AI製品管理のインストラクターであるAdam M. Rootにとって、有意義なAIの影響は、正しい質問をし、構造化された戦略フレームワークを適用し、人間の専門知識を中心に保つことから来ます。 Maven では、Root は、AI ネイティブ製品を構築したい製品マネージャー、デザイナー、創設者向けのライブコホートベースのプログラムを設計し、教えていますが、同時に部分的な Chief Product Officer - AI Product Strategy として機能します。 多くの企業は現在、エージェントAIの規模を拡大しようとしているが、ほとんどの企業は、彼らのイニシアチブがパイロット段階を超える理由を理解するために苦労している。明確なビジネス問題に仕事を根付ける代わりに、チームはしばしばツール、モデル、またはサプライヤーを追いかけ、テクノロジーだけが影響を解除することを望んでいる。 なぜ企業はエージェントAIをスケールするのに苦労するのか 企業は、測定可能なAIの結果を示すためのボードからの強力な圧力にさらされており、この緊急性は、実際に解決する必要があるものを理解する前に実行に追い込むことがよくあります。 ルートは、同じミスステップを繰り返し繰り返す:チームは、基礎的な問題を明確に把握することなく結果に向かってレースしています。 「テクノロジーはそれ自体で行うのに十分に進歩していません」彼は説明します。 「人々は、より多くのコンピュータに接続したり、別のベンダーを雇ったり、それを解決したりすることができると考えています。 それは機能しません」。 人類の専門知識は、エージェントワークフローの核心に存在しなければなりません。 解雇中に失われた部族知識を再現するためにAIに Architecting Scalable Workflows: The PURSUIT Framework (スケーラブルなワークフローの構築:PURSUIT Framework) 彼はPURSUITフレームワークを利用し、企業に前進の実践的な道を提供し、これらの落とし穴を避ける方法について明確なガイドラインを提供します。 表面的な症状の下で、私たちが解決しようとしている本当の人間の問題は何ですか。 Problem:  これは本当に誰のために、そして彼らは何を大切にし、恐れ、優先順位を置くのか。 User:  なぜ今、この問題を解決することが戦略的に重要で重要なのか。 Rationale:  問題を有意義に解決する最も小さく、最も変革的な製品体験は何ですか? Solution:  私たちの仮定を検証または無効にするために、どのような証拠を収集する必要がありますか? Understanding:  証拠から生じるパターン、真理、行動のドライバーは、どのように製品を形作るべきですか? Insight: すべてを一つに結びつける戦略的な製品の方向性とは何でしょうか。 Thesis:  「ほとんどの人々はテクノロジーをテキストにします。彼らはツールから始まり、その後後ろ向きに作業します」とルートは言います。彼にとって、正しい質問は正しいモデルよりも重要です。チームはしばしば研究、並行モデルを実行し、学ぶ必要があることを明確にすることなく検索集計に急いでいます。「より良い質問をし、より良い結果を得る」ルートは、あらゆるエージェントワークフローの始まりに人間のレビューを構築し、しばしばLLMに課題を開始する前に問題の理解を向上させるように促します。彼は、ストレラのようなツールを通じて、クリーンで文脈化された知識の入力を作成する。 The Coming Wave: Multimodal and Parallel Systems(マルチモダルとパラレルシステム) ルートは、AIの次なる大きな進歩は、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、リアルワールドセンサーデータなどの異なる種類の入力を使用できるシステムから来ると信じています。これらのモデルは、それぞれ見つけたものを比較し、より良い答えを作成するために理論を組み合わせることができます。AIは、多くの種類の情報を同時に調べることができ、複数のモデルが問題を一緒に考えてより明確で強力な結果を生み出すことができます。 しかし、新機能は基本的な問題を解決しません。よく設計された質問、検証された入力、および初期段階のヒューマンガイドなしで、多様化システムは単に欠陥の推論を加速させます。 「まだ正しい質問なしで始めるなら、あなたは正しい解決策を得るつもりはありません」とルートは言います。彼は、このニュースが運用現実に代わる12〜18ヶ月の市場修正を期待しています。 無視されたリスクと過小評価された賃貸 入門レベルの役割の迅速なAI駆動自動化にもかかわらず、経験豊富な専門家は不可替です。 「あなたの主題専門家はAIによって置き換えられない」彼は、企業は、混乱した組織の課題を信頼性の高い、スケーラブルなワークフローに変えることができる主要な製品マネージャーを雇うことを優先することを強調し、彼は、企業市場に販売する初期段階の企業のために、彼は、インサイダーの視点を長年持つ最近解雇されたPMを採用することを提案します。 AIの潜在力は巨大ですが、強力な戦略と慎重な実行に根ざした場合にのみ、明確さ、人間の専門知識、より良い質問から始める企業は、機能するだけでなく、規模を拡大するアジェンティックなAIワークフローを構築することができます。 「Adam Root」 あるいは彼の訪問 より多くの洞察のために リンク サイト

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Adam M. Root: How to Architect Agentic AI Workflows That Scale Thro the Enterprise (アダム・M・ルート:エンタープライズを通じて規模を拡大するアジェンティックAIワークフローを構築する方法)

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