ルイス・フェルナンドによるスタートアップCTOの3つの洞察: AIによる技術革新の推進

現在、先進的なIT部門の50%すでに人工知能に投資している組織は 20% あり、さらに 20% が 2024 年末までに投資する予定です。それほど進んでいない組織でも AI への投資を始めており、今年は 35% が参入する予定です。

つまり、CTO が自社の優位性と競争力を維持するために AI の使用方法を知ることが不可欠だということです。

Lumaa の共同創設者兼 CTO である 22 歳の Luis Fernando 氏にとって、AI によるイノベーションの推進は、技術的なスキルだけではありません。予想外の事態を受け入れ、迅速に反復し、業界の専門家に頼ることも重要です。

Luis Fernando のソフトウェア エンジニアリングと AI イノベーションへのユニークな旅をたどり、あらゆる業界のスタートアップ CTO に役立つ、彼が得た貴重な教訓を学びましょう。

ティーンプログラマーからCTOへ

Luis Fernando はわずか 14 歳でコーディングを始め、さまざまなプログラミング言語やプロジェクトを探求し、実験しました。これがソフトウェア エンジニアリングと AI イノベーションにおける素晴らしいキャリアの基礎となりました。

2020年、彼はCOVIDパンデミックのため大学入学を1年間延期し、故郷のブラジルのフェイラ・デ・サンタナでジュニアソフトウェアエンジニアとしてプロとして働き始めました。その後、ロンドンのスタートアップでシステムインフラの変革に携わった後、マイクロソフトでハイリスクな政府プロジェクトを担当するようになりました。

これまでのキャリアを通じて、ルイスはプラットフォームの刷新、ロジスティクスの管理、チームの指導など、常に新しい課題に取り組み、リーダーシップを発揮してきました。ピア プログラミング インストラクターとして指導スキルを磨き、仲間のプログラマーを指導する一方、ブラジル学生協会では大規模なイベントのコーディネートや多様なチームの管理を主導してきました。

彼の多様な経歴は、彼が共同設立したLumaaのCTOとしてAIイノベーションを推進するために必要な独自のスキルと洞察力を彼に与えています。マドゥミタ・ソム・ディナカラン。

マドゥ・ディナカラン：イノベーションのパートナー

マドゥミタ・ディナカランさんは、シンク・グローバル・スクールを通じて25万ドルの奨学金を獲得し、12カ国で勉強した後、14歳で家を出ました。TGSを通じて、彼女はアクティブベース学習（テストを受けるのではなくプロジェクトに取り組む）という現代的な教育アプローチに焦点を当てました。パナマでは視覚障害者用のゴーグルを制作し、日本では広島の原爆投下に関するVR映画を制作しました。このプロジェクトはドイツでの国連セッションで披露されました。

2021年に高校を卒業した後、彼女はミネルバ大学で社会科学と芸術・人文科学を専攻するために10万ドルの奨学金を獲得しました。ミネルバでは、学生生活インターンとして働き、遠隔地の学生をコミュニティに溶け込ませる手助けをしました。

韓国滞在中、マドゥはアートを使って高齢者の孤独と闘うコミュニティ プロジェクトを設計しました。アルゼンチンでは、UI/UX デザイナーとして働き、ブエノスアイレスの住民の物語を紹介する Caminito のランディング ページを開発しました。アルゼンチン滞在中、彼女は Lumaa の調達に関する研究も始めました。2024 年 1 月、マドゥはサンフランシスコに移り、ルイスとともに Lumaa に専念しました。

ルマー

Luis と Madhu によって作成された Lumaa は、RFP やセキュリティ アンケートに対するベンダーの回答を自動化するプラットフォームです。この自動化されたワークフローにより、正確な回答が迅速に生成され、チームが各回答を手動で作成する必要がなくなるため、新しいプロジェクトに入札する企業の時間とコストが節約されます。これにより、組織は他の重要なタスクに集中でき、追加のリソースの必要性が軽減されます。

AI志向のCTOのためのルイス・フェルナンドの洞察

AI と技術革新全般に携わってきた豊富な経験により、Luis は AI に携わる他の CTO に役立つ洞察を数多く生み出してきました。

予期せぬ課題を受け入れる

ルイスがジュニア ソフトウェア エンジニアとして最初の仕事を始めたとき、そのシニア エンジニアはわずか 2 週間後に退職しました。突然、ルイスはチームで唯一のエンジニアになり、専門的な経験はほとんどありませんでした。

この予期せぬ課題により、彼は急遽、膨大なコードベースを管理し、新しい機能を自ら作成しなければならなくなり、素早く学習して適応する必要がありました。この経験から、彼はプレッシャーの下での問題解決とイノベーションについて多くのことを学びました。

AI技術を活用し、適応するCTOにとって、予期せぬ課題はさらに頻繁に発生し、複雑化します。実際、 CTOの約66%現在のネットワーク インフラストラクチャでは生成 AI を効果的にサポートする能力が不足していると考えている一方で、76% がそれを機能させるためのプレッシャーが高まっていると感じていると報告しています。

ルイス氏の見解では、AI イノベーションの鍵は、これらの課題を改善のチャンスと見なすことです。たとえば、生成 AI を活用するのは難しいかもしれませんが、データ処理を高速化し、リアルタイム分析が可能になります。これにより、CTO の意思決定に適切な情報が提供され、日常業務の効率が向上します。したがって、これらの問題に正面から取り組むことは、現在の問題を解決するだけでなく、AI がますます普及する世界で組織が将来の成長に備えることにもなります。

迅速かつ効率的に反復する

AI ツールを導入する場合、CTO は基本モデルまたはプロトタイプを開発して、顧客や関係者にそのコア機能を実証できる必要があります。ただし、この基本モデルは完璧である必要はありません。つまり、ルイスにとって、潜在的なユーザーと会う前に骨の折れる設計プロセスに汗を流す時代は終わったのです。代わりに、彼は CTO の役割は、会社とその顧客にとって最適な技術的ステップを決定することであり、すぐに堅牢なソリューションを構築することではないことに気付きました。

「4 月の頃、私は人々に見せるために本格的な動作するコードを作成しようとしていましたが、自分が作成したソリューションに非常に愛着を感じていました。来週のデモでは、オンラインで表示できるシンプルな Python スクリプトを作成し、人々がファイルをアップロードしてコンソールで出力を確認できるようにする予定です。」と彼は説明します。

このアプローチにより、Luis は柔軟に対応し、フィードバックに迅速に対応できるため、ユーザーの実際のニーズに対応するプロトタイプを迅速に構築できます。

業界の専門家から学ぶ

ルイス氏は、AI イノベーションを推進するには、他の業界の専門家とつながることの重要性も強調しています。結局のところ、テクノロジーは常に変化しており、CTO や開発者がすべてを把握できるわけではありません。他の専門家と話すことで、イノベーターは最新情報を入手し、長年の経験と磨かれたスキルを持つ人々から新しい洞察を得ることができます。

たとえば、さまざまな分野の専門家と協力することで、AI を活用する製品を改善するための新たな道が開かれます。

ルイスは次のように説明しています。「彼らの知識を活用することで、より良いコードを書き、製品を改善し、最小限の実行可能な製品を強化し、最終的にはスタートアップを次のレベルに引き上げ、その過程でより多くの顧客を引き付けることができます。」

CTOとしてAIイノベーションをリード

AI イノベーションを推進することは CTO の重要な責任であり、Luis Fernando はそれを正しく行う方法を示しています。予期しない課題への対処から、迅速な反復と同分野の他の人からの学習まで、彼の経験は重要な教訓を提供します。

彼のアプローチは、柔軟性を持ち、フィードバックを真剣に受け止め、他者の専門知識を活用して顧客の実際のニーズに対応することの重要性を強調しています。彼の洞察に従うことで、CTO は、ますます AI 主導の市場で自社が先頭に立つことを支援できます。

AIイノベーションをリードするためのヒントや実践的なアドバイスについては、ルイス・フェルナンドの物語を追う、そしてこれらの戦略を CTO としての自分の役割にどのように適用できるかを確認します。