Ryan Anderson氏は、Filevineの共同創業者兼CEOである。
私の経験では、現代のワークフロープラットフォームは通常、シンプルな前提の上に構築されている。それは、業界における統一された真実のシステムとなり、時間をかけて信頼を獲得し、深く組み込まれたプロセスを通じて価値を複利的に高めていくというものだ。この戦略は以前のテクノロジーサイクルでは機能し、そのデータの根本的な価値は今も変わらない。
しかし、もはや機能しないのは、AIを単に「振りかける」ことができる何かとして扱うことだ。AIは単なる機能サイクルではなく、プラットフォームシフトである。このシフトを乗り切るためには、リーダーである私たちは表面的な実装を超えて、業務の進め方そのものの構造を根本から見直す必要があると考える。
AIショートカットという神話
AIの薄いラッパーは、時の試練に耐えられない傾向がある。いくつかのAPIを組み合わせることで迅速にAI製品を立ち上げられる場合、それは深みに欠けることが多い。このような場当たり的な取り組みは、文脈、信頼性、信用を欠いていることが多い。例えば、当社は早い段階で、既存のワークフローに大規模言語モデル（LLM）を単に接続するだけでは、信頼できる製品を作るには不十分であることを学んだ。これは法律業界では期待されるだけでなく、必須のことである。
迅速なアプローチは初期の実験段階では許容されたかもしれないが、特に企業がAIネイティブになることを真剣に考えているのであれば、今後数年間は通用しない可能性が高い。
私が学んだことは、エージェントAI変革には、業務の「グラウンドトゥルース（基本的真実）」への執着が必要だということだ。これには、ユーザーが実際にどのように日々の業務を進めているかという、正確で複雑な現実が含まれる。ライブワークフロー内に定着した深いドメイン専門知識を構築することで、業界を定義する重要な意思決定を推進するために必要な文脈と主体性を持つシステムを作ることができる。
その地点に到達する方法を詳しく見ていこう。
AIネイティブになるためのリーダーシップチェックリスト
1. 何も神聖なものはない
何かがあなたの速度を落としたり、エージェントAI層を構築する能力を制限したりする場合は、たとえそれが今日機能していても、疑問を持つべきだ。これには、収益性の高いコード、馴染みのあるアーキテクチャ、長年の前提が含まれる。これまで構築してきたものへの誇りが、企業が向かうべき方向というミッションを上回らないようにすべきだ。
2. コンテンツを文脈に変える
アプリケーション層は死に、データベースの時代は終わったと主張することが流行しているが、この考えは知能のメカニズムを誤解していると私は考える。AIは完全に文脈に依存している。つまり、人、行動、結果の間の関係性の複雑なマッピングである。多くのプラットフォームはすでに何年もかけて統一された真実のシステムを構築しており、このサイクルで最も価値のある資産の1つである組織的知識を保有している。企業プラットフォームからのこの既存のコンテンツを使用して、AIシステムが単にプロンプトに応答するだけでなく、意味のある業務を実行するために必要な文脈を作り出すべきだ。
3. AIデータ層を促進するためにアーキテクチャをシフトする
現代のアーキテクチャでは、AIデータ層が大規模に動作するためには、アプリケーション層の直接隣に配置される必要があることがわかった。データがどのように取り込まれ、構造化され、継続的にインテリジェンスのために調整されるかを制御する専用のエージェントAI層を構築すべきだ。私の経験では、これにより信頼性の向上、精度の向上、より豊かな文脈、そしてAIネイティブスタートアップと競争できる製品が生まれる。
4. AIネイティブエンジニアを採用する
エンジニアを探す際には、最高のAI人材は通常、実験ではなく実際のシステムを構築したいと考えていることを念頭に置くべきだ。彼らは最新のデータアクセス、迅速な反復、意味のある影響を期待している。プラットフォームがそれをサポートできない場合、トップ人材が参加したり留まったりする可能性は低い。
採用だけがAIネイティブ人材への唯一の道ではない。例えば、当社は2つのAIネイティブ企業を買収し、既存のデータサイエンスグループと迅速に統合することで、AIロードマップを加速させ、採用だけでは実現できなかったクリティカルマスをより早く生み出した。
グラウンドトゥルースの優位性
新しいAIアプリが必然的に既存のプラットフォームを置き換えるという物語は、根本的な現実を無視している。ユーザーは自分のデータが存在する場所で作業したいのだ。私の経験では、AI機能が破壊者のそれと同等かそれを上回る場合、運用基盤が勝利する。
そのレベルに到達するためには、「ショートカット」段階を超えて、完全なアーキテクチャの見直しにコミットすることを推奨する。企業を構築したまさにそのコードを手放す覚悟を持ち、その未来を定義するシステムを構築すべきだ。これにより、業務を管理することを超えて、それを習得し始めることができる。
