MLエンジニアからAIネイティブへ：優位性に向けたリスキリング

要点

• データパイプラインや標準的なモデル訓練などのコモディティ層はAIエージェントによって自動化されつつあるが、ビジネス目標に結びついた深いモデリングは防御可能である。
• データの厳密性（完全スコアへの懐疑、リークの検出など）は、AIネイティブな世界で最も移行可能で希少なスキルである。
• エージェントによる実験ループは機械的なオーバーヘッドを削減し、エンジニアはどのシグナルが本物でどの改善がバイアスに起因するかの判断に集中できる。
• 敵対的スプリットと複数レイアウトテストを通じて、エージェントは訓練データの多様性不足によるモデルの性能低下を特定し、修正するのに貢献した。