私たちは非常にAIに注力しているエンジニアリングチームが、1週間に8〜10時間の作業時間を節約できているのを見つけました。このような統計情報を聞くと、これが最悪の状態だと思います。これが新しいベースラインです。価値は毎日変化しているので、その波に乗っていく必要があります。
Dhanji R. PrasannaHow Block is becoming the most AI-native enterprise in the world
クラフト → 時間とエネルギー
私たちは非常にAIに注力しているエンジニアリングチームが、1週間に8〜10時間の作業時間を節約できているのを見つけました。このような統計情報を聞くと、これが最悪の状態だと思います。これが新しいベースラインです。価値は毎日変化しているので、その波に乗っていく必要があります。
非技術者がAIエージェントやプログラミングツールを使ってものを作っているのは本当に驚きであり、素晴らしいことです。自分の仕事や特定のタスクを最適化するためにこれらのツールを活用できる人たちが、最も大きなインパクトを見せています。
「これ」は、シュレヤが前に説明したAIプロダクト評価のためのエラー分析プロセスを指しています。
通常、私は誤差分析の初回ラウンドで3〜4日間しっかりと取り組みます。これは一回限りのコストです。単体テストにそれを組み込む方法や、サンプルで自動的に実行するスクリプトを見つけた後は、その後は週に30分程度で済むと思います。