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生成AIプロダクト開発の難しさとMLエンジニアのネクストキャリア

Kazuki Kitagawa
March 28, 2024
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 生成AIプロダクト開発の難しさとMLエンジニアのネクストキャリア

Kazuki Kitagawa

March 28, 2024
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Transcript

  1. - ⽣成AIプロダクト開発の難しさ - 技術進化が早い → ⾃前開発‧⼯数の判断 - 「AI精度」のプロダクト要求調整 - ⽣成AI時代におけるMLエンジニアのキャリア

    - AI PdMが⾒つからない!! - なぜこういう状況になっているか? - ⽣成AI時代のMLエンジニアキャリアを考える 今⽇のテーマ
  2. - ⽣成AIプロダクト開発の難しさ - 技術進化が早い → ⾃前開発‧⼯数の判断 - 「AI精度」のプロダクト要求調整 - ⽣成AI時代におけるMLエンジニアのキャリア

    - AI PdMが⾒つからない!! - なぜこういう状況になっているか? - ⽣成AI時代のMLエンジニアキャリアを考える 今⽇のテーマ
  3. - ⽣成AIプロダクト開発の難しさ - 技術進化が早い → ⾃前開発‧⼯数の判断 - 「AI精度」のプロダクト要求調整 - ⽣成AI時代におけるMLエンジニアのキャリア

    - AI PdMが⾒つからない!! - なぜこういう状況になっているか? - ⽣成AI時代のMLエンジニアキャリアを考える 今⽇のテーマ
  4. ⽣成AI時代のMLエンジニアキャリアを考える 今後どうなるか? - ⽣成AIの⾃由度の⾼さゆえAIがプロダクト価値提供の中⼼へと近づいた。 - ユーザーの最⼤公約数的なペイン解決 → ユーザー毎にカスタマイズしたペイン解決 - 「既存のビジネス」

    x ⽣成AIで無限に課題解決の余地がある。 - ⾃動運転、CS対応、⾦融アドバイザー、...どんなプロセスにも⽣成AI⼊り込む余地あり - ⼀⽅「どうやってやるか?」、「ちゃんと実⾏できるか?」が重要になる。 → 「エンジニアリングデザイン」と「実⾏⼒」を⾼める!(と強そう)