エド・キースリング、チーフAIオフィサー、プログレスソフトウェア – インタビューシリーズ

エド・キースリング、チーフAIオフィサー、プログレスソフトウェアは、30年以上のテクノロジー経営の経験を持ち、会社のAI戦略を主導し、製品ポートフォリオ全体にAIを統合しています。

以前、キースリングはプログレスのインフラストラクチャ管理のシニア・バイス・プレジデントを務め、イノベーションの取り組みを主導し、運用の効率化を改善しました。また、Vecna Technologiesではエンジニアリングの役割を務め、DevOps、IT、分析、サポートを指揮し、Pegasystemsでは17年以上にわたってシニアエンジニアリングのリーダーシップを担いました。

プログレスソフトウェアは、インフラストラクチャとアプリケーション開発ツールの主要提供者であり、プラットフォームエコシステム全体に人工知能を埋め込むことに注力しています。同社のAI取り組みは、インフラストラクチャ監視、コンテンツ自動化、セマンティック検索、責任ある生成的なAIに及んでいます。Sitefinity、Flowmon、Semaphoreなどの製品にAIを統合することで、プログレスはビジネスが開発を加速し、運用を合理化し、文脈に応じたインテリジェントな自動化で意思決定を改善できるように支援しています。

あなたは、Pegasystems、Vecna Technologies、現在のプログレスソフトウェアを含む主要な組織でのエンジニアリングとインフラストラクチャチームのリーダーシップを、数十年にわたって担ってきました。ソフトウェアエンジニアリングと企業変革の交差点に何があなたを引き付けたのか、それがどのようにして現在のAIリーダーシップの役割に発展したのかについてお話しください。

私のキャリアを通じて、さまざまな管理アプローチがどのように機能するかに興味を持ってきました。すべてのアプローチにはメリットとデメリットがありますが、情報を最も仕事に近い人々の手に置き、リアルタイムで必要な決定を下す自主性を与えるのが最善のプロセスであると常に考えていました。これは、私が大規模な組織や小規模な組織を管理してきた際の柱のひとつです。

このアプローチはすべての機能領域に適用されますが、特にエンジニアリングに惹かれます。開発者はただ頭を下にして仕事をこなして、最小限の妨害で仕事を進めたいと考えています。

AIは、この理想を実現するための最も優れたレバーのひとつです。知識の真正な民主化であり、人々が自分のアイデアや仕事を真正に所有し、より体系的に成果を生み出すことができます。プログレスのチームがAIを活用して仕事を容易にし、顧客にさらに大きな価値を提供する方法で製品スイートを活用する方法を発見することに情熱を傾けています。

CAIOになる前に、WhatsUp Gold、Flowmon、Chefなどの重要なプログレス製品のエンジニアリングを主導しました。インフラストラクチャと運用スケールの管理から得た教訓が、エンタープライズ製品スイート全体にAIを埋め込むアプローチにどのように影響していますか。

成功したAI実装の鍵は、高品質のデータです。より包括的なデータにより、顧客にとっての洞察とアクションをより良く導き出すことができ、ベンダーとしてより良いエクスペリエンスを提供することができます。プログレスでは、Loadmaster、Flowmon、WhatsUp Gold製品の監視機能を統合して、顧客の環境に関するより包括的な洞察を提供する取り組みを継続しています。

プログレスのChefを使用して、イベントに基づいて顧客の環境で変更を加えることができる興味深い機会があります。AIは、市場に出る新しい機能を迅速に提供するだけでなく、今日の運用チームと将来的にAIエージェントが使用できるアクションアイテムを表面化することで、作業を加速することができます。

プログレスでは、実験を恐れずにAIの学習空間を作成することの重要性を強調しています。イノベーションを促進しながら、責任あるAIガバナンスをどのようにバランスをとっていますか。

開発側では、数十年間磨かれてきた堅牢なパイプラインとコーディング規範があり、すべての変更を人間がレビューします。コードの品質と完全性の基準を低下させるのではなく、向上させることが重要です。AIにより、セキュリティとコードレビューをさらに左にシフトすることができます。

製品内でAIハッカソンを定期的に開催して、新しい製品アイデアや製品の自動化/合理化方法を出し合います。アイデアを生产化に進めるには、組織全体のリーダーとともに、倫理的およびコンプライアンス上のリスクを含むさまざまな点を正式に検討するプロセスがあります。

多くの企業でのAIプロジェクトは、実証実験の段階を超えません。貴方の経験上、AIの採用を妨げる最も共通の障壁は何ですか。プログレスの顧客がこれらの障壁を克服するのをどのように支援していますか。

企業環境で実用的に実装可能なことと、AIについて話されることとの間にギャップがあります。新興技術のガイドレールは似ています。リスク、スコープ、利点を現実的に理解し、安全に展開できる小さな実験を設計する必要があります。

これが現在プログレスで取り組んでいるアプローチです。高価値で低リスクの、人間が関与するソリューションを特定し、顧客が体験できるものを提供して信頼を築き、そこからさらに構築します。信頼は重要です。私たちのソフトウェアは多くの顧客のビジネスの中核にあるため、安全に価値提案を証明したいと考えています。

あなたは、分析、DevOps、クラウドアーキテクチャなどの取り組みを主導してきました。これらの分野は、今日のAIデプロイメントとどのように関連していますか。どの分野で最も興味深い収束が起こっていると考えていますか。

ここでの最大の進歩は、AIによって可能になったリアルタイムイベントモニタリングとアクションです。特に今日の環境では、複数のシステムが情報を提供するため、メッセージをフィルタリングして何を次にすべきかを判断することは非常に困難で時間がかかります。システムがこれらの洞察を動的に提供し、必要な情報を自然言語で尋ねるだけでよい新しい世界に入ります。

あなたは、ビジネスロジックに基づいたAIではなく、ハイプに基づいたAIを推進しています。ビジネス成果に合わせたAI開発が成功をもたらした具体的な例を共有できますか。プログレスまたは以前の役職での例です。

プログレスでは、AIのバズワードよりもビジネス価値を優先し、顧客の収益に直接影響を与える成果に焦点を当てています。

1つの例は、プログレスのSitefinity AI統合です。AI機能を追加するのではなく、顧客が直面している特定の課題を特定し、それらの課題に対処するためのターゲットを絞ったAI機能を開発しました。包括的なコンテンツ最適化、AI駆動のパフォーマンス分析、自動メディア検索などです。Sitefinity 15.3の最新のAI機能を使用すると、マーケター、開発者、コンテンツチームは、AI駆動の世界で競争し勝つことができるデジタルエクスペリエンスを提供できます。

もう1つの例は、プログレスのFlowmonプラットフォームです。AIによって常に稼働するサイバーセキュリティアナリストとして機能し、最も重要なイベントと調査結果を凝縮して要約し、複雑なハイブリッド環境でのセキュリティ状況とインシデントのダイナミクスに関する重要な洞察を提供します。Flowmonネットワークモニタリングを使用すると、セキュリティチームは本物の脅威に焦点を当て、ノイズを絞り込み、複雑なハイブリッド環境での重要なインシデントをミスするリスクを軽減できます。

プログレスは世界中の数十万の顧客にサービスを提供しています。責任あるAI戦略を、幅広い開発者や企業のエコシステムにスケールする方法は何ですか。

顧客が成功するための最良のテクノロジーを利用できるようにしたいと考えています。プログレスには複数の製品があり、それぞれがAIを活用して革新的なソリューションを市場に提供しています。私たちの利点の1つは、これらの知見を標準化して、ポートフォリオ内の他の製品に利用できるようにすることができることです。セマンティクス、ドキュメント処理、要約、観測可能性、異常検知などの概念は、複数の製品で活用できます。

あなたは、MITやニューハンプシャー大学でのメンターシッププログラムに貢献してきました。次世代のAIリーダーが、倫理的で影響力のあるソリューションを構築するために、どのようなスキルやマインドセットを身に付ける必要があると思いますか。

私が学生に伝えようとすることは、「学び方を学ぶ」という概念と価値です。複雑なプロジェクトを完了し、そこから学んだことを抽出し、見たことがない問題空間に適用することができますか。そうすることで、どのような問題に直面しても、自信を持って解決策を見つけることができるようになります。このスキルは、技術の変化に適応するのに役立ちます。

しかし、その以上に、学生たちに好奇心を持って、科学的なアプローチで、情熱を持って仕事に取り組むことを望みます。仕事に真正に情熱を持ち、自信を持って取り組むと、倫理的で影響力のある仕事につながります。組織が適切なガイドラインを設けてプロセスを導くことが重要です。
 
プログレスは数年前から製品にAIを組み込んでいます。AIの実装をよりスケーラブルに実現可能にした、最近の進歩やAIの変化について、どのような見方をしていますか。

明らかに、テクノロジーは劇的に改善され、よりアクセスしやすくなりました。LLMから価値を生み出すためにモデルを構築またはトレーニングする必要はなく、データサイエンティストのチームがアルゴリズムを最適化する必要もありません。

しかし、実際には、認識の向上から始まります。OpenAI/ChatGPTはAIをスポットライトにさらし、誰でも利用できるようにしました。この幅広いアクセス可能性は、問題を解決できるAIの可能性と、解決できる問題の種類について、構築者とエンドユーザーに信頼を築きます。結果として、実際の問題を解決できるソリューションを構築する構築者とエンドユーザーにとって、信頼が高まります。

今後、AIが組織のDNAに深く根付くにつれて、チーフAIオフィサーの役割はどのように進化すると思いますか。独自の役割として残るでしょうか、またはすべてのCレベルのリーダーにとっての核心的なコンピテンシーになるでしょうか。

AIは、組織のすべての従業員にとって、リーダーだけではなく、核心的なコンピテンシーになる必要があると考えています。これは、プログレスで推進していることであり、チームをこの変革に参加できるように支援するために努力しています。実際、これが秘密のソースのひとつです。素晴らしい製品、顧客、パートナーとともに、採用とイノベーションを真正に推進するものです。組織がこれを理解する企業が、新しいリーダーになるだろうと考えています。私の役割は、これが起こることを支援し、成功をもたらす適切な業界トレンドと一致するようにすることです。私は、組織がこれを理解する企業が、新しいリーダーになるだろうと考えています。私の仕事は、これが起こることを支援し、成功をもたらす適切な業界トレンドと一致するようにすることです。ありがとう、読者がもっと知りたい場合は、プログレスソフトウェアを訪問してください。