論文の概要: Product Manager Practices for Delegating Work to Generative AI: "Accountability must not be delegated to non-human actors"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02504v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 19:19:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.145113
• Title: Product Manager Practices for Delegating Work to Generative AI: "Accountability must not be delegated to non-human actors"
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIに仕事を委譲するためのプロダクトマネージャの実践:「責任は非人間的アクターに委譲されてはならない」
• Authors: Mara Ulloa, Jenna L. Butler, Sankeerti Haniyur, Courtney Miller, Barrett Amos, Advait Sarkar, Margaret-Anne Storey,
• Abstract要約: ジェネレーティブAI(GenAI)は、特にソフトウェア開発チームのプロダクトマネージャ(PM)にとって、知識労働の性質を変えつつある。 私たちは、大規模な多国籍ソフトウェア企業であるMicrosoftで、ミックスメソッドスタディを実施しました。 我々は,(1) PMsの現在のGenAI採用率,利用事例,及び認識されるメリットと障壁,(2) PMsがGenAIにどのタスクを委譲するかを評価する枠組み,(3) GenAIを彼らの役割と役割に組み込むためのPMs適応の実践,そして,その役割がどのように進化しているかの認識を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.99180726933919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI (GenAI) is changing the nature of knowledge work, particularly for Product Managers (PMs) in software development teams. While much software engineering research has focused on developers' interactions with GenAI, there is less understanding of how the work of PMs is evolving due to GenAI. To address this gap, we conducted a mixed-methods study at Microsoft, a large, multinational software company: surveying 885 PMs, analyzing telemetry data for a subset of PMs (N=731), and interviewing a subset of 15 PMs. We contribute: (1) PMs' current GenAI adoption rates, uses cases, and perceived benefits and barriers and; (2) a framework capturing how PMs assess which tasks to delegate to GenAI; (3) PMs adaptation practices for integrating GenAI into their roles and perceptions of how their role is evolving. We end by discussing implications on the broader GenAI workflow adoption process and software development roles.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)は、特にソフトウェア開発チームのプロダクトマネージャ(PM)にとって、知識労働の性質を変えつつある。 多くのソフトウェアエンジニアリング研究は、開発者とGenAIとのインタラクションに焦点を当てているが、GenAIによってPMの作業がどのように進化しているかについての理解は少ない。 このギャップに対処するため、我々はMicrosoftの大規模多国籍ソフトウェア企業であるMix-methodsで調査を行い、885PMを調査し、PMのサブセット(N=731)のテレメトリデータを分析し、15PMのサブセットをインタビューした。 我々は,(1) PMsの現在のGenAI採用率,利用事例,認識されるメリットと障壁,(2) PMsがGenAIにどのタスクを委譲するかを評価するためのフレームワーク,(3) PMsのGenAIを役割と役割に組み込むための実践,そしてその役割がどのように進化しているかを理解する。 最終的には、より広範なGenAIワークフロー採用プロセスとソフトウェア開発の役割について論じます。

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