MITの最新研究により、企業における生成AIプロジェクトの95%が失敗に終わっていることが明らかになった。この驚くべき結果は、AI技術そのものの問題ではなく、企業の統合プロセスや学習ギャップに起因している。成功している企業は特定の課題に焦点を当て、適切なパートナーシップを構築しているが、大多数の企業はAIの実装で躓いている。研究では、マーケティング部門への過度な予算配分よりも、バックオフィス業務の自動化により高いROIが得られることも指摘されている。技術専門家は、AIブームに踊らされることなく、真の問題解決能力を身につけることの重要性が強調されている。
MITが明かす衝撃的なAI失敗率
おかえりなさい。みなさんご存知の通り、私はEli the Computer Guyや。ここはDaily Blobで、今日も相変わらずこの質問を続けとるわけや。「AIって実際何すんねん？AIって実際どんな問題解決してくれるんや？」
何度も何度も聞かされるのは「AIが未来や」っちゅう話やけど、まあそこで話は終わりや。今これがおもろいと思うねん。
人工知能の根本的な疑問っちゅうのは、人工知能って何で、それで何しようとしてるんやっちゅうことや。なんでかっちゅうと、仕事がAIに奪われるっちゅう話があるやろ？特にAI、具体的にはな、自動化とかワークフロー自動化の話やなくて、特に人工知能、LLMとかマルチモーダルモデルとかそういうやつらの話をしよるわけや。で、ワシは頭かいてるわけよ。
別にこのAIシステムがある程度価値がないって言うてるんやない。でも、そんなに革命的やないと思うねん。ワシが言いたいのは、基本的にもっと自動化を企業のワークフローに導入する方が、AIのLLMなんかより、特に仕事に対してはるかに破壊的やと思うねん。
最近こんなことがあったんや。嫁さんとニューヨーク州のアディロンダックに行って、帰りに2日かけて車で戻ったんや。それで1泊せなあかんかったから、ホテルに泊まることになったんやけど、これがおもしろかったんや。
車運転してて、その日どこまで行けるか分からんかったから、出発前にホテル予約したくなかったんや。それで運転して運転して運転してて、嫁さんの運転の番になったんや。で、5時か6時ぐらいになって、嫁さんに「今夜あと何時間ぐらい運転したい？」って聞いたんや。
そしたら「あと1時間ぐらい運転したいわ」って言うたんや。それで、これがすごかったんやけど、iPhoneを使って、今いるルートを確認して、現在地から1時間ぐらいの町を見つけることができたんや。そこに好きなホテルチェーンがあるか調べたら、あったんや。
それでそのホテルチェーンのアプリを開いて、探してたホテルを見つけて、これがすごかったんや。基本的に、探してたホテルを見つけて、スマホで部屋を予約したんや。これが自動化の一種やねん。誰とも話さずにそれができるわけや。
でも本当にすごかったのは、部屋を予約した後、ホテルのどの部屋にしたいか聞かれたことや。それで、まさにホテルの設計図みたいなのが出てきて、どの部屋にするか正確に選べたんや。
考えてみいや。普通ホテルに行ったら、予約の手続きとかいろいろやって、「この部屋がありますけどどうですか？」みたいなやり取りが一杯あるやろ？ワシは単純に写真を見て、「ああ、この部屋がええわ」って選んで、それで「スマホに鍵入れますか？」って聞かれて、「ええやん、スマホに鍵入れといて」って言ったんや。
数分でそれができて。基本的にホテルまで運転して、車から荷物出して、部屋まで行って、スマホでドアを開けて、はい完了や。人間と関わる必要は全くなし、そして人工知能は一切関係なし。
現代のシステムとか、現代のシステムが実際に経済とかを破壊できる方法を考えると、昔ながらのデータベースが大事やと思うねん。正直、昔ながらのリレーショナルデータベースに、特定の企業のワークフローに適切に設計されたウェブアプリのフロントエンドを組み合わせた方が、人工知能よりもはるかに重要やと思うねん。
でもなんでか知らんけど、なんでか知らんけど、みんな人工知能に超集中しとるんや。リレーショナルデータベースは昔の話、AIが今の未来やって。
でも面白いと思わへん？面白いと思わへん？もしAIがそんなにうまくいかへんかったらどうやろ？もしもMITが新しいAIパイロットプロジェクトについてレポートを出して、その大部分が完全に失敗してることが分かったらどうやろ？その割合はどんくらいやと思う？
答えが生成AIプロジェクトの95%が失敗やったら、あんた正解や。なんでかっちゅうと、生成AIは人々が思ってるほど多くの問題を実際には解決してへんのかもしれへん。
MIT報告、企業での生成AIパイロットの95%が失敗しとる。ブロックチェーンのことを考えるわ。ブロックチェーン覚えてる？ブロックチェーンが未来のデータベースシステムやって言われてたの覚えてる？ワシが発狂してたの覚えてる？
ワシをフォローしてる人は知ってると思うけど、16年間これやっとって、2012年からDaily Blobのバージョンやっとるんや。ワシがブロックチェーンについて叫んでて、みんなが「Eli、Eli、ブロックチェーンが未来やで」って言うてたの覚えてる？
「見てみい、見てみい、これはデータベースの種類や。データベースシステムやろ？めちゃくちゃ分散されたデータベースシステムで、不変の記録がある。データが入ったら、ずっとそこにあるんや。データベースのサイズはどんどん大きくなって、めっちゃスケーラブルや」って昔議論してたんや。
で、その時議論してたのは、ブロックチェーンの使い道があるか？ある、たぶん4つぐらいや。たぶん世界全体で4つぐらいや。ブロックチェーンの正当な使い道はたぶん4つぐらいあると思うねん。
でも変やったろ？変やったろ？NoSQLについて前に話したことあるけど、NoSQL、NoSQLデータベースタイプは文字通り世界を革命化したんや。今日ワシらが住んでる世界は、NoSQLがなかったら存在してへんかったんや。めちゃくちゃスケーラブルで、めちゃくちゃ速いデータベースシステムで、たまにレコードをなくすけどな。
まあ、Twitterを作ろうとしてる、Facebookを作ろうとしてる、ソーシャルメディアサイトを作ろうとしてるなら、NoSQLはええ方法や。NoSQLは実際に世界を変えたんや。でもなんでか知らんけど、ブロックチェーンの方がPRと報道を全部もらったんや。
自動化の真の力
そういうことについて話すのは、現代の世界で考えてもらいたいからや。あんたの組織とか、働いてる会社とか、そういうことを考えてもらいたいねん。現代世界の自動化 対 AI実装、みたいなな。
キオスクとかの話やけど、ワシはSheetsが好きやねん。Sheetsっちゅう会社があるんや。ワシはSheetsが好きや。彼らはワシが見た最初の会社で、小さなサブ作りの店にキオスクを導入したんや。たぶん20年前ぐらいや。彼らが実際に導入したときはかなり新しかったんや。
Sheetsに行くやろ？ガソリンスタンドやねん。で、中に入って、注文を入力するんや。小さなレシートみたいなのが印刷される。そのレシートの代金を払いに行く。サブを受け取って、さあ行こうや。
今は2025年やから、それが完全に普通に思えるけど、彼らは2005年頃からそれを展開し始めたと思うねん。絶対に素晴らしかった。絶対にクソ素晴らしかった。
なんでか？20時間のドライブとか、何でもしてるやろ？疲れてる。機嫌悪い。ちょっと臭いかもしれん。ちょっと小便かウンコしたいかもしれん。列に並びたくない。誰かと話して、クソみたいなフットロングサブもらうためだけに、半秒間だけいい人のフリしたくない。
ただ入って、欲しいものを入力して、やることをやれるんや。で、キオスクのええところは、一人の人が人を扱う代わりに、4つか5つのキオスクがあることやねん。だからキオスクはいつも空いてて、音が鳴るのを待ってるだけや。
これが自動化や。10年前ぐらいにSouthwestに導入されたんや。ワシらはボルティモアに住んでたから、BWIは主要なSouthwest拠点やった。クソ素晴らしかった。
チェックインに一人の人のところに行く代わりに、たぶんカウンターエージェント2、3人いる代わりに、BWIに歩いて行ったら、50個のクソキオスクがあったんや。キオスクのところに行って、IDをスキャンして、バッグをチェックしたいって言ったら、文字通りステッカーを印刷してくれる。バッグにステッカー貼って、預けに歩いて行って、はい完了や。
これは、やる必要があるタスクを達成するのに、古いシステムよりもはるかに良い方法やった。で、言ったように、人工知能は全く関係ない。
だから今心配してることは、特定の問題を解決するために、もっと自動化されたシステムを展開すれば改善できることがめちゃくちゃあるのに、なんでか知らんけど、焦点がAI、AI、AI、AIにめちゃくちゃ向いてるねん。で、これは間違ってると思うねん。
このMIT報告で、AIプロジェクトの多くが失敗してるのを見るのは興味深いと思うねん。で、みんなが仕事、仕事、仕事、仕事、仕事を心配してるから、考える大事なことは、たぶんワシらはAIバブルの中にいるっちゅうことや。
今言われてることの一つは、ママパパからトランプ政権まで全部が、AIスキルを学ぶ必要があるっちゅうことや。自動化スキルを学ぶ必要はない。ロボット工学を学ぶ必要はない。エンジニアリングを学ぶ必要はない。数学を学ぶ必要はない。AIスキルを学ぶ必要があるんや。
とにかく、ワシの注意は、もしあんたがAIスキルに超集中しに行くなら、プログラムを終える頃に、そのいわゆるAIスキルが実際に価値があるのか、それとも世界がとっくに先に進んでしまってるのか疑問やねん。
これについて考える必要があるねん。全部賭けや。全部賭けやねん。ワシが2000年にMCSEを取った時、NovelネットワーキングのNovel管理者認定かMCSEを取ることができた。なんでMCSEを取ったか？えーっと、それやった。Microsoftやった。ワシはMicrosoftを知ってた。Novelは知らんかった。
文字通りそれだけやった。数年以内に、NovelはなくなってMicrosoftが離陸した。これが賭けや。考えるべき大事なことの一つは、これは全部賭けやっちゅうことや。情報をより多く持ってて、自分が置いてる賭けについてより考えてるほど、最終的により良い結果を出せるねん。
MITレポートの詳細分析
Gen AI分断、ビジネスにおけるAIの状況2025、MITのNANDA initiative（ナンダ・イニシアチブ）が発表した新しいレポートで、生成AIは企業にとって可能性を秘めているものの、急速な収益成長を促進するほとんどの取り組みが期待外れに終わっていることが明らかになった。
強力な新モデルを統合する急ぎにもかかわらず、約5%のAIパイロットプログラムが急速な収益加速を達成している。大多数は停滞し、損益に測定可能な影響をほとんど、あるいは全く与えてない。
リーダー150人へのインタビュー、従業員350人への調査、公開AI展開300件の分析に基づく研究は、成功事例と停滞プロジェクトの間の明確な分断を描いている。
チャペリは言うた。「一部の大企業のパイロットと若いスタートアップは、生成AIで本当に秀でている。例えば19歳や20歳が率いるスタートアップは、収益が1年で0から2000万ドルにジャンプするのを見てる」と彼は言うた。「それは彼らが一つの課題に選んで、うまく実行し、彼らのツールを使う企業と賢くパートナーシップを組むからや。」
基本的に、彼らは人工知能が実際にできることに焦点を当てる。AIが特定の課題をどう解決できるかを理解して、その解決策を売るんや。すげー。これらの19歳と20歳がたまたまAIを少し知ってる技術プロフェッショナルみたいやな。
しかし、データセットの90%の企業にとって、生成AI実装は期待に届いてない。核心的な問題は、AIモデルの品質やなくて、ツールと組織両方の学習ギャップや。
エグゼクティブはよく規制やモデルのパフォーマンスを非難するが、MITの研究は欠陥のある企業統合を指摘してる。ChatGPTのような汎用ツールは柔軟性のために個人にとってはうまくいくが、ワークフローから学習したり適応したりしないから、企業使用では停滞する。
チャペリは説明した。データはまた、リソース配分の不整合も明らかにしてる。生成AI予算の半分以上が営業とマーケティングツールに費やされてる。しかし、MITはバックオフィス自動化、ビジネスプロセスアウトソーシングの排除、外部エージェンシーコストの削減、業務の合理化で最大のROIを見つけた。
実装における重要な課題
これもAIをシステムや環境に展開しようとするときの大きなことになるやろな。実際にどこで最大の効果を得られるかっちゅう問題全体やな。
マーケティング部門にとってはかっこええやろ？マーケティング部門は自動的にメールを作って、潜在的なクライアントにコールドメールできる、基本的に人をスパムできるねん。でも実際にええROIをもたらしてくれるんか？
一方で、AIをバックエンドシステムに統合できたら、基本的にLLMをRegexの改良版として使うんやけど、セクシーやないかもしれんが、めちゃくちゃ価値があるかもしれん。
これがAI関係の大きなことの一つやと思うねん。何の問題を解決しようとしてるんや？解決しようとしてる問題の価値は何や？適切にリソース配分してるんか？昔ながらの技術プロフェッショナルの仕事をしてるんか？
問題を見つけて、その問題の根本が何かを評価して、その問題に既得権益を持ってるのが誰かを理解して、その問題を解決することの価値を理解して、解決策を構築、展開、維持するための総所有コストを真に理解する。
それはほとんどAIプロフェッショナルがやることみたいに聞こえるな。彼らはたまたま同じ概念を違うスタックで使ってるだけやねん。リレーショナルデータベースやSharePointやActive DirectoryやExchange ServerやSalesforceを見る代わりに、その思考プロセスをAIスタックで使ってるだけや。
ちょっと待てよ、AIはパイプラインを下って来た別のクソみたいな技術で、本当の技術プロフェッショナルは、パイプラインを下って来た他のすべての技術を扱ってきたように、それを扱うだけやないか。
とにかく、企業がAIを採用する方法は重要やねん。専門ベンダーからAIツールを購入してパートナーシップを構築するのは約67%の確率で成功するが、内部構築は3分の1しか成功してない。
これは大きなことになるやろな。多くの人が自分のAI製品を所有したがってる。今日のアイデアは、ワシらがこれを作って、ワシらがそれを所有するっちゅうことや。でもそれは42の根本的な問題に戻ってくるんや。ダグラス・アダムスの『銀河ヒッチハイク・ガイド』や。
地球は…いや、地球やなかった。地球の前に別の惑星があったんや。とにかく、今まで作られた最大のスーパーコンピューターやった。生命、宇宙、すべての答えを考え出すことになってたんや。
それで何億年もかけて動いて、ついに答えを出したんや。答えは42や。生命、宇宙、すべての答えは42やった。みんなは「これはどういう意味やねん？」って言うたんや。
それで基本的に言われたのは、たぶん問題は、ワシらが質問が何であるべきかを本当に知らないっちゅうことや。だから地球が新しいスーパーコンピューターとして作られて、42が何を意味するかを理解するために、生命、宇宙、すべてについての真の質問を見つけ出すんや。
これが、今多くの技術展開で出てくる大きなことの一つやと思うし、ワシがずっとAI対自動化のアイデア全体を持ち出し続ける理由やねん。LLMに実際に価値があるんか、それとも何かのデータベースのif else文みたいなのを作るだけでええんか？
大きな問題として出てくるのは、ほとんどの人が実際に解決しようとしてる質問が何かを理解してないっちゅうことやと思うねん。「これにAIを使うつもりや」みたいなな。それはどういう意味やねん？それは何やねん？
AIは言語処理をするんか？AIは画像処理をするんか？AIはSQL文の結果をもう少し人間が読めるものに変えるんか？そういうことや。AIは何をしてるんや？AI。クソ。
成功のための他の重要な要因には、中央のAIラボだけでなく、現場管理者に採用を促進する権限を与えることや、深く統合して時間をかけて適応できるツールを選択することが含まれる。
これもAIを展開するときの大きなことの一つになるやろな。これが何か変なクローズドなものにならないようにすることや。企業での多くの技術展開で起こることの一つは、解決策を作ることに関わったすべての人が何が起こってるかを完全に理解してて、誰も秘書の訓練には気を使わないっちゅうことや。
ワシはこれを見たことがある。ワシは一つの会社で働いたことがあって、彼らは多くのお金を費やした。企業レベルのVoIP、ボイスオーバーIPシステムを展開するのに多くのお金を費やしたんや。で、受付嬢と秘書を訓練する時間はほとんど費やさなかった。
技術プロフェッショナルとしての心構え
これは今後の大きなことの一つになると思うし、考えるべきことやな。もしあんたがプロフェッショナルなら、分かった、涙をたくさんもらうねん。RAMチップを交換したりJavaScriptコードをしたりすることだけをしたい人がたくさんいるってことは分かってる。ワシを無視してもええ。
でも本当にプロフェッショナルになりたい、本当に技術プロフェッショナルになりたいなら、考えるべきことの一つは、この特定の問題を解決する最も適切な方法は何かっちゅうことや。この問題を解決するのに技術を使うんか？この問題を解決するのにLLMを使うんか、それとも袋詰めランチアンドラーンセッションを使うんか？
考えてみいや。こういうAIプロジェクトとかをしようとしてるなら、聞くべき質問の一つは、組織内で実際にどれくらいアウトリーチをしてるかや。週に何回、月に何回、年に何回、会社にサンドイッチとかのかなりいいお弁当を払ってもらって、基本的に来たい従業員を一番大きな会議室や研修室に入れて、あんたの部門がAIソリューションの作成に関してやってること、これらのAIソリューションが従業員にとって何をするつもりなのか、などについてプレゼンテーションをするんや。
技術部門が現場従業員とどれくらいメンタリングして、現場従業員が実際に何が起こってるかを知ってることを確認してるんか？多くの場合、特にユーザーとの間で、彼らは変なことをクソアップするねん。
あんたはいつも大きな問題を心配してるやろ？データベースレプリケーション、データベースレプリケーションを確実にする必要があるとか、高可用性フェイルオーバーのレイテンシとか、そんなもんや。技術として、こういう大きな問題を考えてるやろ？
でも現実の、本当のクソ、現実の世界の本当のクソ問題は、めちゃくちゃバカなもんや。ワシが小さなコンサル…コンサル会社を始めたんやない、とにかくタブサインを掲げて「コンピューター修理します」って言った時のこと考えるねん。
覚えてるのは、初めてやったプリンター修理や。だからワシはプリンター修理はせんかった。2000年代のLouis Rossmanやなかった。ハードウェアはやらんかった。
とにかく、電話がかかってきた。ある人から電話がかかってきて、「プリンターが壊れてるねん。プリンター直せる？」って言うてきたんや。で、ここが問題や。ワシはプリンターを直さんかった。プリンターについて全然知らんかった。知らんかった。Active Directory、Exchange Server、そういうクソは知ってた。プリンター、クソ知らん。
また、プリントサーバー、プリントサーバーは知ってた。プリントサーバーの扱い方は知ってた。でもプリンター自体は知らんかった。
でもまた、ビジネスを始めるときは、時間とお金の2つのリソースしかない。だから、顧客と話した。顧客と話して、「見てみい、ワシがあんたの問題を解決できるかどうか分からん。ワシはプリンター修理人やない。でも他にやることもないねん。だからこういう取引や。もしワシがあんたの問題を直したら、時給を払ってくれ。もしワシがあんたの問題を直せんかったら、ワシは歩いて出ていく。一切手数料なし」って言ったんや。
彼は「まあ、それで十分やな？それは今まで受けた最高の取引やで」って言うた。
とにかく、そこに行ったんや。小さなツールキットを持って行った。小さな…ワシはまだこれを持ってる。背景に置かないといけんな。とにかく、小さなツールキットを持って行ったんや、小さなドライバーとかで。
昔はこれでワシのコンサルティングビジネスを始めたんや。ワシは義父からこれを盗んだんや。彼は海軍にいてて、義父やったからな。義父からクソを盗むもんやねん。見てみい、現実やねん。
とにかく、義父からこれを盗んだんや。で、その中にクソみたいな小さなドライバーと、OS とかが入った書き込み可能CDの小さな本があったんや。だから行ったんや。行って、こんにちは、コンピューター男です。あんたの友達を見せてくださいって感じで。
そこに行って、アホみたいに感じたわ。クソみたいに感じたわ。でも、誰が知ってる？誰が知ってる？今日何か学ぶかもしれん。今日何か学ぶかもしれんって感じで。
だからそこに行って、このプリンターを見てるわけや。このプリンターを見てて、「話を聞かせてくれ」って言ったんや。で、彼は「ああ、これをやって、あれをやってた」って言うてきた。「で、もう動かん。もう動かんねん」って。
だからワシは頭の中でギークのゲームフェイスをつけようとしたんや。あの、プロフェッサーXになったみたいに、頭で問題を直してるように見える感じ。脳内ではマジでかっこよく見えるけど、実際やってるときはたぶんバカに見える感じや。
で、座ってそれを見てて、小さなLCD画面に気づいたんや。メッセージがあったんや。スクロールし続けてるメッセージがあった。そのメッセージを見てみい。「続行するにはエンターを押してください」って書いてあった。その通りや。
その日ワシはプリンター修理の専門家になったんや。これは実話や。時給をもらって、歩いて出ていった。顧客は満足してた。
ワシが入る前は、彼は使えないプリンターを持ってた。ワシが出るときには、使えるプリンターを持ってた。時にはクソのエンターを押すだけでええねん。
で、この話を持ち出すのには本当に理由があるねん。これがユーザーの現実やからや。画面にメッセージがクソスクロールして、次に何をするか教えてくれてても、時々彼らはそれを見んねん。なんでか知らん。時々ただ見んねん。
だから、IT部門がユーザーとどう関わってるか、すべての利害関係者とどう関わって彼らが参加してることを確認するかを考えるときの大きなことの一つやと思うねん。
袋詰めランチアンドラーンセッションをやったり、ケータリングフードを持ち込んだランチアンドラーンセッションをやったりするねん。だから興味がある人は誰でも、来たくない人は罰せられることはないねん。そこにいたくない人はクソやからな。
興味がある人は誰でも来て、会社のAIソリューションについて話すつもりや。そこで一番興味を持ってる人たちに、「毎週30分ぐらい時間を作ろうや。あんたがどう仕事してるか、これらのソリューションが実際にあんたの問題をどう解決してるか、解決してるのかどうか話し合おうや」って言うて、実際にみんなをプロジェクトの一部にするねん。
尊重されてないと感じる秘書がどれだけ腹を立てて、気にしないときに数百万ドルの展開を完全にクソにできるかは魅力的やで。
秘書を扱ったことある？何度も言ったように、ワシがコンサルティングをやってたとき、人々は実際の企業世界がどう動いてるかを誤解してるねん。実際の企業世界がどう動いてるか。ああ、CEOが小切手にサインする。CEOが小切手にサインする。
彼らの秘書や役員アシスタントが小切手を書く人やねん。アシスタントがあんたに電話をかける人や。アシスタントがあんたが実際に扱うことになる人や。アシスタントが実際に小切手を書く人や。
それからアシスタントが書いた小切手を取って、CEOに渡して、クソサインしろって言うねん。60歳のCEOがアシスタントから愛情深い叱責を受けてるのを見るほど愛らしいものはない。アシスタントが望むことをしてないからってな。
とにかく、叱責されてる…アシスタントから叱責されてるねん。面白い、実際の企業での権力関係や。ワケの分からん世界やで。
だから、なんでそれを持ち出すかっちゅうと、多くの場合彼らは見落とされるねん。エグゼクティブに集中して、ディレクターに集中して、そして実際にあんたが展開してるクソを扱わないといけない現場従業員をクソ忘れて、それからなんで展開が失敗するか不思議に思うねん。
だから、人工知能との大きなことになると思うし、基本的に質問をするだけやねん。このAIソリューションは実際にあんたの問題を解決してくれるんか？AIソリューションが必要なんか、それとも実際にもっとシンプルなものが必要なんか？
えーっと、ここを見てみい。レポートはまた、引用「シャドウAI」の広範な使用、ワシは前からシャドウAIについて話してるけど、ChatGPTのような非公認ツールと、AIの生産性と利益への影響を測定する継続的な課題を強調してる。
シャドウITやシャドウAIについて考えるときの興味深いことは、もしあんたの技術部門が標準的な従業員とのコミュニケーションを持ってないなら、質問の一つは、あんたの会社が実際にAIからはるかに多くの価値を見てるかもしれんが、それがどこにも登録されてないっちゅうことや。
あんたはクソみたいなAI展開をしようとして、それが失敗してるかもしれん。投資収益率なし。で、「オーケー、AIはクソや。AIは明らかに失敗や」って思うかもしれん。
でも見えてないかもしれんのは、マネージャーや他の従業員が出て行って、AIサービスを使えるために自分のクレジットカードをスワイプして、実際に大量の投資収益率を得てるっちゅうことや。ただ、それがどこにも記録されてないねん。見えてないねん。
とにかく、これは今後AIにとって興味深いことになると思うねん。ワシの全体的な推奨、これを言うのは論争を呼ぶと分かってる、トリガー警告や。ここで論争的なことを言うつもりやけど、これがなんで上司に親切にするべきかや。
これがなんで同僚に親切にするべきかや。これがなんで同僚や他の従業員に親切にして、会話をするべきかや。前に言ったように、何年も前に作ったビデオがあるねん。100%正しくて、100%同じ時にクビになるねん。
あんたがするように言われたことを正確にして、それでもクソドアから蹴り出されることがあるねん。なんでかっちゅうと、あんたがするように言われたことが悲惨な失敗やったからや。
あんたの仕事の一部、技術プロフェッショナルとしてのあんたの仕事の一部、ワシが従業員に言ってたことは、技術プロフェッショナルとして、あんたの仕事はクライアントが聞き方を知らない質問に答えることや。
あんたがそこに座って、CEOが質問をして、あんたがすべての質問に答えるけど、彼らが聞くべきやったけど聞かなかったことがあるって知ってるとき。もしあんたがクソドアから歩いて出ていくなら、あんたはクソ失敗や。あんたはワシらの業界の恥やねん。
ポイントは、出て行って理解する必要があるっちゅうことや。ユーザーが聞いてないことは何や？これらのシステムについて十分理解してない、ユーザーが聞くべきことは何や？ユーザーの痛みのポイントは何や？ユーザーが予期しない価値を得てる場所はどこで、あんたが作ってるシステムを使うのが実際に害になる場所はどこや？何を改善する必要があるんや？
また、実際の技術プロフェッショナルとして、クソnode開発者やなくて。クソnode開発者、すまん、node開発者。あんたらのせいや。あんたらのせいやねん。C#開発者について何か言ってるのを聞いたことないやろ。C#開発者は素敵な人間やで。node開発者やねん。
コードだけの問題やない。あんたの仕事は問題を解決することや。時には問題を解決することはサーバーをラックに入れることや。時には問題を解決することはクソのコードをトン書くことや。時には問題を解決することは過去10年間人々が何を作ってきたかをドキュメント化することや。
そして時には問題を解決することは、会社や組織の他の従業員とコーヒーを飲んで座って、会社内での彼らの状況、システムをどう使ってるか、痛みのポイントが何か、実際に何が必要かを完全に理解することや。
なんでかっちゅうと、言えるで、クソ金をテーブルに置けるで。1000クソドルをテーブルに置けるで。あんたが働いてるほとんどの会社で、ユーザーが抱えてる実際の痛みのポイント、実際の問題は、人工知能と全く関係ないねん。
フロントエンドを再設計して、フォーム、フォームフローとか実際に一貫性のある方法で動くようにするねん。JavaScriptとかを使って自動入力できるようにしたり、他のことをしたり。
ドルとドーナツに賭けるで、あんたの会社が技術に関して持ってる実際の問題で、実際にあんたに価値をもたらせるのは、LLMで解決されないねん。
でもとにかく、分からんわ。考えるべきこと、思考するべきこと。本物の技術プロフェッショナルは問題を解決する。node開発者はコードを書く。何になりたいんや？大人になったら何になりたいんや？
node開発者に悪いと思うけど、彼ら自身が招いたことや。なんで彼がnode開発者にそんなに意地悪なのか理解してほしいねん。クソnode開発者に会ったことあるんか？
また、PHP の人は知らんけど、何でも。Pearl。Pearl。ああ、Pearlは愛らしいで。Pearl やってるんか。C++。おい、C++開発者について何も言うことないで。nodeの人やねん。彼らはRuby on Railsの最新世代やねん。
考えてみいや。ワシはボルティモアにいた。Ruby on Railsの人たちを扱ったんや。2012年頃がミートアップブームが起こった時やった。2012年から2014年ぐらいまで、スタートアップ会社がめちゃくちゃあって、みんながRuby on Railsを学んだんや。Ruby on Railのアイデアは開発するのがめちゃくちゃ簡単やからや。
ハードウェアリソースはもう少し集約的やけど、コードを書くのは簡単やった。で、その時期に面白かったのは、これらすべてのスタートアップ会社の周りで。これらのクソRuby、クソRuby開発者。クソRuby開発者をクソしろ。
これらのクソアホは3ヶ月間ここでコードをやってるだけや。3ヶ月前は関数が何かも知らんかったくせに。でも今、今彼らはRuby開発者や。クソ。
これらのクソは歩き回ってた。文字通りワシの従業員がいた。従業員がいて、修士号を持ってたんや。修士号を持ってた。非常に著名な機関で働いてたんや。実際の提督に彼がどう思ってるかを正確に言うまではな。それはうまくいかんかった。
とにかく、修士号、著名な機関、非常にリアルタイムシステムを扱ってた。非常にリアルタイムシステムで、失敗は悪いねん。とにかく、すべてのことと同様に、ワシの分野に巻き込まれて、しばらくワシの従業員の一人になったんや。
なんでかは神のみぞ知るや。ワシはギークの囁き人みたいやねん。ランダムなクソ、なんでここにいるんや？なんでワシのコンピューター修理会社でRAMチップを交換してるんや？修士号持ってるやん。RAMチップを交換するのが好きやねん。あんたについて何かがあるねん、Eli。オーケー。
とにかく、面白かったのは、この男にミートアップに行けって言ったことや。これらの技術ミートアップに行き始める必要があるって、全部やで。で、面白かった。面白かった。彼は「Eli、Eli」って。「何？」「彼らはめちゃくちゃ頭いいねん。ただ、ただ自分の場所やないって感じるねん。彼らがめちゃくちゃ頭いいから」って。
「すまん、また何のミートアップに行ったって？」ってミートアップを調べたんや。Ruby on Railsのクソみたいなの。「クソったれ」、いや、おい。ただの自信やねん。彼らが知ってるのはRuby on Railsだけやねん。
彼らは本当にプロフェッショナルでもないねん。ワシが呼んでるコンピューターフリッパーみたいなもんや。一つのスキルセットがあって、それだけやねん。でも彼らはめちゃくちゃ愚かで、自信がある。彼らは自分が知ってると思ってることについてめちゃくちゃ自信があるぐらい知識が少ないねん。
だから、修士号を持って歩いて入る。文字通り提督と議論になって仕事をなくしたんや。これが提督と議論になって仕事をなくすときのレベルや。で、彼は「これらのRuby onについて分からん」みたいな感じや。
とにかく、その時期はRuby on Rail開発者やったと思うし、Ruby on Rails開発者がnode開発者に変化したと思うねん。だから、ああ、分からん。彼らはそれに値する。彼らはそれに値する。
あんたが選ぶねん。Nodeでコードを書くことを選ぶねん。あんたが選ぶ、そしてNodeでコードを書く。あんたはJavaScriptスタックに生まれるわけやない。いつでもスタックを変えることができるねん。あんたが選ぶ、あんたが巨大なアホになることを選ぶねん。ワシのせいやない。
とにかく、ああ、めちゃくちゃnode。時々人からそれをもらうねん、現実世界で人に出会うときみたいに。「ああ、あんたのビデオで理解できない唯一のことは、Eli、node開発者に対して何を持ってるかや」って言われるねん。「node開発者に会ったことある？」って言うねん。「まあ、ワシはdo開発者や」って。「ああ、これは気まずくなるな」って。
とにかく、これについてどう思う？MITが生成AIパイロットの95%が失敗してるって報告してることをどう思う？失敗してるねん。
あんたの会社の他の従業員と実際に関わって、彼らが何を必要としてるかを理解するっちゅう素晴らしいアイデアをどう思う？また、これに関連することで、在宅勤務か職場復帰に関して、また、衝突について何を思う？
ワシは衝突に反対やない。なんでいつも衝突する必要があるか分からんけどな。でも興味深い質問があるやろ？もしあんたがDevOps部門にいる、AIソリューションを展開しようとしてるけど、あんたの会社の他の誰ともコーヒーを飲んだことがないなら、彼らが抱えてる問題を本当に知ってるんか？
分からんわ。考えるべきこと、思考するべきこと。コメントを下に入れてくれ。親指を上に。親指を下に。ワシをすごいって呼んでくれ。または、ただの嫌な、嫌な、嫌なnode嫌いって呼んでくれ。
嫌なnode嫌いって呼んでくれ。ワシの顔に小さな笑顔をもたらしてくれる。node開発者の何が悪いんや？彼らはただクソやねん。
ワシはnodeのことで真剣やねん。それは何年か前に来たもんや。神に誓って、何度も何度も、技術関係とかに行くと、うまくいってたんや。Silicon Dogeで、Silicon Dogeがまだ真新しいアイデアやった時、ワシは希望を持ってたんや。希望を持ってた。
とにかく、行って、あらゆる種類の人と話してた。データベース管理者と話してた。C開発者と話してた。PHP開発者と話してた。で、いつもこの素敵で、愛らしい会話やった。ワシがやってることを本当に好きかもしれんし、疑問に思ってるかもしれんけど、ただいつもこの愛らしい会話やった、クソ。
それからno開発者が現れて、クソno。それからワシは尻を叩かれることになったんや。ワシがMCSEを取ったときに生まれてなかったかもしれん2ビットのクソが、ワシの尻を叩こうとしてるのを見てるねん。
で、node開発者の何が悪いんや？それがワシのことやねん。文字通り、文字通り、文字通り、座ってて、アホがあんたの尻を叩こうとしてて、「すまん、ちょっと待て。またあんたのスタックは何やって？」「ああ、node。Node」「オーケー。今、今何が起こってるか理解したわ。前は混乱してたけど。今、あんたがnode開発者やって知ってる。だからあんたはただのアホやねん。分かったわ」って感じや。
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