AIが失敗するのは頭が悪いからではない｜会社の記録がAIに読めない形だから

「AIに任せたらうまくいかなかった」という声の多くは、AIの頭の問題ではありません。会社の記録が、口頭で終わっていたり、あちこちのソフトや表計算にバラバラに置かれていたりして、AIに読めない形になっていることが原因です。この動画では、AIの失敗の後始末にお金を払い続ける前に、社長が先に持つべき「AIが読めて書ける会社の記録」と、その近道である「データベースを一か所に統合する」という指針をお話しします。 ・海外では、AIで仕事を置き換えようとした動きの後始末（保守・監査・見張り）が、新しい産業になりつつあるという分析が出ています ・10月27日には、米Judgment Labsが、長く動くAIエージェントの実行記録を集めて失敗を見つける仕組みを一般公開しました。報道では、早い段階の利用者は手作業の点検に頼っていたとされています ・Databricksの最高経営責任者 Ali Ghodsi氏は「AIには知能の問題はない、あるのは文脈の問題だ」という趣旨の発言をしています ・多くの会社では、自社独自のやり方を人間同士が口頭で話して終わらせてきました。どこにも書かれていない仕事は、AIも正しく動きようがありません ・AI自体の失敗は減ってきています。だからこそ、残るボトルネックは会社の記録の側にはっきり出てきました ・指針はひと言で「データベースを一か所に統合する」。中身は、何が正しいかの記録、AIが何をしてよいかの範囲、うまくいったかどうかの記録の三つです ・クライアント先では、データベースとシステムを統合してAIで読めるようにしたことで、仕事のほとんどをスマホからできるようになっています ・新しいソフトを一つ増やすのは、整理のつもりで置き場所を増やす遠回りになりがちです。迷ったら「それで一か所にまとまるか」に戻ります 見終わったらやってほしいこと：自社で使っているシステムの名前と用途を並べて、「この中で、AIで自作してデータベースに統合できそうなものはどれか」をAIに聞いてみてください。外に出ても困らない範囲の情報で十分です。 関連する回 ・10/27 人間用の会社のままAIを足すな｜実行はエージェント、人は判断と最終確認だけ    • 人間用の会社のままAIを足すな｜実行はエージェント、人は判断と最終確認だけ   ・10/22 AIエージェントを何体も置く会社の組織図｜社長が決める三つのこと    • AIエージェントを何体も置く会社の組織図｜社長が決める三つのこと   ※題材にしたのは、Databricks の基調講演での発言、Judgment Labs の公開に関する同社資料と報道の範囲の事実です。特定の製品を勧めるものではありません。クライアント先の状況や、記録の持ち方についての見方は私個人の経験と考えです。 ────────── ▼LINEで経営相談・月4回の配信を受け取る（戻れる経営） 友だち追加はこちら → https://lin.ee/u3NsBkF