#platform_engineering

Intuitは、GenOS（Generative AI Operating System）という共通基盤で、AI機能を全社規模に広げている その土台には、8,000人の開発者、3,500件超の本番実験を支える仕組みがある AIエージェント開発では、ワークフロー型から始めて、徐々に自律性を高める考え方が重要 エージェントには失敗モードがあるので、評価（eval）をきちんと設計しないと危ない 評価の方法として、LLM-as-a-judge（LLMに判定役をやらせる）も活用している 未来を見据えるなら、APIは「人間向け」だけでなくtool-ready（AIエージェントが使いやすい）であるべき InfoQのこの講演は、IntuitでAI基盤を率いるMerrin Kurian氏が、同社のAI変革をどう支えているのかを語る内容です。 題名は「Powering the Future: Building Your GenAI Infrastructure Stack」。直訳すると「未来を動かす、GenAIインフラスタックの作り方」くらいでしょう

Cloud Native Engineer でも「何を作るか」より先に「誰のどんな問題を解くか」を考えるのが大事 ITやPlatform Engineeringは、ただのコストではなく「価値を生む仕事」として説明できる そのために役立つのが Product Discovery と Double Diamond という考え方 いきなり解決策を作るのではなく、まず問題を見つけるのが重要 指標（metrics）は「たくさん取ればいい」わけではなく、目的に合ったものを選ぶべき 顧客理解を深めるには、shadowing のように現場を観察するのが効く 技術の話を、ビジネスの文脈とつなげると仕事のインパクトがぐっと伝わりやすくなる InfoQの「Product Thinking for Cloud Native Engineers」は、クラウドネイティブ時代のエンジニアに向けて、プロダクト思考をどう取り入れるかを語ったプレゼンです。 登壇したのは、DKB（ドイツのオンライン銀行）でPlatform Experience teamに所属する **Stéphane Di Ces