経緯
AIは、トレンドとして優秀で、アクセス数稼げるかなという打算的な考えから
あとは、AIとの共存は、これからの時代必須だと思う。
敵対しても意味ないし、自分の居場所が消えるだけな気がするんだよね。。。
「楽できるなら楽していこうぜ！」ってのが俺の信条だから、「使えるものは使ってやる！」って思ってる。
使われるのだけは嫌。
AIとの主従関係は、ハッキリさせたい。
内容の日本語訳兼要約
書いてあるのは、AIを職場で活かすためのアイディア。 以下のことが書いてあった。
翻訳＋意訳
- 導入する前に
- 達成したい目的をピンポイントに設定する
- すべての側面でポジティブな影響を与えるわけではない
- 最も恩恵を受ける箇所を判断する
- やる気の出ない定常作業を自動化する
- 人をより魅力的な業務に集中させる
- 士気も、エネルギーを消耗する雑務を無くせる
- 一貫性と再現性のあるプロセスを探す
- 一貫性のある反復可能な業務は、AIが得意な分野
- レポート作成やデータ入力など、予測可能な業務をやらせる
- 意思決定のサポート
- ビッグデータの分析・活用
- 判断材料の提供であって、決定するのは人
- 確実な戦略と優れたデータセット
- カスタマーエクスペリエンスの提供
- 顧客データを評価し、その行動に基づいた提案ができる。
- ↑の結果、愛着の向上と信頼関係の構築に寄与することができる
- アイデアを得る
- 他の同業他社と擬似的に一緒に仕事をすることができる
- ↑をすることであらたな視点や解法を得ることができる
- 新しいアイデアや問題解決方法を発見するための討論会
- AIを活用する機会を探すことができる
- ギャップの穴埋め
- 定型作業を肩代わりすることで、戦略的な業務に集中できる
- バイアスを最小限に抑える
- データを客観的に分析することで、バイアスを最小限に抑えることができる
- 詐欺の検出
- AIは、大量のデータを分析し、不正行為を示す可能性のあるパターンや異常を特定できる
- 努力の補強
- より良い意思決定に役立つ貴重な洞察や推奨事項を得られる
- ネットワーク内の他者と協力
- 有効性とコスト削減
結論
AIの力は善と悪の両方を持っている。
しかし、善に意識を向け、ありふれた仕事にAiを活用し、AIを批判的に管理することを学べば、職場の生産性と効率は向上するはずです
読んでみての所感
思ったことを箇条書き
- データの客観視
- 第三者的な視点が入るため、より客観的にデータをみることができる
- 見るときは、自分の意見を持って結果をみる必要がある。
- 差分が一般論と自分の差になるはず
- AIの結果が正しいのかの判断するのに必須
- 作業の定常化
- 定型作業をAIにやらせよう
- AIじゃなくてもいいのでは？と思った
- 汎用性が高いから、いちいちシェルとか書かなくてもいいのがメリットか？
- 定型作業をAIにやらせよう
- ネットワークの知識の集約
- 使っている人が増えれば増えるほど、新しい見方や解法が増える
- 逆に、重要な手法は、秘匿される動きになるのでは？
- 一人では思いつかないアイディアが見つかる可能性がある
問題は、データの質と管理だなって、読み終わって感じた。
キャビアに残飯が混ざったら、それは残飯って理論と同じ。
あと、使ってるネットワークを媒体にしているので、意図せず情報流出する可能性が高いってのが、気をつけなければいけない点だと思う。
競争優位性を保つために、秘匿する人や企業が出てくるかもしれない。
ただ、トヨタみたいに、真似したくてもできないみたいな手法は、ドンドン公開されるような気がしないでもない。
自分たちの文化の理解が重要なのかもしれない。
より、自分がどういう趣味嗜好を持つのか理解してないと、chatGPTなどのAIが提供するデータに流されてしまいそうな気がする。
自分を強く持つことが、これから重要になるのでは？と思った。
