AIに出来ること・出来ないこと
生成AIの活用はもはや当たり前になりつつある昨今ですが
今後必要とされるのはAIが苦手のことに対応できる人材です。
例えば
過去のデータを分析し、危機管理対応しつつデメリットの少ない戦略をとる
お客様のニーズを把握し、話題の商品を提供する
など、経験や知識をもとに分析する人材でした。
しかし、AIにできることが増えた今は分析に時間を費やす必要がありません。
それは「意味がないことを作る」ことです。
考えたことがなかったこと(=無駄なこと?)だけど、言われてみれば面白いことはありませんか?
モノがあふれる時代だからこそ、そこにどんな価値を見つけるかは自分たち次第です。
安くておいしいものがでてくるのは当たり前。(口コミは怖いですからね)
では高い料理を食べに行く理由は何でしょうか。
他の人にわかってもらわなくてもいい、多様性が認められる時代だからこそ
今までのデータにないものはAIには分析できません。
「なぜこういうやり方になったのか」を検証する(ここはAIに協力してもらうところ)
正解はない、定石もない、ニューノーマルなことがノーマルになっていきます。
たくさん失敗してうまくいったものだけを伸ばせばいい。
そんな判断が必要です。
それをやらないと本当に事業は継続できないのか、
似たような仕事ばかりで従業員は疲弊していないか、
AIがやる仕事と人間がやる仕事の線引きについて、考えてみるのはいかがでしょうか。
◆参考文献
「新時代を生き抜く24の志向・行動様式~ニュータイプの時代~」
ダイヤモンド社 著書:山口周氏
