これは、以前は起こらなかった新しい作業を可能にする AI エージェントの好例です。 今日、私は顧客とのミーティングに参加し、顧客側で完全なブランド体験を使用した製品体験のデモを行いました。このアプリは主に AI を使用して構築されており、完全な価値提案をより現実的に表示することができました。 AI が登場する前は、これはスライドやはるかに一般的なデモで行われていました。これは明らかに、顧客が価値提案を想像するためにはるかに多くの作業を行い、より多くの責任を顧客に負わせることを意味します。 しかし、AI を使用すると、実際に顧客に実用的なプロトタイプを構築するだけで費用対効果が高くなりました (時間的には)。これにより、今後の複雑な販売プロセスが変わる可能性があります。 AIエージェントが、私たちがすでに行っていることを置き換えるだけでなく、以前よりも多くのことを実行できるようにすると話すとき、これは完璧な例です。

AIエージェントから得られる生産性の向上について考えるときに見落とされがちなのは、以前はできなかったことがすべて可能になるということです。 AI エージェントの最大の利点は、すでに行っていることを自動化できることだけではありません。エージェントは、あなたが仕事に取り組み、決して手に入らない新しい慣行を追加できるようにします。 コーディングでは、より多くのテスト、より優れたセキュリティレビュー、改善されたアーキテクチャ、より多くの機能などを意味する可能性があります。しかし、これを法律、金融、医療など、あらゆる分野に当てはめることができます。知識の仕事で得られる無限の豊かさは、非常に多くの分野の仕事が今や手頃な価格になっていることを意味します。 今から5年後の私たちの働き方を振り返ると、エージェントによって生成されるトークンの90%は、私たちが人間としてこれまでやらなかったことに関するものになると思います。

AIエージェントは、私たちがすでに得意としていることや、もっとやりたいことの力を倍増させます。 もちろん、AIは誰でも興味のある新しい分野に挑戦できるようにし、以前は不可能だった隣接する空間に拡大することができます。フロントエンド開発者は独自のサービスを構築し、バックエンドエンジニアはスタックを上に移動できます。 しかし、一貫して、エージェントからの最大の利益は、その特定の分野ですでにある程度の専門知識を持っているエージェントにもたらされます。 特に、バックグラウンドで大量の作業を行うことができる長期実行のエージェントの場合、レビューして大規模なシステムに組み込む必要がある最終的な作業成果物を持って戻ってきます。 専門家は、何がうまくいったのか、何がうまくいかなかったのか、何を修正すべきか、修正が必要なものを改善するようエージェントに促す方法などを知るという利点があります。 時間が経つにつれて、これは改善され、初心者ユーザーがより簡単に活用できるようになりますが、専門家は再びさらに新しい機能をさらに活用できるようになります。 これが短期的または中期的に消えることは明らかではないので、スキルを失わないでください。