データの民主化とこれからのAI組織｜ばんくし
はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 （スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、いわゆるAI屋として働いている人たち、皆が所属するAI組織ってどうなっていくのかな、という話を書いてみる。 データの民主化AIの民主化とデータの民主化AI業界では「AIの民主化」というワードがある。 便宜的にAIというワードが広く使われるようになった辺りで出てきたワードで、OSSやプラットフォーム、ハードの発展によって「A
思考の透明化で得る筋肉｜ばんくし
ここ数年、「会社を筋肉質に」というワードをIT業界で見るようになった。 元は市場の不況に応じて海外VCが言い始め、実際に言葉の波に乗るように外資企業ではレイオフが進んできた。1年遅れくらいで国内ベンチャーにもその波が来ており、右も左も筋肉質化と言っている。この波はすぐにIT全体に波及するだろう。 「筋肉質とは何か」とか「筋肉質化の功罪」はまたあるとして「会社の筋肉質化において重要なのはリーダーがどれだけ思考を透明化できるか」であると叫びたい。 思考は伝わらない私は、最近は転職にあたって引き継ぎ作業を行っている。 元々後続を探す、作るのがLeadと名前のついた人の役割だと思っているので、抱え込んでいるタスクこそ少ない。 少ないタスクの中でも「これはXのためにやります」と宣言してスタートする事が多く、何事も記録に残す事を徹底しているし、Qの終わりには1〜2万字の個人振り返り記事を社内に公開して
またSlackでtimesを始めてしまった｜ばんくし
・Slackにおけるtimes文化とは ・一度仕事中のチャット雑談の全てを断ったがまたtimesを立てた話 ・守りたい節度とこれからSlackにおけるtimes文化とは「times」とは、社内チャット等で自分のチャンネルを持ち、短いスパンで発言する社内Twitterのような文化形態である。 私がまだ学生でインターンやアルバイトという形でIT企業に関わって居た頃、彗星の如く現れた以下のブログがきっかけで、Slackを導入していたITベンチャー企業で流行りはじめたと記憶している。 分報、times、timelineなど、様々な呼び方を各社がしているが、要は社内チャットにおけるTwitterである（ここでは最も一般的だと思われるtimesに統一する）。 timesは、カルチャー性とSlackの各機能とが相まって、爆発的に流行った。近年ではTwitterのフォロワー内でも「times文化がない会社
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
