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
エンジニアとビジネスの距離感の難しさ｜ばんくし
はじめにタイトルの通り最近「ソフトウェアエンジニアがビジネスの話をする」って極論かなり難しくねと思っており、まだまだ自分の中にも答えはないが書いてみる。 逆に読むと良い記事、書籍、論文があるなら教えて欲しい。 背景近年「エンジニアは事業貢献してこそ」「エンジニアもユーザファーストでビジネス貢献」といった言説がIT界隈で増えて来ている感じがしている。 これは本当に良いことだと思っていて、技術や業界全体の経験の積み重ね、研究活動によって、技術やノウハウがコモディティ化したことで、より本質的なエンジニアリングが提供すべき事を考えられるようになっている結果の1つだなと思う。私がエンジニアリングを最初に学んだ頃なんかは、ソフトウェアエンジニアはキツいみたいな文脈で3K職だと言われていて、高専でも「電気系に行ったほうが安泰だぞ」と先生が言うほどだった。GitHubやCI/CD、クラウド、OSSだったり
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
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