トニー・ファデルはiPod、iPhone、Nestの背後にいるプロダクトの人です。

彼のこのインタビューで、私が最も刺さったのはAppleの過去の話ではなく、非常に素朴な判断です：本当に難しい製品の意思決定は、多くの場合、データが教えてくれるのを待てないということです。
特にv1。
v1には十分なユーザーもいないし、安定した道筋もないし、明確なベンチマークもない、さらには「何が良いか」さえも定義されていない。
このとき頼るのはダッシュボードではなく、taste、opinion、judgmentです。
AI時代ではこれがさらに顕著になるでしょう。
なぜなら、実行コストがますます安くなるからです。コードを書く、ページを生成する、動画を編集する、プロトタイプを作る、スクリプトを走らせる、これらすべてがエージェントによって非常に低コストで行われるようになる。
しかし逆に問題も出てきます：何をさせるか？何をさせてはいけないか？どの程度までやらせるのが適切か？どこで止めて人の判断を待つべきか？
これらはモデルが強くなることで自動的に消えることはなく、むしろより重要になるでしょう。
今、ますます感じているのは、個人のAIワークフローの核心は「人を排除すること」ではなく、低価値の実行から人を引き離し、taste、境界、検証に戻すことだということです。
エージェントは処理を担う。
人は何を処理すべきかを判断する。
これが、私が今、自分のワークフローを構築し続けている理由です。SSOT、アクティブタスク、スレッドルーティング、HTMLゲートを補完しながら。
表面上はタスクを管理しているように見えます。
本質的には、より根底にある問題に答えています：
実行コストがほぼゼロに近づいたとき、あなたの判断システムは十分に堅牢か？