テクノロジーリーダーが語る、AIエージェント時代に活躍する3つのタイプの人材

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ZDNET の主な要点
- 自営業ということは、新たな役割と要件を意味します。
- 熟練したテクノロジー専門家が、代理店の統合を確実にサポートします。
- しかし、軌道修正者とビジネス貢献者が鍵を握っています。
人工知能は自律型ビジネスの成長をサポートしており、基本的な運用タスクから意思決定の責任に至るまで、今日私たちが当然と考えている役割の一部は、発見、交渉、取引ができるエージェントによって実行されます。
この自律性の時代により、専門家、特に IT 部門の仕事が減るのではないかという懸念が広まっています。しかし、私たちが最近見てきたように、将来の仕事には人間の専門知識と AI の能力を慎重に組み合わせることが必要であり、専門家はエージェントの担当者と効率的かつ生産的に連携します。
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では、将来の代理店の職場で優れた能力を発揮するのに役立つスキルは何でしょうか?専門家は、技術に精通したファシリテーター、軌道修正者、結果を重視する協力者という 3 つのタイプの専門家が不可欠になると示唆しています。
1. テクノロジーに精通した要素
自律的に動作するエージェントに大きな注目が集まっている一方で、エネルギー供給会社 EDF UK のデータ担当シニア プロダクト マネージャーであるアレックス リード氏は、AI を最大限に活用するには社内の強力な技術力が必要であることを認めました。
Read のデータ チームは、ビジネス全体で 1,000 人を超えるユーザーがエージェント AI を活用できるよう支援しています。彼のチームは、データとデジタルの専門家がテクノロジーの実現に注力し、ビジネス部門が価値の創出に注力するフェデレーテッド ハブアンドスポーク モデルの中心にいます。
「AIにとってコンテキストは王様だ」と同氏はZDNETに語った。 「当社のエンジニアがエージェントおよび AI 支援エクスペリエンスで果たす役割は、これらのサービスと対話する周辺機能を構築するために高度なスキル ベースが必要であるということです。」
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彼のチームは、セマンティック テーブルや Horizon データ カタログなどの Snowflake テクノロジーを使用してデータ資産を定義し、AI エージェントが理解できるようにしています。次にチームは、Snowflake の CoCo コーディング エージェントをデータ プラットフォーム上で使用して機能を構築します。
一例としては、サービス センターのスタッフが顧客からの問い合わせを管理するのに役立つツールがあります。彼のチームは、CoCo を使用して、Snowflake データ プラットフォームから情報を取得し、スタッフの Slack メッセージング ユーザー インターフェイスに情報を表示するエージェントを開発しました。
「エンジニアは、CoCo のようなツールが生成したものを受け取り、それをさらにわずかに改良したり、より正確にするために微調整したりする役割を果たします。」と彼は言いました。
Capita の AI ディレクター兼製品責任者である Sameer Vuyyuru 氏も、彼の組織が代理店テクノロジーをどのように活用できるかを模索しているもう 1 人のデジタル リーダーです。熟練した専門家もこのプロセスで特定の役割を果たしています。
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Capita は、プロセスの可観測性に焦点を当て、ワークフローの自動化が運用効率を実現する方法を確立する AI Catalyst スタックを構築しました。
Vuyyuru氏は米ZDNETに対し、これらの調査結果から、専門家は今すぐ技術力を磨き、専門知識と代理店ツールをどのように組み合わせてビジネス価値をもたらす次世代サービスを生み出すかを考える方法を見つける必要があるという結論に至ったと語った。
「毎日AIを使って仕事をすることになります」と彼は言いました。 「何千人もの従業員を見ると、私たちは全員が AI ツールにアクセスできるようにするために多大な投資を行ってきました。そして、驚いたことに、大多数である AI を導入した従業員は、AI を気に入っており、毎日使用しています。」
2. エージェントの軌道修正者
ただし、専門家は新しいテクノロジーを使用して生産性を向上させることができますが、エージェント AI を単独で機能させることはできません。
EDFのリード氏は、優秀なIT専門家がビジネス全体にわたる深い知識を持つ対象分野の専門家と協力して、エージェントが効果的に機能するようにしていると述べた。
「彼らはCoCoやSemantic Tablesのようなツールについて熱心に話していますが、エネルギー業界で20年、30年の知識を持つ中心的な専門家が組織内にまだいます」と彼は言いました。
「成功とは、AI エージェントの生産性と正確性を高めるためにその専門知識を応用することです。そして、技術的な課題やおそらく不正確な点がある場合、軌道修正するには技術的およびドメインの能力を理解している人が必要です。」
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ラスボーンズ・アセット・マネジメントの最高執行責任者スティーブン・ウッド氏も同様の意見で、IT部門であれビジネス部門であれ、エージェンシー時代の専門家は新しい働き方に移行する必要があるとZDNETに語った。
人々がタスクに取り組み、プロジェクトの目標を達成するために努力する従来のオフィスの、乱雑でその場限りの構造は去りました。その代わりに、専門家が同僚のエージェントを監督するという新しい関係が生まれます。
同氏は、共同作業プロセスの複雑な性質について言及し、「今日の人々の働き方や共同作業の仕方を見てみると、必ずしもそれほどきれいなものではない」と述べた。
「今、私たちが本当に望んでいるのは、自分のことをよく知っている専門家がいて、彼らが情報伝達者であり、彼らが最終的な監視、コントロールとなる世界です。」
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ウッド氏は、高度に管理されたプロセス指向のビジネスにおいて、この種の監視は自然な要素であると述べた。しかし、代理店の職場への移行は誰にとっても大きな課題となることを同氏は認めた。
「これまでとはまったく異なるやり方になるだろう」と彼は語った。 「ですから、多少の摩擦はあるでしょう? しかし、生き残る企業と人々は、エージェント AI を受け入れ、理解し、それを次のレベルに押し上げたいと考えている企業や人々になるでしょう。」
3. 結果を重視する協力者
AI の潜在的な力を認識することは出発点にすぎません。長期的なビジネス目標を強く意識することが、エージェントにとって不可欠です。フォーミュラEの最高技術責任者(CTO)、ダン・チェロウブライヤー氏は、この方向感覚を持つプロフェッショナルは優れていると語った。
同氏は、「私の観点からすると、達成したい成果を明確に理解できる人材が求められる」と述べ、こうしたスキルを持つ人材は、組織がAIから経済的価値を生み出すのに役立つだろうと指摘した。
「成功しない企業は、人、部門、サイロを中心に構築された既存のプロセスを採用し、望ましいビジネス成果を達成するのではなく、既存のプロセスを達成するためにエージェントを構築しようとする企業です。」
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Cherowbrier氏は、エージェントAIが従来の慣行を変革したソフトウェア開発の例をZDNETに挙げた。才能のあるエンジニアは、開発プロセスの後半まで待つのではなく、開発プロセスの早い段階で専門知識に集中し、エージェントを正しい方向に導きます。
「その結果をアプリの作成という観点から考えてみると、かつては専門知識が最後にあり、最後にコーディングして、ある程度のテストを行うというものでした」と彼は言いました。
「現在、エージェントの場合、要件を定義する際にはその専門知識が何よりも重要です。最初から何をする必要があるのか理解できなければ、苦労することになると思います。」
テクノロジー専門会社 Freshworks の CTO である Murali Swaminathan 氏も、明確に定義されたビジネス目標の重要性を強調しました。
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同氏はZDNETに対し、テクノロジーをビジネスプロセスに適用する前に、資格のある専門家が代理店が正しい結果を提供できるようにするよう提案した。
「本当に機能することを繰り返し確認してから、テクノロジーをオンにします」と彼は言いました。 「すべてを始めようとしてうまくいかないと気づくのではなく、いくつかのことを試し、適切に対処し、信頼を構築してから、サービスを全員に展開する必要があります。」
したがって、エージェントは慎重な指導を必要とします。そして、専門家にとっての朗報は、エージェント技術を適用することで実証済みの目標を達成するのは、主に人間中心のプロセスになるだろうということだと、技術専門家ZoomのUK&I責任者、ルイーズ・ニューベリー=スミス氏は述べた。
「努力しなければなりません」と彼女はZDNETに語った。 「自分が行う活動や達成したい目標には、何か個人的なものを与える必要があります。それは、AI に力を与えることであり、人間に取って代わることではありません。私にとって、そのアプローチこそが、誰もが関係性を維持し、未来を創造する方法なのです。」