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AIに限定されず、技術一般に通用する話ですね。で、pythonを学ぶこととこういうことを学ぶことはまったく矛盾しないですし、技術を謎のブラックボックや魔術のように扱うのではなく何となくでもいいので「こんな原理」というのがわかっているほうがはるかに先が見通せると思います。
分かりやすくまとめられて、面白い記事でした。
WhichやHowの層別も興味深いです。

AI活用の神髄は、ワンタイムの設備計画やPoCではなく、AIを使った継続成長に有りますので、この記事のフレームワークを体感したら、今度は継続成長のプロセスにフォーカスしたくなると思います。

成長過程においては、Whichの「代行」と「拡張」を畳み込む形でHowのレベルが 竜巻のようにスパイラルアップします。 何故なら、AIが住んでるサイバー空間には 質量や時空のような制約が少なく、そこで霊的に発達している人の知恵が働くからです。

サイバー空間の特性を一層活用する形の成長スパイラルが待っているので、その流れに乗る準備を進めるよう急かされます。早い者勝ちではなく、積み重ねて強い者勝ち。

①DXでは古い資産がサイバー成長スパイラルの制約にならないように、中途半端に妥協しないで徹底的に(RPAとかイメージしていると、セキュリティに悩まされて進化が止まります。過去の質量資産は 一気に断捨離するくらいの潔さからスタートしてから資産活用を後付けで熟考)

②そのDXは顧客満足(CS)だけでなく、企画、開発、運用、改善、改革エコシステム全体を網羅するグランドデザインで仕掛ける

③試行錯誤の回転数を落とさないように、リソーセスが流れつづける改革も仕掛ける(予算など権限、人材・交流、開発・トライアル環境、速い合意形成と 健全な新陳代謝)

※未来像↓

AIで武装された人が、数多な未来を先取りし、リアルタイムの全体最適と、量にめげない個別カスタマイズで 整合取りながら現実をドライブし、精度高く反省・改善。

現実ドライブには、xRやロボットが合流しリアルとバーチャルの境界をシームレスに 低コストで乗り越える。

そんな人々が集まった次世代のチームで 幸福を量産する未来をイメージしています。
AIの分類について図解を用いてわかりやすくまとめていただいております。
AIといえば何でもできる魔法のツールだと、誤解してしまうことが多い印象ですが、実際に何に適用できるのかを把握しておくことはこれからのAI時代に非常に有利。