デニス・ロマノフスキー、SOFTSWISSのチーフAIオフィサー – インタビュー・シリーズ

デニス・ロマノフスキー、SOFTSWISSのチーフAIオフィサーは、25年以上の経験を持つシニアテクノロジー・エグゼクティブで、ゲーム、エンタープライズ・ソフトウェア、IoT、ハイロード・オンライン・プラットフォームなどの大規模なエンジニアリング・プログラムをリードしてきました。iGamingセクターで過ごした5年間を含め、以前はSOFTSWISSのデPUTY CTOとして、カジノやスポーツブック・プラットフォームを含む複数の製品チームの技術ガバナンスを担当し、現在の役職に就いてから企業のAI戦略を定義し、実施しています。

SOFTSWISSは、マルタに本拠を置くiGamingテクノロジー企業で、オンラインカジノやスポーツブック向けのターンキー・ソリューションを提供しています。カジノ・プラットフォーム、ゲーム・アグリゲーター、スポーツブック・ソリューション、管理サービスなどを提供し、世界中のオペレーターをサポートしています。インフラストラクチャはスケーラビリティ、コンプライアンス、信頼性を設計し、ゲーム技術と新しいAIドリブンの最適化の交差点に位置しています。

大規模な技術プログラムを複数の業界でリードし、現在SOFTSWISSでエンタープライズAI戦略を定義しているので、ハイロード、高可用性システムでのバックグラウンドは、2,000人以上の組織にAIを組み込むアプローチをどのように形作ってきましたか?

ハイロード、高可用性システムでの経験から学んだ基本的な教訓は、複雑な変更を大規模に行うには、システム全体のアプローチが必要であるということです。単にテクノロジーを導入して動作することを期待するのではなく、プロセス、構造、テクノロジーがすべて一緒に機能するように設計する必要があります。

私たちは、SOFTSWISSでのAI導入にこの原則を適用しています。個人のレベルから始めます。すべての従業員に、AIを安全に、効果的に使用する方法を説明します。何ができるか、どこが限界か、どのようなリスクが伴うかを説明します。重要なのは、AIが導入されても、結果に対する責任が消えるわけではないことを明確にすることです。AIは能力を拡大しますが、責任はあなたに残ります。品質、決定、結果に対する責任はあなたが持つ必要があります。

次に、チームのレベルに移ります。ここで、ダイナミクスが変化します。新しい機会が生まれます – より速い計画サイクル、自動化された検証、強化された分析 – ですが、新しいリスクも生まれます。AIの出力への過度の依存、批判的思考の侵食、チーム全体での一貫した導入の欠如。ここで、マネージャーが重要な役割を果たします。彼らは仕事のレビュー方法、質問する内容、探す信号を変更する必要があります。誰かが結果を2倍の速さで達成した場合、マネージャーの仕事は、品質が維持されたか、そしてその人が実際に何を達成したかを理解することです。

この層状のアプローチ – 個人の認識、チームレベルの適応、マネージメントの管理 – が、大規模な組織でAIをスケールアップすることを可能にします。テクノロジーだけではなく、テクノロジーを取り巻くシステムを構築することです。

生産性ツールとしてのAIと、コアインフラストラクチャや意思決定システムに直接組み込まれたAIを区別するものは何ですか? その違いは、長期的なビジネス成果にどのような影響を与えますか?

生産性ツールとしてのAI – チャットアシスタントやコード・コパイロット – は、人々が仕事で初めてAIに出会う場所です。このステップは重要であり、省略することはできません。AIリテラシーを構築し、人々にAIの出力を評価する方法を教え、組織全体で責任ある使用の習慣を身につけさせるからです。

しかし、個人の生産性を助けるAIと、組織の運営方法に組み込まれたAIには根本的な違いがあります。インフラストラクチャ・レベルのAI – エンタープライズ・システムを介してAIプラットフォームに統合されたもの – は、管理システムの一部となります。計画、管理、監査を伴います。ガバナンス・フレームワークを尊重し、意思決定チェーンに直接フィードします。

影響の差は大きいです。生産性ツールは、個々のタスクで20〜30%の効率性の向上をもたらします – 価値がありますが、漸進的なものです。インフラストラクチャ・AIは、全体のプロセスを3〜5倍加速させます。また、時間の経過とともに、組織自体を変形させます – 一部または全部の役割を排除し、新しい役割を作り出し、複数のハンドオフを必要とするワークフローを圧縮します。

したがって、これら2つのカテゴリには異なるアプローチが必要です。生産性ツールのAIは、有効化の課題です。インフラストラクチャ・AIは、組織の変革であり、慎重な計画、変更管理、継続的な監視が必要です。

分離されたAI実験から、中央集権的な組織全体のAIプラットフォームへの移行には、どのようなアーキテクチャ的および文化的な変化が必要ですか?

アーキテクチャ的には、中央集権的なプラットフォームが不可欠です – 複数のモデル・ベンダーへのセキュア・アクセスを提供し、厳格なデータ・ガバナンスを維持します。このレイヤーなしでは、実験は価値ではなく断片化を拡大します。

文化的には、大きな変化は、実行に焦点を当てる考え方から、設計に焦点を当てる考え方への移行です。AIによって実行が安価で速くなると、競争上の優位性はチームがワークフローを設計する方法に移ります。従業員は、AIが繰り返しの作業を担当し、人間がオーケストレーションと意思決定の質を維持するプロセスを設計する必要があります。

大規模企業は、AIの導入時に学習速度をどのようにして体系的に増やすことができますか? また、どのような運用メカニズムがそれを測定可能にしますか?

学習速度は、実験が構造化されている場合に増加します。SOFTSWISSでは、製品チーム内にAIチャンピオンを任命し、ユースケースを特定し、ベストプラクティスを洗練し、組織全体で共有します。ワークショップはさらに知識の転送を加速させます。

測定は、ビジネスKPIに結び付けられます。サポートにおける解決までの時間やコードレビューにおける自動化レベルなどの指標を追跡します。AI導入が測定可能な指標を改善しない場合、表面的なもののままです。

確立されたテクノロジー企業で、AI導入の影響を最も一般的に制限するレガシープロセスは何ですか?

主な制約は、長い計画サイクルと固定のリソース割当を持つ、硬直した管理構造にAIを統合しようとすることです。AIの利点はスピードですが、古いガバナンスモデルはその利点を遅くします。

別の制限要因は、弱いデータ分類です。構造化され、厳格に管理されたデータなしでは、セキュアでスケーラブルなAI統合は極めて困難になります。

コアシステムにAIを直接統合したことで、効率、収益、または運用パフォーマンスに測定可能な利益が得られた例を共有できますか?

テクニカルサポートでは、Jiraに統合されたAIがチケットの履歴とドキュメントを分析して解決策を提案し、解決時間を大幅に短縮しています。

人事部門では、自動化されたアシスタントが福利厚生や休暇の問い合わせを処理し、毎月数百時間を節約しています。

開発では、AI駆動のコードレビュー自動化が60〜80%に達し、開発ライフサイクルを2〜4倍加速させています。これらの利益は運用的に測定可能で、効率に直接影響します。

エンタープライズのワークフローに深く組み込まれたAIの場合、監査可能性、セキュリティ、説明責任を確保するガバナンス・フレームワークをどのように設計しますか?

ガバナンスは、革新を制限するのではなく、コントロールされた環境を作成する必要があります。エンタープライズ・グレードのベンダー契約に頼り、クラウド・モデルに送信する前にデータをマスクします。

説明責任は、システム設計に組み込まれています。AI駆動のアクションは、定義されたロールバック・ウィンドウ内で機能し、人間によるオーバーライドを可能にします。最終的には、ワークフローを設計し、所有するチーム・リーダーに責任があります。

小規模なAIネイティブチームが従来の企業よりもスケールアップできる構造的な利点は何ですか? 大規模な組織は、安定性を失うことなくどのように適応できますか?

主な違いはアーキテクチャです。従来の企業は、各ステージをシーケンシャルなステージに分割し、それぞれが別の役割によって所有され、役割間でハンドオフとキューが発生します。AIネイティブチームは、すべてのステージを同時に実行できます。キューはありません。待ち時間はありません。プロセス全体がエンドツーエンドで自動化されています。これにより、巨大なスピードの利点が得られます。

大規模な組織にとって、前進する道は漸進的です。まず、AIリテラシーを構築し、チームにAIツールを提供します。人々に学び、実験し、AIを既存のワークフローに統合する時間を与えます。この段階では、革新は現在のプロセスの中で発生しますが、その代わりではありません。

チームが経験と自信を積んだら、より野心的な目標を設定できます – 個々のステップではなく、全体的なプロセスを最適化します。これが本当の変革が始まる場所ですが、人々とプロセスが準備できている場合にのみ機能します。

鍵はペースです。速すぎると安定性が壊れます。遅すぎると市場が先行します。正しいアプローチは、組織が既存のものを失うことなく進化する、意図的な順序的な進歩です。

iGamingセクターで運営することは、AIインフラストラクチャの設計と展開にどのような影響を与えますか?

iGamingはユニークな環境です。実際の金銭、リアルタイムのトランザクション、複数の管轄区域での規制監督が含まれます。SOFTSWISSでは、複数のライセンスの下で運営しています。各ライセンスには独自のコンプライアンス要件があります。これは、標準的なデータ保護を超えた複雑な規制環境を考慮する必要があることを意味します。

規制市場では、データの保存、削除、処理に関する厳格なコンプライアンスが必要です。しかし、iGamingでは、範囲はより広いです – 資金洗浄対策、責任あるギャンブルの義務、ライセンス条件がデータの流れと処理場所を規定しています。インフラストラクチャは、機密データが外部モデル・トレーニングに使用されず、AI駆動の決定が常に監査可能であることを保証する必要があります。

同時に、信頼性の基準は非常に高いです。システムは24/7で大量のトランザクションを処理します。展開するAIシステムは、同じ基準を満たす必要があります。常に利用可能で、完全に監査可能で、iGamingで見られるデータ量を処理できる能力がある必要があります。この業界では、AIの故障は単なる不便ではありません。規制上のリスクであり、財務上のリスクでもあります。

エンタープライズAIが成熟するにつれて、どのような機能が、実際に運用モデルにAIを統合した企業と、表面的な採用者とを区別するでしょうか?

成熟したAI組織では、すべての従業員がAIに指示されたアクセス権を持ち、企業のデータをシステム全体でセキュアにアクセスできます。プロセスはエンドツーエンドで自動化され、役割間でキューやハンドオフはありません。作業は継続的に流れ、段階的にではありません。

ただし、自動化だけでは十分ではありません。リーダーとフォロワーの両方を区別するのは、AI駆動の作業を大規模に制御する能力です。チームや組織は、自動化された品質モニタリングに適応します。問題を早期に検出して、悪影響を及ぼす前に修正します。

個々の従業員の役割は根本的に変わります。タスクを実行するのではなく、AIに仕様を定義します。十分なコンテキスト、明確な目標、品質管理方法を提供します。彼らの価値は、AIを舵取りし、AIの出力を最適化することにあるのです。手動で作業を行うのではなく、AIを指示し、AIの出力を最適化することに価値があります。

リーダーの役割も変わります。マネージャーやエグゼクティブは、組織全体のシステム思考のアーキテクトになります。彼らの仕事は、さまざまなワークフロー、ツール、成果物を、競合他社よりも優れた顧客の問題を解決する価値ストリームに接続することです。個々のタスクを最適化するのではなく、すべてがどのように組み合わさるかを設計することです。

この統合の深さ – すべての人の手にAI、自動化されたプロセス、体系的な品質管理、そしてエンドツーエンドの価値に焦点を当てたリーダーシップ – が、長期的な競争上の優位性を定義することになります。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳細を知りたい読者は、SOFTSWISSを訪問してください。