エージェントAIが実験段階から実際のビジネスオペレーションへと移行するにつれ、自律システムの管理、ガバナンス、そして拡張を行うための新たな役割が生まれています。多くの専門家が「AIスキルの習得」を強く求めています。一方、業界リーダーたちは、真のビジネスチャンスは、ビジネスオーナーシップと技術的なスキルを兼ね備えた明確に定義された役割にあると主張しています。.
アンディ・ドヴガン最高成長責任者が共有した洞察によると、Creatioの役員、ジェンティックAIは単なる自動化レイヤーではありません。組織全体における業務の設計、実行、そしてガバナンスのあり方を根本から変革します。その結果、4つの新たな役割が、エージェントAI革命を主導する立場に立っています。これらの役割は、純粋なモデル開発ではなく、オーナーシップとアカウンタビリティに重点が置かれています。.
1つ目は AIリーダー, AIの能力をビジネス価値へと変換する責任を負います。これらの役割は、エージェント戦略を監督し、責任あるAI活用を徹底し、AIの導入を組織目標と整合させます。AIリーダーは、固定されたキャリアパスを辿るのではなく、イノベーション、変革、あるいは上級運用職から輩出されることが多いです。.
2番目は エージェントオペレーター,は、自律的なワークフローの人間の監督者として機能します。エージェントの行動を監視し、必要に応じて介入し、コンプライアンス、正確性、継続性を確保します。これらの役割は通常、深い専門知識を持つ運用チームまたはビジネスチームから発展します。.
3番目のグループ、, AIノーコードクリエイター, ノーコードまたはローコードプラットフォームを用いてエージェントを設計・導入します。多くの場合、ビジネス分析チームや自動化チームが起点となり、要件定義にとどまらず、エージェントの目標、制約、動作を積極的に形作ります。.
ついに、, ワークフローアナリスト （またはワークフローアーキテクト）は、人間とエージェントがどのように協働するかをシステムレベルの視点から考察します。彼らの役割は、従来のワークフローを複製するのではなく、エージェントモデルに合わせてプロセスを再設計し、エージェントが実際の運用上の制約の中で適切な結果を最適化できるようにすることです。.
専門家と組織にとっての重要なポイント:
- エージェントAIのリーダーシップの役割は、既存のビジネスおよび技術機能から生まれています。
- 所有権と説明責任は、役割全体にわたって定義される特徴である
- エージェントの管理には、ドメインの専門知識とAIリテラシーの両方が必要です
- ノーコードプラットフォームはAI導入における非技術者の参加を加速させている
組織がエージェント型AIを拡大するにつれて、これらの役割は一夜にして現れるのではなく、段階的に進化していきます。狭い技術的専門性ではなく、成果に対するエンドツーエンドの責任感を持つ人材こそが、企業におけるAI導入の次の段階をリードする最適な立場に立つでしょう。.
ソース：
https://www.zdnet.com/article/4-new-roles-will-lead-agentic-ai-revolution/
