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概要
これは何
- AIの活用次第でプロダクト開発の方法や採用、組織作りが変わっていくことをまとめたもの
誰向けか
AIを活用した採用と事業組織作りについて、
- これから AI領域でビジネスを始めようとしている人
- 人事担当者
- マネージャー
- エンジニアリングマネージャー
など、ビジネスに携わる人々に向けた情報となります。
なぜこの記事を書くか
開発組織が大きく変わる可能性がある
- コード整形やtext to designのサービスが増えたときに採用や生産性の概念が大きく変わると考えている
- ジュニアなデザイナーはいらなくなる可能性が高い
- すでにアイキャッチ作成、デザインデータの自動化が進んでいる
- 特にデザイン、プログラミング初心者は学習能力が高くないと必要とされなくなる可能性がある
- 今後のプロダクト開発組織の作り方・業務プロセスが大きく変わる
- 最初は皆初心者だが、学習能力・意欲( AIが代替できない、現時点でしづらい部分への努力)が低いと採用されなくなる
- ジュニアは育てず、AIを活用してミドル以上の開発組織ができる
ビジネスプロセスの変化
- AIの活用によってビジネスプロセスの改善
- 開発組織以外でもビジネスプロセスの効率化、オペレーション業務の圧縮により人件費の削減、オペレーションの型化、オペレーションの安定
など大きなインパクトがある。
どうビジネスが変わるか
- 採用
- AIを活用することで、面接や書類審査などの人的ミスを減らし、採用プロセスをスムーズに進めることができます。
- 過去の採用成功事例を分析することで、採用の効率化や人材採用戦略の改善を行うこともできます。
- 事業組織作り
- AIを活用することで、業務プロセスの自動化や生産性の向上などが期待できます。
- 顧客の嗜好やニーズを分析することで、より的確な商品やサービスの提供が可能となります。
以上のように、AIを活用した採用や事業組織作りには、様々なメリットがあります。
このブロックは、95%がNotionAIで作成されています。
ソフトウェア開発組織にAIを組み込んだ場合の人員構成・チーム
AIをチームに組み込むメリット
- 開発エンジニアたちは、より複雑なタスクに集中できる
- GitHubもCopilotがリリースされ、フィードバックの効率化が進んでいる
- https://github.com/features/copilot
- これが進化したらテックリードの不足、エンジニアリングマネージャーの不足の解決につながっていくかもしれない
- 日本ではテックリード、エンジニアリングマネージャーが不足しており、エンジニアの採用競争率が高い
- AIが自動化できるタスクを担当することで、エンジニアたちはより高度なプログラミングに取り組む
チーム構成
- 開発チームは、より専門化されたメンバーで構成されることが予想される
- AIシステムを開発するためには、AIエンジニア、データサイエンティスト、AIシステムアーキテクトなど、より高度なスキルを持つ人材が必要になります。
- AIが自動化できないタスクに取り組むために、従来通りのエンジニアも必要
- 開発チームはより多様なスキルを持ったメンバーで構成される
以上のように、AIの導入により、ソフトウェア開発組織は、より専門化されたメンバーと多様なスキルを持ったメンバーを組み合わせたチームになると考えられます。
このブロックもNotion AIが90%前後作成しています。
AIによって採用も変わる?
単にこれまでの採用プロセスをソフトウェアにするだけではない変化が上記してきた通り実現される場合、大きな変化がある。
現時点でできること
- ジョブディスクリプションの作成を自動化
- 採用担当者がいらなくなる?
- 求人作成の自動化
- ジョブディスクリプションの作成
- 自社の魅力のサマライズ
起きる変化
- 組織に必要な人数、構造が変わる可能性
- 採用の必要性、採用に関わる人に求められることの変化
- 業務オペレーション全般の効率化
- 調査、リスト化、実行プランの作成、テキストの整理、マニュアル化などオペレーションが必要な業務が全部AIが作成するようになる
が起きる。あなたがHR関係者である場合、何を強みとして生きて行くのか、今後キャリアを歩んでいきたいのかは大事になるだろう。
どうやって行くのかについては以下の記事を書いた