LinkedIn CPO: We Built Trust, Growth, Research, and Analyst Agents - Here's What We Learned

視点

これはTomer Cohen（LinkedInの長年のCPO）が、製品がどのように構築されるかについての根本的な実験を説明しています。彼らはAPMプログラムを廃止し、「フルスタック・ビルダー」というキャリアパスを作成し、すでにチームの運営方法を変えている独自の内部エージェントを構築しました。

「2030年までに仕事のスキルの70%が変わる。」 LinkedInには独自の労働市場データがあります。最も急速に成長している職業は、昨年のリストと70%以上異なっています。変化のペースが対応のペースを超えています。従来の製品組織は、15のレビューステップ、複数の専門的機能、複雑なプロセスを持つため、単に追いつくことができません。

フルスタック・ビルダー・モデル： 元の職能に関係なく、1人のビルダーをアイデアから立ち上げまで連れていく。5つの人間的特性を強調する：ビジョン、共感、コミュニケーション、創造性、判断力。その他すべてを自動化する。比喩：ネイビーシールズは複数の分野で訓練を受け、ミッションに特化し、小さな俊敏なチームで活動しています。

既成のAIツールは機能しない。 CursorやFigmaをLinkedInのコードベースに持ち込んで、それがうまく推論されることを期待することはできません。彼らはプラットフォーム層を構築し、AIが理解するようにコンポーネントを再設計し、ツール企業と「アルファモード」で動作する必要がありました。各チームは異なるツールに傾倒しました。Figmaを好むチーム、Subframeを好むチーム、Magic Patternsを好むチームなど、収束の課題を作成しています。

内部エージェントは印象的です。 Trust Agentは仕様を害ベクトルを通して実行し、元の問題と「Open to Work」機能で何年も見逃していた穴を見つけました。Growth Agentはすべての独自のループ、ファネル、過去のテストを含んでいます。今、UXリサーチはそれを機会の優先順位付けに使用しています。Research Agentはペルソナとすべての歴史的リサーチとサポートチケットで訓練されています。Analyst Agentを使用すると、誰でもSQLなしでLinkedInグラフをクエリできます。

Craft Headが独自のエージェントを構築します。 各ドメイン専門家は、自分の機能のエージェントを構築しています。信頼チームは信頼エージェントを構築しました。これにより、ジェネリック機能だけでなく、コンテキストが確保されます。

重要なポイント

• 2030年までに70%のスキル変化 - LinkedInの労働データ。仕事は変わるかどうかに関わらず変わる
• フルスタック・ビルダー - アイデアから立ち上げまで、機能に関係なく、LinkedInの新しいキャリアパス
• 5つの人間的特性 - ビジョン、共感、コミュニケーション、創造性、判断力。その他すべてを自動化
• ネイビーシール・チーム - クロストレーニング、ミッション特化、小規模で俊敏
• 既成品は失敗する - AIがコードベースで推論するためのプラットフォーム層を構築する必要がある
• Trust Agent - 仕様を害ベクトルで実行。「Open to Work」の古い穴を発見
• Growth Agent - すべてのループ、ファネル、テスト。UXRは優先順位付けに使用
• Research Agent - ペルソナ+すべての歴史的リサーチ+サポートチケットで訓練
• Analyst Agent - SQLなしでLinkedInグラフをクエリ
• Head of Craftがエージェントを構築 - ドメイン専門家が機能のエージェントを作成

ビッグ・ピクチャー

LinkedInは2030年までに仕事のスキルの70%が変わることを示す独自の労働市場データを持っています。彼らの対応：従来の製品組織を廃止し、機能に関係なくアイデアから立ち上げまで行く「フルスタック・ビルダー」を作成し、各ドメイン専門家が彼らの分野のAIエージェントを構築させる。専門的な機能は解散しています。