素は、これらのAIシステムが実際の顧客とのやり取りやフィードバックで継続的に調整され、顧客代弁における信頼性と正確性を維持することを確保することである。
役割が進化し融合するテクノロジー協業の未来
AIが新しい形の協業と新しいワークフローを可能にするにつれて、エンジニアリング、プロダクト管理、デザインの間の伝統的な境界線が曖昧になっている。エンジニアは、AI駆動の開発ツールによって、プロダクトマネージャーのように考えることができるようになっていることを発見している。AIが定型コード生成とルーティンの実装タスクを処理すると、開発者はユーザーニーズの理解、エレガントなソリューションの設計、技術的決定の広範なプロダクトへの影響の考慮に集中できる。
プロダクトマネージャーは、以前はエンジニアリングチームに限定されていた技術的能力を獲得している。AIツールを使用することで、彼らは深いプログラミングの専門知識なしに機能をプロトタイプ化し、ユーザーデータパターンを分析し、コードを修正することができる。その結果、プロダクトマネージャーはエンジニアリングチームとより密接に協力し、技術的トレードオフについてより情報に基づいた決定を下すことができる。
さらに、重要なスキルとしてのプロンプトエンジニアリングの台頭は、全く新しいハイブリッドな役割を生み出している。技術システムとビジネス要件の両方を理解する専門家は、人間の意図とAI能力の間のギャップを埋める「AIトランスレーター」として非常に価値がある。彼らは生産性を最大化するプロンプト、ワークフロー、AI統合を設計するアーキテクトになる。
デザインとユーザーエクスペリエンスの専門家の役割も進化している。彼らはAIを使用して複数のインターフェースコンセプトを大規模に迅速に生成およびテストし、個々の好みや行動に動的に適応するパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを作成している。この役割の収束は専門化やキャリア機会を排除するのではなく、むしろそれらを強化する。
AIを人間の可能性を増幅するために使用するが、注意が必要
テクノロジーチームが受け入れるべき最も重要な原則はこれだ：AIは拡張ツールとして機能する。それは人間の創造性、判断力、問題解決能力に取って代わるものではない。
チームはLLMとAIツールの潜在的な認知的落とし穴に注意する必要がある。MITメディアラボの研究「Your Brain on ChatGPT」では、ユーザーがAIの回答に過度に依存していることがわかった。これは批判的思考を減少させ、意思決定の質を弱める可能性がある。
それにもかかわらず、AIは正しく適用されれば大きな価値を解放できる。人間は創造的な問題解決、ニュアンスのある要件の理解、倫理的な決定、技術的ソリューションと実世界のニーズの接続に優れている。
AIがルーティンのコーディングタスクを処理すると、エンジニアはシステムのスケーラビリティと保守性に影響を与えるアーキテクチャの決定により多くの時間を割くことができる。AIが初期のユーザー調査分析を自動化することで、プロダクトマネージャーは顧客の痛点と真に共鳴する戦略の策定に集中できる。
チームは品質の高いソリューションを迅速に提供するためにあらゆる利点を必要としており、AIは膨大な量のデータを分析し、ソリューションアプローチを生成し、問題を早期に特定する計算能力を提供する。個々のチームメンバーがカスタムAIアプローチを開発できるようにする企業は、より速いROIを見ることができる。従業員が個々のワークフローに最も適したツールを使用できるようにすることで、企業はこれらのユースケースからの洞察を使用して、AI投資の目標を決定することができる。
最終的に、AIが提案、分析、データ生成によってもたらす価値は、結果を評価し責任を負う人間によってより強力になる。このバランスにより、テクノロジーは人間の価値とビジネス目標に根ざしたままであることが保証される。
変革を受け入れることが重要な差別化要因
職場におけるAI変革を乗り切るには、考え方の転換が必要である。
成功するテクノロジーチームは、変化を脅威ではなく機会と見なす。ルーティンワークを排除し、進化する役割に適応し、人間の能力を拡張するための強力なツールとしてAIを受け入れることで、彼らは自分たちが最も得意とすることに集中できる：複雑な問題を解決し、革新的なソリューションを作成し、卓越した価値を提供すること。賭け金は高い。2025年のマッキンゼーの調査によると、企業の92%が2028年までにAI投資を増加させる計画がある。
未来は、人間と機械の間の協力の機会をマスターするテクノロジーチームに属している。人間の創意工夫と創造性をAIの効率性と組み合わせて、どちらも単独では達成できないソリューションを作り出す。変化はすでに進行中だ。最も重要な問題は：あなたのチームはこの変革をリードするのか、それとも追随するのか？イノベーション重視のテクノロジーチームにとって、今がその時だ。
