資格情報は重要ではありません 過去数か月間、私は何人かの A+ 幹部やオペレーターが AI スタートアップで苦戦し、失敗するのを見てきましたが、若い「経験の浅い」ビルダーは実行を粉砕し、素晴らしいパフォーマンスを発揮しました。 これは、私がテクノロジー業界で25+年間見た中で、人材評価における最大の不連続性です。 ゲームの基本的なルールが劇的に変化すると、これまでの経験、資格、従来の成功の指標はすべてほとんど無関係になります。 AI への移行は、制度上の知識が制度上の荷物になることが多いほどのパラダイムの突破を表しています。企業の販売サイクルを巧みにナビゲートしたエグゼクティブは、製品が自動的に構築されると、自分自身が迷っていることに気づきます。予測可能な成長指標に最適化したオペレーターは、コア機能が一夜にして指数関数的に向上すると苦戦します。 一方、寮の部屋でモデルを微調整してきた 22 歳の彼は、MBA プログラムではこれまで教えられなかった方法で、トークン エコノミクス、推論パターン、能力のスケーリングを直感的に理解しています。これらの「経験の浅い」ビルダーは、物事がどのように「機能すべき」かの重みを背負っていません。彼らは、AI 機能を従来の製品フレームワークやビジネス モデルに押し込もうとして時間を無駄にしません。そして、彼らは勝ちます。 あなたが AI 企業で仕事を見つけたいと思っているエグゼクティブなら、謙虚になりましょう。仕事をする。ツールを使用して、個人の AI スタックを作成します。決定論的ではなく確率的に、異なる考え方をするように自分自身を訓練してください。必要に応じて、ICの役割にオープンであること。魔法ではありませんが、実際の努力が必要です。 あなたが AI 企業の創設者である場合は、採用プロセスが資格によって盲目にならないようにしてください。重要なのは、生の構築能力(エンジニアリング/製品/デザインだけでなく、あらゆる役割で)、不確実性に対する快適さ、そして非常に高速で反復して実験する能力です。 新しい時代です。