テクノロジー主導型の職種は従来の仕事の境界を大きく超え、技術的な流暢さと戦略的な意思決定を融合させている。AIプロダクトマネージャーからデータ活用型マーケター、サイバーセキュリティリスクアナリストまで、ハイブリッドな職種のプロフェッショナルたちは、急速に進化するツールに精通しながら、測定可能なビジネス成果を出し続けることが求められている。特に新しいプラットフォームや機能が毎週のように登場する中で、このバランスを維持することは難しい。
これらの職種で効果を維持するには、好奇心以上のものが必要だ。スマートな学習習慣、実験する意欲、そして技術的進歩が組織の目標にどうつながるかを明確に理解することが求められる。以下では、Forbes Technology Councilのメンバーたちが、状況が変化し続ける中でハイブリッドなテクノロジーとビジネスのリーダーが適応力を保ち、関与し、影響力を維持するための実践的な戦略を共有している。
新しいツールを日常業務に統合する
ハイブリッドなテクノロジーとビジネスのプロフェッショナルは、新しいツールを使った実践的な実験を日常業務に組み込むことで、業務の流れの中での学習を取り入れることができる。例えば、実際のプロジェクトでAIアプリケーションを試験的に導入したり、分析ツールを使って実際のビジネス課題を解決したりすることができる。これによりスキルを磨きながら、テクノロジーの導入がビジネス価値を生み出すことを確実にできる。- アディタ・カルケラ博士、 デロイト コンサルティング
新興トピックに関する知識を深める
私はカンファレンスに参加し続け、インターネット上の短い情報を探している。特定のトピックやプラットフォームが注目を集めたら、知識を深め、時には日常業務に応用するようにしている。- アラン・ザンペラ、Firehouse Subs
要約よりも一次情報源を重視する
要約やショートカットを求めても、群衆から抜きん出ることはできない。「RTFM（マニュアルをしっかり読め）」という有名な格言は、今日ほど真実味を帯びたことはない。最高の実践者は、深く掘り下げてドキュメントを読む独学者だ。一次情報源を見つけよう。生成AIによる再生産された要約を読むのではなく。- ランダル・ハント、 Caylent
週単位の学習を意図的に行う
週単位の学習を意図的に行い、トレンドの読み込みと実践的な使用のバランスを取ろう。生成AIは、深い技術スキルなしでも実験できる簡単な方法を提供している。新しいツールを日常業務に適用しよう。完璧ではないかもしれないが、実験し、失敗し、学び、修正するにつれて、より効率的になり、スキルセットを継続的に拡大できるだろう。- ディーラジ・アチュラ、 Amazon Web Services
実験し、影響を測定し、教える
好奇心を持ち、実験し、適応し、影響を測定し、教えよう。好奇心を持ち続けることで、自然に新しいテクノロジーを探索しテストすることができる。それらを実際のビジネスニーズに適応させ、成果を測定することで、影響力を維持できる。他者に教えることで自分の専門知識を強化し、価値を生み出しながら実践的なスキルを維持できる。- チェタン・ヤヴァサニ、 IQVIA
自分の役割のための「リアルワールドツイン」を作成し発展させる
自分の役割のための「リアルワールドツイン」を作成しよう。自分が担当するプロセスを一つミラーリングし、新興ツールを使って四半期ごとに再設計する。手作業のステップを自動化に置き換え、結果を可視化し、効率性の向上を数値化する。このアプローチにより、テクノロジーを直接実験しながら、測定可能なビジネスインパクトと改善を継続的に連携させることができる。- ジャガディッシュ・ゴカヴァラプ、 Wissen Infotech
顧客を見失わない
シンプルで明白かもしれないが、内部・外部の顧客を決して見失わないことが重要だ。トレンドを把握し、ブレークスルーの機会を探すことは重要だが、テクノロジストのテクノロジーへの愛着が、時に視点を失わせることがある。- スコット・サムナー、 Medidata - Dassault Systèmes
好奇心を能力に変える
急速に進化するテクノロジービジネスの役割では、好奇心を複合的な能力に変換することが優位性となる。「本番環境での学習」マインドセットを採用することをお勧めする—実際のビジネス課題を自分の実験場として使おう。構築するソリューションごとに、技術的な流暢さと戦略的な判断力の両方が磨かれる。- ヒマンシュ・シンハ、 マリオット・インターナショナル
テクノロジー優先、AI主導のマインドセットを採用する
すべてのビジネスはテクノロジービジネスである—AI時代ではなおさらだ。どんな役割でもテクノロジー優先のマインドセットを採用しよう。AIツールとエージェントのリストを作成し、ワークフローにマッピングし、ビジネス目標や自分の役割の生産性に関連するものを優先しよう。迅速な実験を行い、低価値のステップを置き換え、KPIの向上を測定しよう。テクノロジーとビジネスの境界線は薄れつつあり、AIはすべての役割にスーパーパワーを与える。それらを活性化するのはあなた次第だ。- モニカ・ヘルナンデス、 MAS Global
四半期ごとに新しいテクノロジーを1つ適用する
関連性を保つために、プロフェッショナルは好奇心と応用を組み合わせるべきだ。四半期ごとに新しいテクノロジーを1つ選び、実際のビジネスシナリオで使用することをお勧めする—シミュレーションではなく、実際の影響を与えるものを。このアプローチは自信を構築し、技術的な深さを磨き、学習が常に測定可能なビジネス成果に変換されることを保証する。- マヒパル・レディ・ヤラ、 Virtual Networx Inc.
ツールを選ぶ前にニーズを特定する
まずニーズを特定し、それからツールを探そう。このような順序により、学習が目的主導で直接適用可能なものになる。急速に変化する分野では、実践されないスキルはすぐに陳腐化する。特定の課題や機会に学習を結びつけることで、プロフェッショナルはトレンドに従うだけでなく、実際の問題を解決するツールを選ぶことができる。- パヴェル・ジェシュチンスキ、 Webpros
顧客との継続的なコミュニケーションを維持する
AIの台頭により、私たちは基本に立ち返ることを余儀なくされた—AIは顧客を知り、堅実なソフトウェアを構築し、価値を提供することに取って代わるものではない。常に問いかけよう：私たちは流行を追いかけているのか、それとも実際の問題を解決しているのか？顧客と常にコミュニケーションを取り、彼らの実際のニーズを理解しよう。これにより、チームは新しい機能に気を取られることなく、インパクトに集中できる。- トッド・フィッシャー、 CallTrackingMetrics
ワークフローに「学習パイプライン」を構築する
ワークフローに「学習パイプライン」を構築しよう。スプリントサイクルの20%を、リスクの低い環境で新興ツールを実装することに充てよう。サンドボックスでAI機能をプロトタイプ化したり、新しい分析プラットフォームをA/Bテストしたり、更新されたセキュリティフレームワークでテーブルトップ演習を実行したりしよう。この継続的な統合アプローチにより、スキルを磨きながら、投資を正当化するビジネスインサイトを生成できる。- ジテンダー・ジャイン
実験のための定期的な時間を確保する
適切な戦略は、プロフェッショナルの役割とレベルによって異なる。個人の貢献者から中間管理職までは、ビジネス目標に直接関連する新興テクノロジーの実験に、小さな定期的な時間枠を確保すべきだ。C級幹部は、組織全体の戦略的なテクノロジー導入を導くために、技術的な出版物や思想的リーダーシップの記事から情報を得るべきだ。- シダンタ・パニグラヒ、 Okta Inc.
テクノロジー志向の同僚と協力する
組織内のイノベーション志向のプロフェッショナルは、テクノロジーの研究とテストで力を合わせることができる。分野が異なっていても、市場を注意深く追跡する多様な知識を持つテクノロジー志向の同僚からの意見は、有用なツールをより効果的に発見するのに役立つ。リソースと実践的なヒントを共有することで、プロフェッショナルはこれらのテクノロジーをビジネスニーズに適合させる際にもお互いをサポートできる。- ジュリアス・チェルニアウスカス、 Oxylabs
新興ツールを実際のユースケースに適用する
実際のビジネスユースケースに新興ツールを適用することで、実践的なスキルを維持しよう。テクノロジーは速く動くが、根本的な問題は変わらないので、意味のあるワークフローに学習を結びつけよう。これにより、スキルが実用的に保たれ、技術チームとの信頼性が構築され、トレンドを追いかけるのではなく、実際のビジネスインパクトを生み出すことが確実になる。- エマ・マクグラッタン、Actian
AIが基幹業務を強化する方法を理解する
役割は急速に収束している。戦略リーダーは今や、テクノロジーとそのビジネス成果への影響を理解する必要がある。AIモデルを構築する必要はないが、AIが基幹業務を強化し、顧客の成果を向上させる方法を理解すべきだ。内部と外部の両方でのコミュニティ中心の学習が、時間とともに複利効果を生む優位性となる。- ス・ベラゴドゥ
新興テクノロジーに焦点を当てた専門グループに参加する
OWASP、クラウドセキュリティアライアンス、その他の「シンクタンク」などの組織に参加しよう。このようなグループは、常に新しいアプローチやテクノロジーについて議論している。特に興味深いのは、これらのグループがベンダーに依存しないことで、マーケティングのノイズを乗り越え、真のインサイトを提供してくれることだ。- イーオン・キアリー、 Edgescan
迅速な応用のための学習をキュレートする
急速に変化するテクノロジーに精通し続けるには、学習をキュレートしよう。AlphaSignalやThe Rundown AIなど、1〜2つのAIニュースレターだけをフォローする。ソーシャルアルゴリズムを訓練して、新興ニュースやツールを表示させよう。それに影響の文脈を理解するためのトップビジネスメディアを組み合わせ、業界イベントに参加してテクノロジーの実際の活用を見よう。目標はすべてを知ることではなく、重要なことを知り、それを素早く応用することだ。- ヴィヴェク・トーマス、 AISensum
アルゴリズムと成果の両方に精通する
未来に備えたプロフェッショナルは、アルゴリズムの言語と成果の言語という二言語の流暢さを身につける必要がある。データインサイトを戦略的なビジネスレバーに変換できる人々が、テクノロジーの精度と企業の目的を橋渡しする次世代のリーダー層を定義するだろう。- アヌシャ・ネレラ
