誰もがAIアプリケーションの開発競争に参加している。しかし、実際に成功すれば、エンジニアが乗り越えられない壁に激突する可能性がある。
私が現在参加しているあらゆる取締役会では、同じ質問に取り憑かれている。「どれだけ早くAIを導入できるか？」しかし、AIの導入は単なるインプットであり、アウトカムではない。
エンジニアリングを例に挙げよう。リーダーたちはパイロットプログラムを立ち上げ、開発者向けのコパイロットに資金を投入し、目まぐるしいペースで新しいAI搭載アプリケーションを承認している。ローンチとダッシュボードの数だけで判断すれば、多くの企業が「AI第一」になる道を順調に進んでいると思うだろう。
AIは開発スピードを加速させている。しかし、開発したものを運用するには、依然として人間に依存している。
つまり、AIの戦略が機能し、AIを使って数十、数百のアプリケーションを本番環境に投入することに実際に成功すれば、残酷な制約に直面することになる。構築したものを、人材が運用できないのだ。
これは、ほとんど誰も計画していない見えない壁である。最近、AI ネイティブ創業者へのインタビューシリーズの一環として、AIネイティブ企業Resolveの創業者であるスピロス氏と対談した。彼はこう語る。
「最初のAI危機は、構築が少なすぎたことではない。すでに開発したものを安全に運用できないことだ」
ほとんどのリーダーはこれを見ていない。彼らはAIの導入を祝福しているが、価値が生まれるのは、この新しいソフトウェアが確実に稼働したときだけだ。ほとんどの組織にとって、AIはそれを容易にするのではなく、より困難にする。
世界は構築に固執している。真の危機は運用にある。
エンタープライズAIにおける注目（およびベンチャー資金）の大部分は、ソフトウェアをより速く構築することに集中してきた。
- 開発者がコードを書くのを支援するコーディングコパイロットとAIエージェント
- 開発ライフサイクルの一部を自動化するツールの使用
これは重要だ。しかし、それはソフトウェア組織が行うことの一部に過ぎない。もう一つの部分、リーダーが過小評価している部分は、そのソフトウェアを本番環境で運用することだ。
- 複雑なインフラストラクチャ全体で数千のサービスを監視する
- インシデントと障害に対応する
- パフォーマンス、信頼性、セキュリティをガードレール内に保つ
- 運用、SRE、インフラ、セキュリティ、製品チーム全体で人間を調整する
多くの大企業では、この「運用」側はすでに大量の人員を消費している。一部の企業には、システムを稼働させ続けることに専念する数千人のサイト信頼性エンジニア（SRE）と運用スタッフがいる。
AIがチームの構築を速めるのを支援すれば、当然ながら、より多くのアプリケーション、より多くの複雑さ、より多くの可動部分が生まれる。AIで新しいソフトウェアを成功裏に提供することは、すでに限界まで引き伸ばされている運用へのストレスを拡大する。
ほとんどのリーダーはAIの導入を祝福しているが、二次的な結果を見渡していない。
誰も本当に解決していない問題（まだ）
では、なぜAIは構築側を解決したように運用側を解決していないのか？本番環境でソフトウェアを運用することは常に困難だった。システムは断片化している。本番環境でエンタープライズ規模のアプリケーションを運用するための単一のペインはない。
すべてを同時に推論する必要がある。
- ソースコード
- インフラストラクチャとクラウド構成
- テレメトリと可観測性データ
- 数千のサービスからのログとトレース
- リアルタイムの本番インシデントとワークフロー
これらのシステム全体を推論する専門知識さえもサイロ化されている。本番インシデントは組織図を尊重しない。答えには複数のチームからのコンテキストが必要なことが多いが、全体像を持つ人は一人もいない。多くの場合、単一のチームもそうではない。
最後に、知識は文書化されていないことが多い。最も重要なパターンは、以前にそれを見たことのあるシニアエンジニアの頭の中に存在する。文書化されていない。
これが、本番環境の運用が困難な問題である理由だ──人間にとってもAIにとっても。
これは、汎用モデルを使用したり、既存のツールの上にAIを振りかけたりするのとは非常に異なるカテゴリの問題だ。本番環境の運用に関する深いドメイン知識と、スタックの最も機密性の高い部分で安全に動作できる高度なAIエージェントが必要だ。
スピロス氏が私に語ったように、モデルだけではこれを解決しない。「汎用AIのトレーニングセットの外にいる。コード、インフラ、テレメトリを一緒に理解し、ライブ本番環境で自信を持って行動できるエージェントが必要だ」
現在、ほとんどの企業は単に問題により多くの人員を投入している。
- 18カ月ごとにインフラストラクチャを倍増させ、それに伴って大量の人員を雇用する決済企業
- すでに持っているものを維持するために数千人のSREを雇用しているグローバル銀行。AIで追加しようとしているものは言うまでもない
これは持続不可能だ。そして、AIが変化のペースを加速させるにつれて、それはスピード、イノベーション、コストに対するさらに大きな足かせとなる。
なぜこれがまだCIOのトップ5リストに載っていないのか
この問題がそれほど大きいのなら、なぜそれがすでにCIOとCEOのトップ5の優先事項になっていないのか？
なぜなら、それは間違った高度では見えないからだ。今日、痛みは次の人々によって最も深く感じられている。
- インシデントキューの中で生きているエンジニアリング担当副社長
- チームが複雑さを管理して燃え尽きるのを見ているインフラストラクチャ責任者
- 大きな障害から災害まで一歩離れていることを知っている運用リーダー
一方、経営幹部は次のことに焦点を当てている。
- 戦略的AI投資
- 顧客向けイノベーション
- コパイロットからの生産性向上
- 注目度の高い「AI変革」の勝利
ここに断絶がある。私たちはAIの生産性をアウトプットとして定義してきた。書かれたコード、出荷された機能、デプロイされたアプリケーション。その尺度では、AIの導入は機能しているように見える。
しかし、アウトプットはアウトカムではない。生産性は、どれだけ速く作成するかではない。それは、システムが自重で崩壊することなく、持続的にどれだけの価値を提供できるかだ。
その尺度では、ほとんどのAI投資は組織の生産性を低下させている。複雑さを生み出すのが10倍速くなっている。
一方、運用危機は、2レベル下の誰かが「処理する」懸念事項と見なされることが多い。それが実際に何であるかとしてフレーム化されていない。AI第一の世界で競争する企業の能力に対する戦略的制約だ。
ただし、これをトップの優先事項にすることはできる。彼らが直面しようとしている見えない壁を明確に名付けることによって。
「あなたはAIを導入するために懸命に努力している。あなたを噛む可能性のある最大のことは、それらのプロジェクトが機能するかどうかではなく、チームが結果として生じる複雑さを壊すことなく実行できないことだ」
営業では、ビタミンよりもアスピリンを多く売る。これは「あったらいい将来の能力」ではない。それは非常に現実的な頭痛に対するアスピリンだ。AI成功に伴う運用負荷だ。
すべてのCEOとCIOが今すぐ尋ねるべき質問
エンジニアリングリーダーとしてAI第一になることに真剣に取り組んでいるなら、「どうすればもっとAIを使えるか？」と尋ねるだけではいけない。
次のことを尋ね始めよう。
- ソフトウェアエンジニアリングのためのAI戦略があるのか、それともコーディングのためだけか？
コーディングはエンジニアリングライフサイクルの一部だ。ソフトウェアはデプロイ、実行、監視、デバッグ、保守する必要がある。完全なライフサイクルのためのAI戦略はあるか？ - 最大の問題と最大のレバレッジはどこにあるか？
ほとんどのAI投資は、最も価値を生み出す場所ではなく、デプロイが最も簡単な場所に向かう。最も多くのエンジニアリング時間を消費しているのはどこか？複雑さが最も速く成長しているのはどこか？それがAIレバレッジが最も重要な場所だ。 - タスクを速くするAIに投資しているのか、組織をより良くするAIに投資しているのか？
ポイントソリューションは個人がより速く動くのを助ける。しかし、それらは複利にならない。問題は、AI投資が制度的能力を構築しているのか、それとも単にスピードを借りているのかだ。 - AIプログラムが「機能」した場合、運用負荷はどうなるか？
AIを使用してコードを生成する速度を3倍にした場合、それらを実行するための人員とシステムはあるか？ - 経営幹部レベルでこの問題を誰が所有しているか？
この制約に関して、AI責任者、CIO、インフラ/運用リーダーシップを結び付ける明確な権限はあるか？
壁にぶつかる前に先を見通す方法
リーダーシップチームに対応するよう助言する方法は次のとおりだ。
- 制約を明示的に指摘する。
次のAI戦略レビューで、「AIデプロイメントに成功すれば、最初の制約は構築したものを実行することになる」というスライドを追加する。次に対話を奨励する。 - アプリケーションと運用のフットプリントをマッピングする。
AIパイロットだけをインベントリ化しないこと。完全なアプリケーション資産、それをサポートするチーム、ボトルネックがすでに存在する場所をインベントリ化する。 - 1つの集中実験を実行する。
決済、顧客体験、取引、サプライチェーンなど、重要なビジネス領域を選択し、次のように尋ねる。ここで変化の速度を2倍にした場合、運用は追いつくことができるか？次に、そのドメインでAIネイティブ運用ツールとエージェントをテストする。 - 問題所有者を昇格させる。
この見えない壁を防ぐことが仕事である経営幹部がいることを確認し、段階的な雇用だけでなく、AIネイティブアプローチを探求する権限を与える。 - AIネイティブの視点を取り入れる。
レガシーから前進するのではなく、未来から後退して構築しているスピロス氏のような創業者と話す。彼らがあなたの環境で、あなたのチームが正常化した可能性のあるものを何を見ているか尋ねる。
AIネイティブ創業者が見ているもの、ほとんどの企業が見ていないもの
このAIネイティブシリーズでは、私の目標はシンプルだ。最先端に生きる創業者が見ているもので、従来の企業がしばしば見逃しているものを表面化することだ。Reindeerでは、AIネイティブプラットフォームが仕事そのものがどのように調整されるかを再配線し始めている様子を見てきた。そしてNotchでは、コアワークフローとシステム統合がエージェント駆動の世界のために再構築されている様子を検証してきた。
Resolveのスピロス氏のような創業者とともに、私たちは非常に重要なことを学んでいる。AIのリスクは、それを十分に速く採用できないことだけではない。真のリスクは成功し、その後、作成した複雑さに押しつぶされることだ。
これまで以上に多くのパイロットとアプリケーションがあるため、AIロードマップが順調だと考えているCEO、CIO、または取締役会メンバーであれば、私はあなたに挑戦したい。
第一レベルの成功を祝うだけではいけない。先を見通そう。
組織がそれに伴って来る運用の波に備えているかどうかを尋ねる。または、自分自身の見えない壁を構築しているかどうか。今それを解決し始めるリーダーは、真にAI第一と呼ばれる権利を獲得する人々だ。
