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DX を推進するにあたって、本当に AI 人材の不足がネックになっているのだろうか。AI 人材の不足が課題だと言う以前の問題で、つまづくことの方が多い気がする。もう少し大きなビューで捉えると

・そもそもテクノロジーを経営にどう活かすかの戦略づくり
・ソフトウェアの強みを活かすための「価値ある」データ基盤づくり
・意味のある仮説を立て検証できる分析・学習能力の獲得
・これらを活かしてアウトカムを最大化できるチームづくり

AI 人材の不足を叫ぶ前にこういった能力を獲得していかないと DX を推進することは出来ないわけで、実際テクノロジーカンパニーの多くもこれらが出来ていないのが実情だと思います。
AI 人材が不足しているのは確かに事実だと思いますが、そこだけに焦点を当てても DX は推進できないように感じます。
記事の問題提起よりこちらの方が気になりました。

『25年までにビジネスで使うアプリの70%以上が複雑なプログラミングが不要なノーコード・ローコード開発になる』

セキュリティや可用性品質が求められますので残りの30%が重要とはいえ70%が推進出来るまでの準備は 人材投資に限らず膨大

本気でこのテーマに臨めるとして、25年までにやれるとしたら①〜④とa-zの網羅でしょうか。

①ビジネス変化への追従(カスタマイズ)方法を汎化
②ローコードでカスタマイズできる仕組みづくり
③セキュアで高可用なデータ蓄積・アクセス基盤づくり
④全く新しく網羅的なトレーサビリティ

■ターゲット軸
a)製品やサービス
b)企画・設計・準備・調達製造・運用・保守・改善と、契約継続・アップセル・クロスセル体制

■組織化
c)高精度な動機付け(TPS トヨタ生産方式やTOC 制約理論の様な価値観など)
d)アジャイルなトライアル・開発体制、オープンコラボ開発環境
e)お客様起点現場駆動プロセス
f)お客様の心を高揚させる作戦(改革起爆剤)
g)人間の限界起因な組織ルール撤廃(月次など)

■DX推進基盤
h)統合本人認証(お客様+全ステークホルダ)
i)不可逆的で堅牢なデータ蓄積・アクセス基盤
j)データ連携プラグイン設計
k)データスチュワード支援機能(高速クエリー等)
l)デジタルで完結するトレーサビリティ
m)全網羅を推進する検証・シミュレーション環境
n)上記gの自動ガバナンス機能(検知/ブロックと権限制御)
o)強固で進化し続けるバックエンド、API
p)既設システムへの暫定的なアクセス手段(追加APIやRPA)
q)ローコード基盤
r)教育を劇的に推進するバリアフリーな開発環境

■組織的なオペレーション
s)いちいち説明求められない位 仕組化・習慣化された精細なリスクアセスメント
t)既設システムが足を引っ張らない仕掛け。例えばデジタルヘッドオフィス発足と逐次適用範囲拡充
u)ローコード活用啓発。例えば社内エバンジェリストや活用スコアリングなど
v)ローコードでニーズ満たせない時に、バックエンド側の開発に参画を促す仕掛け+人事評価制度など
w)データの流れで人事評価できる制度
x)データの流れも人助けに活用する施策
y)社外チームとのコラボ
z)単なるデジタル化を繰り返さない
必要スキルはより包括的な領域に「…70%以上が…ノーコード・ローコード開発に」…必要な知識を持ち「課題を解決できる人材が必要だ」