アナコンダのCEO、デビッド・デサント – インタビュー・シリーズ

デビッド・デサントは、アナコンダの最高経営責任者であり、オープンソースのイノベーションとセキュアなエンタープライズ・ソリューションを通じて、データサイエンスとAIコミュニティを世界中でエンパワーする会社の使命をリードしています。確立された製品およびテクノロジー担当のエグゼクティブであるデビッドは、サイバーセキュリティ、デベロッパー・プラットフォーム、エンタープライズ・ソフトウェアを含む分野で20年以上の経験を持っています。

最近では、デビッドはGitLabのチーフ・プロダクト・オフィサーとして、世界中で500万人を超える登録ユーザーを持つ、包括的なAIネイティブのDevSecOpsプラットフォームを提供するグローバル・プロダクト・オーガニゼーションをリードしました。会社での6年間で、彼はGitLabを高成長のスタートアップから公開取引の業界を定義するDevOpsプラットフォームのリーダーに変身させました。

アナコンダは、Pythonプログラミング言語を中心に構築された、データサイエンス、機械学習、人工知能のための先駆的なオープンソース・プラットフォームです。2012年に最初にリリースされて以来、アナコンダは、個人の開発者と大企業の両方によって広く使用されています。アナコンダは、コード作成ツール、Condaを介したパッケージ管理、およびNumPy、pandas、TensorFlowなどの数千の事前構築済みライブラリへのアクセスを含む、包括的な環境を提供します。これにより、ユーザーはAIモデルを効率的に開発、テスト、デプロイできます。

時間の経過とともに、アナコンダは、オープンソースのパッケージのソーシングとセキュリティから、アプリケーションの構築、ガバナンス、クラウドおよびオンプレミス環境へのデプロイまで、AIライフサイクル全体を管理するためのフルエンタープライズAIプラットフォームに進化しました。数千万人のユーザーと、フォーチュン500社の大部分での採用により、アナコンダは、モダンAI開発の基盤層となり、オープンソースのイノベーション、スケーラビリティ、およびセキュアで再現可能なワークフローを重視しています。

あなたはGitLabで約6年間働き、そのうち3年以上をチーフ・プロダクト・オフィサーとして過ごしました。そこでは、AIネイティブのDevSecOpsプラットフォームを数千万人のユーザーに提供するために拡大しました。アナコンダのCEOとして、現在の優先事項はどのように形作られましたか。また、会社をリードすることと製品をリードすることの違いは何ですか。

GitLabでの私の経験は、私がアナコンダに取り組む際に中心となるいくつかの原則を強化しました。第一に、責任ある成長です。チーム、製品、収益を、持続可能な方法で拡大することです。GitLabでは、数千万人のユーザーにサービスを提供するまで成長しました。GitLab (GTLB ) Ultimateが会社の収益の半分以上を占めることから、製品の価値と長期的なビジネスへの影響を一致させることの重要性を実感しました。

第二に、結果と効率を、プロセスと構造よりも優先することです。何かを「十分な」状態で出荷し、顧客のフィードバックの輪を回す方向性を示すことが重要です。実際の価値を迅速に提供することは不可欠ですが、拡大する方法については慎重に考える必要があります。那は第三の柱、顧客への執着に密接に関連しています。私は開発者ツールやセキュリティツールを構築してきた経歴があり、良い（または悪い）ツールが生産性や満足度に与える影響を知っています。

そして最後に、目的を持った透明性です。これはアナコンダの核心的な価値であり、すべての利害関係者が参加して協力し、会社とその提供サービスを改善することを可能にします。この価値をさらに構築して、コミュニティが成功するために必要なものを提供することを目指しています。

CEOとして、私は全体システム、つまり戦略、文化、運用、成果について責任を負います。製品に関してはまだ深く関与していますが、より広範かつ長期的な視点で考える必要があります。会社が責任ある方法で成長し、人々をサポートし、顧客にビジネスのすべての側面で価値を提供することを確実にする必要があります。これらの原則を構築し続けることを目指しています。

あなたがアナコンダのCEO役に就くことを決めた動機は何ですか。また、アナコンダがエンタープライズAIの次の章を構築するための適切なプラットフォームであるとどうして信じるのですか。

アナコンダに参加することを決めた理由は4つあります。第一に、テクノロジーです。開発者として、アナコンダを長い間知っており、その力と可能性を知っています。アナコンダの基盤は、AIネイティブの次の時代を形作る機会を与えてくれます。

第二に、コミュニティです。オープンソースコミュニティの力に強く信じています。アナコンダのような、幅広く関与しているコミュニティを持つ会社はほとんどありません。

第三に、人々です。ここには、リーダーシップのレベルが並外れています。エグゼクティブチームは例外的な才能と情熱を持っています。オープンソースとAIで未来を構築していることは、すべてのメンバーにとって真正に意味のあるものです。

第四に、機会です。これが最終的に私の決定を下すことになりました。アナコンダは、エンタープライズがAIを構築、セキュア化、デプロイ、モニタリングするのを助ける中心に位置しています。世界クラスのテクノロジー、活発なコミュニティ、そしてこのようなチームがあれば、AIとデータサイエンスが構築され、使用される方法を形作る希有な機会が得られます。那が私を引き付けたものです。

オープンソースは現代のAI開発の多くを支えていますが、多くのエンタープライズはまだそれを大規模に信頼するのに苦労しています。オープンソースがAIの最も強力な基盤であるとどうして信じるのですか。また、それが最も誤解されているところはどこですか。

一般的な誤解は、最もセキュアなコードは、選択された人だけが見ることができる、隠されたコードであるというものです。オープンソース・ソフトウェアはその反対です。オープンソースは透明性があり、誰でも貢献でき、世界中の組織がコードのセキュリティと期待どおりの動作を確認するためのより多くの目を持つことができます。

AI技術は急速に成熟しています。AIがさらに加速するためには、可能な限り速く動くモダンなコードが必要です。オープンソースがそれを実現します。アナコンダではそれに重点を置いています。コア機能とPythonエコシステムはオープンソースです。なぜなら、それがチームが素早くイノベーションを始める最良の方法だからです。さらに、エンタープライズ・グレードの機能を追加して、組織がオープンソースを大規模に使用するために必要なガバナンス、セキュリティ、信頼性を提供します。

エンタープライズでのAIの失敗率は依然として高く、特にジェネレーティブAIのパイロットプロジェクトで顕著です。AIイニシアチブが停滞する根本的な理由は何ですか。また、インフラストラクチャの選択が長期的な成功をどのように決めることができますか。

多くの組織はパイロットプロジェクトを実行しています。いくつかの組織には、実際に時間を節約する内部ツールを持つ固い概念実証プロジェクトがあります。しかし、ほとんどの組織は、実際のビジネス全体で実行される製品にAIを移行できていません。実験していることと、現在これが私たちの仕事のやり方であることを示す間には大きな違いがあります。そのギャップが、ほとんどの会社が停滞している場所です。それは技術が機能しないことによるものではありません。

デモはほとんどの場合に見栄えが良く、問題はデモをエンタープライズ・スケールで再現しようとしたときに現れます。突然、データ・ガバナンスの疑問、セキュリティの懸念、信頼性の問題、根本的な信頼性の問題に直面します。アプリケーションは信頼性が高く、データを安全に保持するでしょうか。デモではそのような問題は見えませんが、会社にとっては後回しになっています。

AIの成功を妨げるものは能力ではありません。インフラストラクチャとプロセスの成熟度です。先を行く組織は、信頼と速度が共存し、組み込みのセキュリティとガバナンスが加速するのではなく、障害となるものを選択する組織に導かれています。断片化されたツールチェーンと環境は、どちらかを選択することを強制しますが、モダンで統一されたインフラストラクチャとAIプロセスは、どちらも可能にします。今日、ボトルネックを除去することが競争上の優位性を生み出します。これは技術的な野心だけではありません。競争と生存のためのビジネス上の必須条件です。セキュリティとガバナンスに投資することで、成功が増加します。

あなたはサイバーセキュリティ、製品、デベロッパー・プラットフォームを跨ぐチームを率いてきました。アナコンダの戦略における依存関係管理、環境の再現性、サプライ・チェーンのリスクについて、セキュリティ第一の考え方をどのように導入していますか。

私のセキュリティへの関与は、ヘルスケアで「セキュア」という言葉が何を意味するかを見たときに始まりました。セキュリティは私の情熱となりました。AIワークロード、モデル、エージェント、統合が複雑になるにつれて、セキュリティリスクはガバナンスが追いつくよりも速く増大します。さらに、セキュリティリスクが管理されたとしても、環境自体が障害となることがあります。

セキュリティとコンプライアンスは、特に開発と生産におけるAIに関する実際のリスクの可視性を得るのが難しい場合、AIで大きな課題です。そこに焦点を当てています。環境管理内にセキュリティ機能を深化させ、Pythonエコシステム以外のAIパッケージの周りの追加のガバナンスを構築し、AIモデルのポストゥアのセキュリティスキャンを通じてAIモデルに関するリスクを軽減することを支援しています。目標はシンプルです。組織がAIをより速く進められるようにしながら、スケールで必要な可視性、プライバシー、回復力を維持するのを助けることです。

AIのROIについての懐疑が高まっています。また、実験と「バイブ・コーディング」のブームが起こっています。生産的な実験と、実際の価値を提供するエンタープライズ・レディのAIシステムの違いをどう見分けますか。

今年は、AIのROIが初めて適切に測定される可能性があります。業界全体が「効率」を「時間の節約」として扱っていますが、それは最善のトップラインKPIではありません。組織が、自分にとって最も重要なものに直接結びついた、独自のKPIを作成する時間を取ると、より良い結果が得られます。これは、開発チームのコードレビューの時間削減か、Go-to-Marketチームのリードジェネレーションの品質かもしれません。時間単独とトークン消費の測定は、効率を直接示すものではありません。

アナコンダはPythonベースのAI開発の中核に位置しています。組織が実験から完全に管理された、生産スケールのAIシステムに移行するにつれて、Python環境の役割はどのように進化するでしょうか。

PythonはAIの第一の言語であり、人気の変化はいつ起こるか分かりません。組織は、パフォーマンスとスケーラビリティの問題を解決し、エンタープライズ・グレードのアプリケーションとサービスを作成できるAIエージェントを可能にするツールに投資する必要があります。組織がAIの価値と採用を加速することを可能にする、汎用的なビルディング・ブロックに投資することを期待しています。那が彼らを、AIのインフラストラクチャ層を支える、常に変化するコード言語のレクソコンに適応させるのに最も適したものです。

あなたは過去に規制された業界やセキュリティに配慮したエンタープライズと密接に協力してきました。実践におけるエンタープライズ・グレードのAIガバナンスとは、ポリシードキュメントやコンプライアンスのチェックリストを超えて何ですか。

エンタープライズAIおよびAIネイティブ・アプリケーションは、従来のソフトウェア開発とは異なります。AIを従来の開発として扱うと、セキュリティとガバナンスが壊れて、イノベーションが停滞します。エンタープライズAIには、AIモデルが主なコンポーネントであり、すべての他のものは二次的なものである、AIネイティブ開発のベストプラクティスが必要です。

AIガバナンスは、成功をスケールするか、停滞するかの違いです。エンタープライズ・グレードのAIガバナンスは、責任あるAIネイティブの原則が、強制可能なプラットフォーム・コントロール、明確な責任、すべてのAIコンポーネントの継続的なトレーサビリティと系譜に翻訳されたものです。DevOpsの実践で機能したポリシーとチェックリストを超えています。

アナコンダの最近の資金調達とエンタープライズへの押し出しを考えると、あなたの近期の成長優先事項は何ですか。また、次の12〜18ヶ月で最も積極的に投資する分野はどこですか。

私たちの目標は明確です。アナコンダは、AIネイティブ・アプリケーションとサービスを構築、セキュア化、デプロイするためのエンタープライズ・AIネイティブ開発プラットフォームとして最も好まれるものになることです。私たちの顧客は、自分のニーズに応じて変化し続けています。私たちも一緒に変化しています。私たちはただデータサイエンスのツールkitではありません。エンタープライズAIのための包括的なプラットフォームです。製品、パートナーシップ、M&Aへのすべての投資は、1つの質問に基づいて評価されます。「これは、エンタープライズが新しいAIネイティブの世界で成功するために必要なプラットフォームになることを私たちに近づけるでしょうか。」私たちは、顧客に執着する会社です。私たちが行うすべては、顧客のために行います。

公開取引の開発プラットフォームを拡大した経験を活かし、エンタープライズのCTO、CIO、チーフAIオフィサーなどのエグゼクティブ層と、実務者層の両方にサービスを提供することをどのように見ていますか。

成功は常に顧客に戻ります。顧客が達成しようとしている成果をサポートすることについては、シンプルですが、チームが内部メトリクス（プロジェクトに費やした時間、事前に定義された目標にヒットするかどうか）よりも顧客の成功に焦点を当てることが容易に忘れられることがあります。リーダーは、新しい製品が必要だと言うかもしれませんが、実際には、製品をよりユーザーフレンドリーにしたり（例えば）、既存のものを改良するだけで済む場合があります。そうすれば、目的を達成できるのです。顧客が幸せで成功しているなら、みんな幸せで成功しています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。詳細については、アナコンダを訪問してください。