AI活用チームの作り方

AIを組織で活用するには、適切なチーム編成が必要なの。
今日はその話ね。

それだけでは足りないわ。
AIプロジェクトには多様なスキルが必要なの。

最低限、ビジネス側、データサイエンス側、エンジニアリング側の3つの視点が必要ね。

そう。
AIプロジェクトはバドミントンみたいにポジションがあって、欠けると試合にならないの。

そうね。
すべてを専任で揃えるのが難しいなら、兼任や外部パートナーの活用もアリよ。
大事なのは、技術とビジネスの橋渡しができることなの。

その通り。
AI翻訳人材?
と呼ばれる、両方を理解できる人が鍵ね。

この人がビジネス課題をAIの問題に翻訳する役割を担うの。

ばっちり。
AI倫理?
担当、法務、情報セキュリティ担当も参画することで、リスクを抑えたプロジェクト運営ができるわ。

大事なポイントね。
ドメインエキスパート、つまり現場の業務に詳しい人の関与がないと、使いにくいシステムが出来上がってしまう。

実際「完成したけど誰も使わない」AIプロジェクトが大量にあるのよ。

そう。
AIプロジェクトは一人のスーパースターより、多様な専門家が対話するチームの方が成功率が高いのよ。

そう、MBA?
とエンジニア資格を両方持つ人材、みたいな複合スキルが求められるの。

ふふ、今からでも遅くないわよ。
多様な経験が強みになるから。

チーム作りは、採用だけでなく「学び続けられる環境」を整備することが大切なの。

外部のコミュニティや勉強会に参加する文化も、AIチームの健全性につながるわ。

チーム作りは、メンバーのスキルだけでなく「対話の頻度」も大事なの。

週次の振り返りや月次の成果共有会が、サイロ化を防ぐ鍵よ。