「従来のソフトウェア開発では、機能の深さやユーザーのニーズに基づいて、新製品の v1、v2、v3 を計画していました。AI システムを使用すると、レンズが変わります。 代わりに、各バージョンは、システムがどれだけの主体性を持っているか、そしてどれだけのコントロールを放棄しても構わないかによって定義されます。 まず、制御が高く、エージェンシーが低い一連の機能(下の画像のバージョン1)を特定します。 これらは小さく、テスト可能で、観察しやすいものでなければなりません。そこから、一度に 1 つのバージョンずつ、徐々にエージェンシーを増やすことで、これらの機能が時間の経過とともにどのように進化するかを考えます。目標は、高い最終状態を、評価、反復、向上構築できる初期の動作に分解することです。 たとえば、最終目標が社内のカスタマーサポートを自動化することである場合、v1 (バージョン 1) を単にチケットを適切な部門にルーティングするだけでスコープを設定し、システムが可能な解決策を提案する v2 に移行し、v3 でのみ人間によるフォールバックで自動解決できるようにするという高度な管理方法を開始することです。 さらにいくつかの例を示します。 マーケティングアシスタント v1: プロンプトからメール、広告、またはソーシャルコピーの下書きを作成する v2: マルチステップのキャンペーンを構築して実行する v3: チャネル全体でのキャンペーンの起動、A/B テスト、自動最適化 コーディングアシスタント v1: インライン補完と定型スニペットを提案する v2: 人間によるレビューのためにより大きなブロック (テストやリファクタリングなど) を生成する v3: スコープ付き変更を適用し、pull request (PR) を自律的に開く GitHub Copilot や Cursor などのツールがどのように進化したかを追ったことがあるなら、これはまさに彼らが使用したプレイブックです。ほとんどのユーザーは現在のバージョンしか表示しませんが、基盤となるシステムは徐々にそのはしごを登っていきました。最初に完了し、次にブロック、次に PR を行い、各ステップは使用、フィードバック、イテレーションを通じて獲得されます。」 詳細はこちら: