AI

AIを運用するには基本的に「データ」
が大量に必要。

職人さんがこれまで「やってきた」こと
をデータ化してコンピュータに演算させる。

これがAI。

一方、現場では、AIさえ導入すれば、
物事が「よくなる」という考えもある。

半分正しくて、半分が誤っている。

肝心な「データ」の蓄積がないと何も
機能しないのだ。

なので、最初はデーターをとるために
全てシステム化しないといけない。

もう、紙ベースの管理は、もう企業では
「やってはいけない」

だから、作業が属人的になる。

だから、業務でマウントをとってくる
人が出てくる。

だから、働き方が改革できない。

伸びる会社に紙はほとんどない。
伸び悩む会社は、たいていファイルが
棚にぎっしり並んでいる。

これは、就職や転職活動などで訪問した際
一つのヒントにもなる。

そこを見間違えると3-5年後、間違いなく
次の会社を見つけるハメになる。

だって、Web3やメタバース、DAOとか
言っている時代なんだから。
そもそも給与が上がっていかない。

データが蓄積されたら、そこからは
データーサイエンティストの仕事。

彼らは、それらデータを活用し、適切
なアルゴリズムを導き出す。

アルゴリズムが見つかれば、あとは、
AIに任せればいい。

最初は、うまくいかない。
でも、AIは自ら学習していく。

AlexaやSiriと一緒。

どんどん学んでいき、やがてはかゆい
ところに手が届く代物になってきます。