Lenny Rachitsky（@lennysan）のスレッド

@cohentomer (LinkedIn CPO) から学んだ主な教訓: 1. LinkedInのデータによると、2030年までに現在の仕事に必要なスキルの70%が変化すると言われています。転職を計画しているかどうかに関わらず、あなたの仕事は変化しており、問題はあなたがそれに追いつくことができるかどうかです。 2. 製品開発自体は複雑ではありません。プロセスが複雑になっているのです。製品開発自体はシンプルです。問題の調査、設計、コーディング、リリース、そして反復です。しかし、時が経つにつれ、企業は各ステップを数十ものサブステップに分割し、複数のチーム、レビュー、そして機能を必要とするようになりました。 3. LinkedInは、アソシエイト・プロダクトマネージャー・プログラムを、コーディング、デザイン、プロダクトマネジメントを包括的に学ぶアソシエイト「プロダクトビルダー」プログラムに置き換えました。2025年1月以降、新入社員は1つの機能に特化するのではなく、入社初日から3つの分野すべてを学ぶことになります。これは、企業の人材育成方法における根本的な転換を表しています。 4. AIエージェントにキュレーションされた「ゴールドサンプル」を与えることは、あらゆる情報へのアクセスを与えるよりもはるかに効果的です。LinkedInがAIツールに社内文書やデータへのアクセスを許可しようとした際、惨敗しました。AIは何が重要かを判断できず、信頼性の低い結果を出したのです。重要なのは、最良のサンプルと最高品質の情報を慎重に選択することです。量よりも質が重要です。 5. 優秀な従業員は、苦戦している従業員よりもAIツールを積極的に活用し、優秀な人材をさらに成長させています。AIは、業績の低い従業員の追い上げに役立つという期待に反して、LinkedInの優秀な人材が最も積極的にこれらのツールを活用しています。AIは、競争の場を平等にするのではなく、既存の能力を強化するものであり、優秀な従業員は、常に最先端技術を追求する生来の意欲を持っているようです。 6. AIの価値を測る公式は、「実験量 × 品質 ÷ 導入までの時間」です。このフレームワークは、AIの導入が実際に機能しているかどうかを評価するのに役立ちます。成功とは、チームがより多くの実験を実施し、より高品質な成果を生み出し、アイデアから導入までの時間を短縮できることを意味します。これら3つの要素は、すべて同時に改善していく必要があります。 7. AI導入は、20%が技術、80%が変革管理です。最先端のツールを自然に自ら導入できる従業員はわずか5%程度です。大多数の従業員は、文化的な変革を通じた積極的な支援を必要とします。例えば、業績評価の更新、成果の共有、専用のトレーニング、そしてリーダーが委任するのではなく自らツールを実践するといった支援です。生産性の向上を期待する前に、従業員に投資する時間を与える必要があります。 8. チームはすでに週あたり数時間の時間を節約し、以前はできなかった作業を行っています。デザイナーはコードを書き、直接バグを修正し、プロダクトマネージャーは独自のダッシュボードを構築しています。これらは以前は他のチームの作業を待たなければならなかった作業です。LinkedInのメンテナンスエージェントは、現在、失敗したビルドの約50%を人間の介入なしに自動的に修正しています。こうした部門横断的な機能は、ツールが成熟するにつれて現れています。 9. AI時代のビルダーにとって最も重要なスキルは、ビジョン、共感、コミュニケーション、創造性、そして判断力といった、最も人間的なスキルです。それ以外のスキルはすべて自動化できます。AIはリサーチ、データ分析、コーディング、設計を処理できますが、人間は依然として5つの重要な分野で優れています。ビジョン（未来への説得力のあるビジョンを持つこと）、共感（満たされていないニーズを理解すること）、コミュニケーション（アイデアを軸に他者を結集すること）、創造性（当たり前のことを超えた可能性を見出すこと）、そして判断力（曖昧な状況において質の高い意思決定を行うこと）です。 10. 許可や完璧な条件が整うまで待つ必要はありません。リーダーであれ、個人であれ、正式なプログラムや組織再編を待つことは、後れを取ることを意味します。AIツールを今すぐ使い始め、成功事例を構築し、可能性を示しましょう。組織は迅速に適応できる人材を必要としており、あなたはキャリアにおいて常に重要な役割を果たす必要があります。両者のインセンティブは一致しています。