エンジニア採用会社Howdy.comの調査によると、AIを使う知識労働者の3分の2がAIエージェント（作業を自動で進めるAIプログラム）を利用し、16％は自ら開発を始めています。従業員が組織の承認なしに開発したかは調査で尋ねていませんが、創業者のフランク・リセア(Frank Licea)は、多くの従業員が承認を待たずに作っていると話しました。安全な開発のためのガードレールやシステム指針が整うまで待つよう求めた事例もあるといいます。従業員は退屈な手作業の自動化を望んでおり、どの組織にも技術への関心や好奇心が強い人がいると説明しました。

エージェント利用者の約4人に1人は、出力に一貫性がない、または最初から正常に動かないなどの理由で、使っていたエージェントを停止しました。知識労働者の7％は、制御できなくなったAIエージェントを止めたと回答しています。ここ数カ月、Howdy.comの従業員は、IT部門の承認を待たずに手作業を自動化した方法を共有してきました。技術担当者は、どのAPIキーを使ったのか、暗号化されたデータにアクセスするのか、SOC 2への準拠に影響するのかを尋ねました。

ソフトウェアエンジニアリング会社Sngularの製品エンジニアリング担当副社長ルイス・メサス(Luis Mesas)は、企業が公式に認めるかどうかにかかわらず、従業員によるエージェント開発は続くと述べました。開発の敷居が下がる一方、エンジニアリングチームはより少ない資源で多くの仕事を求められていると説明しました。主要な管理課題は開発そのものではなく、一般のソフトウェアに適用される管理策なしに、エージェントが企業のシステムやデータにつながることだと指摘しています。

メサスは、IT責任者が従業員作成のエージェントと社内システム・データとの接続方法を把握する必要があると話しました。たとえば顧客関係管理(CRM)システムから顧客情報を取得したり、レコードを変更したり、システム間で情報を移したりする場合、アクセス範囲と従業員に必要な権限を確認すべきだといいます。個人の生産性向上のために始めたツールが、企業全体の技術管理の課題になる境目です。

B2Bコマースプラットフォーム企業AppDirectのCTO、アンディ・セン(Andy Sen)は、明確なガードレールと方針のもとで従業員のエージェント開発を促すべきだと強調しました。シャドーITは以前から存在し、シャドーエージェントはその新しい形だと述べています。AppDirectは従業員にデジタル実験環境を提供し、要望を受けてAIを使ったコーディングサービスDevs.AIを開発しました。センによると、このサービスを通じて従業員は自由に開発や革新に取り組め、IT部門は利用状況や費用を把握し、企業データが外部に流出しないと確認できます。

センは、従業員が作ったエージェントの4つに1つが停止される状況を、IT責任者が注意深く調べるべきだと話しました。失敗や学習は問題ありませんが、誰にも知られずに失敗するのは避け、小さな問題が深刻になる前に動作を把握する必要があるといいます。「制御できなくなった」という報告には懐疑的で、エージェントは指示どおりに動いていても指示自体が誤っている場合が多く、責任はエージェントではなく開発者にあると主張しました。

アジャイル手法を扱うScaled Agileの首席メソドロジスト、アンドリュー・セールズ(Andrew Sales)は、多くのエージェントが停止されたことを、IT責任者が原因を調べるべき兆候と捉えています。管理体制の外で急いで作ると、作業範囲、アクセス可能なデータ、人が介入するタイミングに境界が設けられない場合が多いと説明しました。セールズは、AIガバナンスは悪影響の予防にとどまらず、個人の実験で得た良いアイデアを企業の能力へ育てる道筋も用意すべきだと述べました。有効な事例を見つけて標準化し、安全性を確保してから複数のチームへ責任を持って広げれば、問題のあるエージェントを見つけるとともに、成功例も組織全体へ共有できるとしています。

エンジニア採用会社Howdy.comの調査によると、AIを使う知識労働者の3分の2がAIエージェント（作業を自動で進めるAIプログラム）を利用し、16％は自ら開発を始めています。従業員が組織の承認なしに開発したかは調査で尋ねていませんが、創業者のフランク・リセア(Frank Licea)は、多くの従業員が承認を待たずに作っていると話しました。安全な開発のためのガードレールやシステム指針が整うまで待つよう求めた事例もあるといいます。従業員は退屈な手作業の自動化を望んでおり、どの組織にも技術への関心や好奇心が強い人がいると説明しました。

エージェント利用者の約4人に1人は、出力に一貫性がない、または最初から正常に動かないなどの理由で、使っていたエージェントを停止しました。知識労働者の7％は、制御できなくなったAIエージェントを止めたと回答しています。ここ数カ月、Howdy.comの従業員は、IT部門の承認を待たずに手作業を自動化した方法を共有してきました。技術担当者は、どのAPIキーを使ったのか、暗号化されたデータにアクセスするのか、SOC 2への準拠に影響するのかを尋ねました。

ソフトウェアエンジニアリング会社Sngularの製品エンジニアリング担当副社長ルイス・メサス(Luis Mesas)は、企業が公式に認めるかどうかにかかわらず、従業員によるエージェント開発は続くと述べました。開発の敷居が下がる一方、エンジニアリングチームはより少ない資源で多くの仕事を求められていると説明しました。主要な管理課題は開発そのものではなく、一般のソフトウェアに適用される管理策なしに、エージェントが企業のシステムやデータにつながることだと指摘しています。

メサスは、IT責任者が従業員作成のエージェントと社内システム・データとの接続方法を把握する必要があると話しました。たとえば顧客関係管理(CRM)システムから顧客情報を取得したり、レコードを変更したり、システム間で情報を移したりする場合、アクセス範囲と従業員に必要な権限を確認すべきだといいます。個人の生産性向上のために始めたツールが、企業全体の技術管理の課題になる境目です。

B2Bコマースプラットフォーム企業AppDirectのCTO、アンディ・セン(Andy Sen)は、明確なガードレールと方針のもとで従業員のエージェント開発を促すべきだと強調しました。シャドーITは以前から存在し、シャドーエージェントはその新しい形だと述べています。AppDirectは従業員にデジタル実験環境を提供し、要望を受けてAIを使ったコーディングサービスDevs.AIを開発しました。センによると、このサービスを通じて従業員は自由に開発や革新に取り組め、IT部門は利用状況や費用を把握し、企業データが外部に流出しないと確認できます。

センは、従業員が作ったエージェントの4つに1つが停止される状況を、IT責任者が注意深く調べるべきだと話しました。失敗や学習は問題ありませんが、誰にも知られずに失敗するのは避け、小さな問題が深刻になる前に動作を把握する必要があるといいます。「制御できなくなった」という報告には懐疑的で、エージェントは指示どおりに動いていても指示自体が誤っている場合が多く、責任はエージェントではなく開発者にあると主張しました。

アジャイル手法を扱うScaled Agileの首席メソドロジスト、アンドリュー・セールズ(Andrew Sales)は、多くのエージェントが停止されたことを、IT責任者が原因を調べるべき兆候と捉えています。管理体制の外で急いで作ると、作業範囲、アクセス可能なデータ、人が介入するタイミングに境界が設けられない場合が多いと説明しました。セールズは、AIガバナンスは悪影響の予防にとどまらず、個人の実験で得た良いアイデアを企業の能力へ育てる道筋も用意すべきだと述べました。有効な事例を見つけて標準化し、安全性を確保してから複数のチームへ責任を持って広げれば、問題のあるエージェントを見つけるとともに、成功例も組織全体へ共有できるとしています。