データと AI 製品の取り組みを全社的に拡大する

"データおよび AI プロダクトの取り組みを全社的に拡大するには、データ プロダクト マネージャーをさらに雇用するだけでは十分ではありません (または必要です)。 データと AI プロダクトの考え方への転換が必要です。 CEO からデータ、製品、エンジニアリング チームに至るまで、誰もが懸念しています。

👉 経営幹部とビジネス担当者は、データと AI で何ができるか (何ができないか) を理解し、データ戦略をビジネス戦略と整合させる必要があります。

👉 製品チームは、データ チームと連携する方法と、エンジニアリング チームと連携する場合には通常遭遇しない特殊性を理解する必要があります。また、技術的な知識をスキルアップする必要もあります。BI/ダッシュボード、SQL、データ分析の基礎がますます必要になっています。日常業務で AI と GenAI を使用することは、製品に AI を組み込むことと同じではありません。

👉 データの分散化により、エンジニアリング チームは、パイプラインの作成と調整、製品としてのデータの管理、データ契約への関与など、これまでデータ側にあったタスクとスキルをますます組み込む必要があります。

👉 データ チームは、プロジェクトの考え方からプロダクトの考え方に移行する必要があります。アルゴリズムが AI 製品の唯一の価値であるという考えをやめる必要があります。これらは製品発見フェーズに組み込まれ、ソフトウェア エンジニアリングのベスト プラクティスをさらに開発する必要があります。

明日、あらゆる製品が何らかの形でデータと AI を活用するようになるでしょう。

それは会社全体、すべてのチームに広がっています。しかし、正しい考え方を採用し、共通言語を採用することによってのみ、そこから真の恩恵を受け、適切な問題に対処し、真の価値を生み出すことができます。

ヨアン"

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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