エンジニアリングにおけるAIの現実的な検証

この記事は、エンジニアリングリーダーがCFOに対してAIへの支出を正当化するためのデータを持っていないという重要な問題を強調しています。彼らは、AIイニシアチブがどのように成果に影響を与えているかを示すのに苦労しており、代わりに直感と不完全なデータに頼っています。作業の流れ、AIがどのように配信に影響を与えているか、そしてリソースがどこに割り当てられているかについての可視性の欠如は、大きな課題をもたらします。この記事は、過去には何とか管理できていたかもしれないこの説明責任の欠如が、AIへの投資が増えるにつれてますます持続不可能になっていることを示唆しています。根本的な問題は、AIへの支出を具体的な結果と結びつけることができないことです。

• •エンジニアリングリーダーは、具体的な結果でAIへの支出を正当化する圧力を受けている。
• •データの可視性の欠如は、AIが配信に与える影響を評価する能力を妨げる。
• •この記事は、AI投資における説明責任の必要性が高まっていることを示唆している。