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ビジネスパーソンがDX・人工知能を理解するのに必要なこと

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ビジネスパーソンがDX・人工知能を理解するのに必要なことと思われる記事をまとめています。
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リスキリング(学び直し)が進まない理由を個人の志向や企業・社会の体質のせいにしても進まないので現状認識をすることと促し目標設定することが重要

リスキリング(学び直し)が進まない理由を個人の志向や企業・社会の体質のせいにしても進まないので現状認識をすることと促し目標設定することが重要

リスキリング(学び直し)について、政府の発表でも今後5年間で一兆円を注ぎ込むと表明するなど活発になってきていますね。色々なメディアやサイトで、リスキリングを推奨している一方で、リスキリングが進んでいない原因として「日本人はそもそも学ぶ意欲がない」とか、「大企業のジョブローテなど社会の仕組みが自発的に学ぶ構造ではなかったから慣れていない」だとか、「実務とかけ離れているせいだ」とかさまざまなことが挙げ

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AI時代に備えるために、組織は成果を出す隠蔽体質の人といかに向き合うか

AI時代に備えるために、組織は成果を出す隠蔽体質の人といかに向き合うか

成果を出す人と定義される人はどんな人でしょう?営業なら売り上げを上げる人?企画が通る率が高い人?こなせる仕事量が多い人?職能や組織によって「できる人」の定義は異なります。そして、「成果を出す人」ほど、自分が周りから抜きん出るために、やり方やノウハウを隠したがる人が多いのも実情です。

抜きん出たい個人と一般化したいマネジメントマネジメント層としては「できる人はノウハウを周りに共有して欲しい」「属人

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人工知能も人も知らない情報からは考えられないのは同じという話 - シンギュラリティに備えるDXの考え方

人工知能も人も知らない情報からは考えられないのは同じという話 - シンギュラリティに備えるDXの考え方

人工知能にはないが、人には経験やカンやそれによる創造性があるなどという間違った認識が広まっていると思います。

しかし、経験もカンも創造性も、人の脳が処理して記憶したデジタル化されていない情報があるだけの話であって、情報がデジタル化されれば人工知能にできないことではありません。

人工知能が得られている情報は人より少ない現時点では、人工知能が得られる情報は、人の生活のそれよりも圧倒的に少ないと言え

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枯渇している「デジタル人材」とはいったいなんなのか、DXを考える 後編

枯渇している「デジタル人材」とはいったいなんなのか、DXを考える 後編

最近、デジタル人材が枯渇しているなんて記事や広告を目にします。デジタル人材が足りていなくてDXが進まない、ではそのデジタル人材とはいったいどんな人材なのでしょうか。前回の記事はこちらです。

枯渇している「デジタル人材」とはいったいなんなのか、DXを考える 前編

ベンチャー・零細企業に必要なデジタル人材とはずばり広く浅く開発スキルを持った人材です。

この際、マルチに動けることが重要で、インフラ

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枯渇している「デジタル人材」とはいったいなんなのか、DXを考える 前編

枯渇している「デジタル人材」とはいったいなんなのか、DXを考える 前編

最近、デジタル人材が枯渇しているなんて記事や広告を目にします。デジタル人材が足りていなくてDXが進まない、ではそのデジタル人材とはいったいどんな人材なのでしょうか。

手書きの紙と印鑑を捨てればデジタルなのかDX、デジタルトランスフォーメーションの推進が叫ばれていますね。

デジタル人財を理解するには、DXを知る必要があるのではと思いますが、これがまた広義に使われすぎていてこれだと定義するのが難し

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AI・DX時代に重要と言われている職種のほとんどは一過性のニーズと誰も言い出さないのは人材業界の都合だから振り回されないほうがいい

AI・DX時代に重要と言われている職種のほとんどは一過性のニーズと誰も言い出さないのは人材業界の都合だから振り回されないほうがいい

私のようにテクノロジーで生きてきた人間だと、よく、「デジタル時代・人工知能時代に求められている」と銘打って、AIエンジニア、ICT人材、データサイエンティスト人材など煽って転職を促している記事をよく目にします。

人材業界、特に人材紹介の業界は、転職することいいことがあると煽ったり、転職しないとスキルが身につかないように煽って転職市場に人が流入してくるように仕向けなければ利益を上げることができませ

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データ・ドリブン思考できない組織はAI・DX騒いでICT化を進めても意味がないのでまずは身につけよう

データ・ドリブン思考できない組織はAI・DX騒いでICT化を進めても意味がないのでまずは身につけよう

データ・ドリブン思考はDXを果たすにあたって欠かせない要素ですが、一部で誤解されてデータドリブンという考え方自体が広まっているようです。データを元に考え、意思決定するということ自体は、誰しも普通にやっていることなのに、では何をすれば良いのだろうということをきちんと理解する必要があります。

データ・ドリブン思考の誤解統計的素養のない方の記事で「データドリブン思考がデータの価値発見を阻害する」なんて

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