2024年は、生成AI（GenAI）とAIにとって飛躍の年になると予想されていますが、組織がデータから価値を引き出すために直面する2つの課題があります。
第1の課題は、AIの実装に焦点を当てすぎて、AIを使ってどこでどのように価値を生み出すかについての組織全体の合意が不足している点です。これについては、前の2つのブログで触れました。
第2の課題は、組織がAIを活用して価値を生み出す場所と方法を特定することを促進することです。これには、AIとデータリテラシーの枠組みを実装し、全員が役割、責任、権利を理解し、AIが意味のある、関連性の高い、責任ある、倫理的な結果をもたらすことを保証することが含まれます。
AIとデータリテラシー教育フレームワークには7つの次元があります。データとプライバシーの認識、AIと分析技術、情報に基づいた意思決定、予測と統計、価値工学の能力、倫理、そして文化的エンパワーメントです。
文化的エンパワーメントは、曖昧さ、多様性、協力、実験、失敗からの学習を受け入れることを意味します。成功への秘訣は、個人の情熱と価値観を組織の目的に注入し、顧客の言語を理解し、組織の即興を促進し、「AND」のメンタリティを採用し、全員に声を持たせることです。
文化的エンパワーメントの要約として、組織は、単なる生産性の向上に満足せず、ナノエコノミクスとデータ経済価値連鎖を活用して、顧客、製品、サービス、運用の新たな価値源を生み出すことが重要です。また、AIが個人の生活にどのように影響を与えるかについて、役割、責任、権利を理解することが、「データサイエンスの市民」となる鍵です。
AIの誤用、確証バイアス、市民のAIからの疎外を避けるためには、AIが適用される場所と方法について、全員が役割、責任、権利を知る必要があります。そして、この問題を政府、学術機関、企業が解決するのを待つことなく、私たち自身が役割、責任、権利を主張する必要があります。あなたの未来、そして私たちの社会の未来がそれにかかっています。
from GenAI: Beware the Productivity Trap; It’s About Cultural Empowerment – Part 3.
