製品管理の経験を利用してAIの波に乗る方法

公開: 2022-03-11

かつては主に資金の豊富なテクノロジー企業の領域であった人工知能は、現在、世界中の組織によって探求されており、真の価値をもたらしています。採用のレベルは業界によって異なりますが、FAAMGを超えた興味深いアプリケーションや投資が見られ始めており、COVID-19の大流行の中で、パフォーマンスの高い組織の61％がAIの採用を増やしています。

この進歩に伴い、新たなレベルの複雑さももたらされます。企業は、実験、概念実証、AIの製品化、インフラストラクチャの進化、激しい競争などを巧みに操っています。そして、これらすべてに不可欠なのは、AIイニシアチブに最適なチーム構造を構築するという課題です。

私はデータとAIで多くの役割を果たしてきましたが、経験豊富なプロダクトマネージャーにはチャンスがたくさんあることを確認できます。 2021年だけでも、企業が次世代のAI対応ソリューションの開発を支援する専門知識を求めたため、AI製品マネージャーの需要はほぼ2倍になりました。この需要は今後も増え続けるでしょう。

経験豊富なプロダクトマネージャーの方は、AIの世界で道を切り開き、成功するために知っておくべきことを以下に示します。

AIプロダクトマネージャーの範囲

AIの始まりはデータサイエンティストの需要を急増させましたが、AIプロジェクトに必要なデータタスクの多様性と粒度はその後劇的に増加しました。これらのタスクには現在、データパイプライニング、探索的分析、MLOpsなどが含まれており、データエンジニア、データアナリスト、機械学習（ML）エンジニアなどの新しい役割が必要になっています。人工知能プロジェクトは現在、チームスポーツと見なされており、AI製品マネージャーがヘッドコーチを務めています。

社内のAI開発からより多くの価値を獲得するために、組織は実装を本番環境に移行し、新しい製品ラインを作成するか、AI機能を既存のラインに統合しています。これには、人々がソリューションを概念化し、それを実現する必要があります。 AIプロダクトマネージャーを入力します。

成功するAI製品管理は、次の3つの要素を統合します。

戦略的。 予算をイニシアチブに充てる前に、企業は投資収益率の保証を望んでいます。ほとんどの企業は現在の製品ラインの収益を増やすことに重点を置いていますが、一部の企業は新製品で新しい収益源を実現したいと考えています。 AIまたはMLテクノロジーの可能性、実装に必要な労力、およびそれが利用可能なインフラストラクチャやスタッフリソースなどのビジネス目標にどのように関連しているかを明確に理解している製品マネージャーは、非常に貴重な戦略的資産です。
戦術。 中小企業のAIチームでは、通常見られる製品マネージャーと製品所有者の分割が異なる場合があります。これらのAI製品マネージャーは、計画、反復、ユーザー調査の実施、スプリントの回顧の指導、デモの提示など、日常のチームレベルで作業する可能性があります。そうでない場合でも、AI製品マネージャーは経営幹部とそのチームの両方とコミュニケーションをとることができる必要があります。
テクニカル。 AI製品マネージャーには、技術的な知識の強固な基盤が必要です。たとえば、モデルのトレードオフ、実験アプローチ、インフラストラクチャの選択、テクノロジースタックについて話し合う能力は、この役割に不可欠です。技術的な知識を強化する方法はいくつかあります。オンラインコースによるスキルアップ。ブログ、記事、ビデオ、およびフォーラムを介した継続的な学習。プロジェクトベースの経験を積む。

AI製品マネージャーの取り組みの範囲は、組織のコンテキストと集まったチーム、および個々のスキルと専門知識によって異なります。たとえば、チームにデータアナリストがいない場合、AIプロダクトマネージャーはデータ分析を実行する必要があります。ソフトウェアエンジニアリングなどの技術分野のバックグラウンドがある場合は、アーキテクチャの開発に関与する可能性があります。

AI製品管理に飛躍するための推奨事項

より多くの企業がAIに投資するにつれて、製品マネージャーは、成長する機会を利用する準備ができていることを確認する必要があります。次の推奨事項は、次のAI製品管理の役割の準備、交渉プロセス中の機会の分析、およびチームに参加した後のプラスの影響を与えるのに役立ちます。

継続的な学習を優先して、開発のペースを維持する

AI業界は常に進化しているので、あなたも進化しているはずです。 UdacityやMITが提供するような卒業証書や資格を取得すると、知識が検証され、雇用主にとってより魅力的なものになります。記事や本を読んだり、会議に参加したり、オンラインでコースを受講したりするなど、談話に参加することで、継続的な学習の考え方を養い、最新のAIの開発に遅れないようにします。これらのリソースはより最新で詳細ですが、従来の大学のカリキュラムと認定プログラムは、トレンドサイクルよりもゆっくりと進化する傾向があります。 GitHub、Salesforce、AccentureなどのビジネスにAIサービスを提供する業界リーダーは、専門知識を共有することを熱望する専門家でいっぱいの活気に満ちたコミュニティとメッセージボードを持っています。

強力なAIポートフォリオを構築する

プロジェクトの経験は非常に貴重であり、ポートフォリオの重要な側面を形成します。ただし、これは鶏が先か卵が先かという難問です。AIの役割にはAIの経験が必要ですが、AIの経験を積むには、AIの役割を身に付ける必要があります。そのギャップを埋めるには、学術プロジェクト（オンラインクラスやハッカソンでの小規模なAI実装など）を活用し、クラウドプラットフォームを使用してAI機能を開発およびテストします。業界固有の経験がある場合は、既存のバックグラウンドに関連するAIの機会を探してください。

多業種の経験を活用する

さまざまな業界で働いたことがある場合は、それらの多様な経験をAIプロジェクトのユースケースにどのように適用できるかを考えてください。たとえば、電気通信で無数の技術プロセスを処理した経験は、AIの役割でロボット処理自動化イニシアチブを主導するのに役立ちます。フィンテックで使用した定量的手法は、AIまたはMLセキュリティソリューションの実装をサポートする可能性があります。サプライチェーン業界での私の過去の仕事では、複雑なシステムの多くの部分を管理しながら、利害関係者とのコミュニケーションをマスターする必要がありました。これらは、製品チームにAI対応のサプライチェーン最適化ソフトウェアを採用するのに役立つスキルです。

さまざまな面接スタイルに備える

AIスキルの面接と検証に関する業界標準はありません。架空の質問、データサイエンティストやエンジニアとのハイパーテクニカルインタビュー、製品管理指向のディスカッション、AI流行語チェックリストとのHRインタビューに遭遇する可能性があります。自信を高め、成功の可能性を高めるために、さまざまな潜在的なシナリオに備えてください。

バランスの取れた学際的なチームを探す

新しいプロジェクトを選択するときは注意してください。チームのバランスが崩れていると、AI製品マネージャーとしての仕事が難しくなる可能性があります。組織がAIジャーニーの初期段階にある場合、1人か2人のデータサイエンティストしか雇っていない可能性があります。AIアーキテクトとMLエンジニアは後で来る可能性があります。機会を評価するときは、これらの詳細に注意を払い、人材の獲得と分業に関して行われた選択について質問してください。より駆け出しのチームがあなたの役割のパラメータを変更するかもしれません。

あなたをサポートするために経験豊富な才能を雇う

AIの成熟度が低い会社で働いていて、チームメンバーを雇う機会がある場合は、必要な正確な経験を持つ人材を調達してください。クラス最高の人材を採用することは、最初は費用がかかるように思われるかもしれませんが、間違いを避け、最終的にプロジェクト全体のコストを下げるのに役立ちます。イニシアチブがより成熟し、才能を伸ばすためのより良い立場になったら、経験の浅い専門家にチャンスを与えることを検討してください。また、内部と外部の両方の才能を活用する必要があります。調達請負業者を軽視しないでください。特に、高度に専門化されたAI専門家を探す場合は、正社員を雇うよりも総コストを低く抑えることができます。エグゼクティブチームが適切な人材を採用できるよう支援することは、AI製品マネージャーの役割にとって非常に重要です。

ソフトスキルの価値を忘れないでください

企業は技術スキルの必要性を拡大する傾向がありますが、AI対応のソリューションを提供するには、かなりの管理、説明、促進、および動機付けが必要です。 AI製品マネージャーは、チームと協力してチームを導き、経営幹部と調整し、高レベルの不確実性に対処する必要があります。創造性、批判的思考、コミュニケーション、感情的知性などのスキルを開発して実証することは、他の分野と同様にAIの役割においても重要です。

点を結びます

強力なチーム構造、技術リソース、およびエグゼクティブサポートがあれば、点をつなぐ準備ができています。 AIイニシアチブは、データ管理戦略（現在のデータ収集と統合アクティビティを改善するため）、インフラストラクチャの進化（オンプレムとクラウドの優れたアプローチを開発するため）、およびその他の製品管理アクティビティ（他の製品にAI開発を提供するため）と連携する必要があります。。高度なスキルを持つAIプロダクトマネージャーとして、あなたはこれらの要素をまとめる人物です。

一般的なAIの知識はすぐに商品になり、製品マネージャーはそれに追いつく必要があります。継続的な学習、経験の構築、およびこの急速に拡大する分野での価値を高めるスキルの組み合わせの特定に焦点を当てます。