「AI活用の業務改善を成功に導く、「AIマネジメント人材」と求められる要素とは – ZDNET Japan」
AIを活用した業務改善には、データサイエンティストやシステムエンジニアなど、多様な専門家が必要です。
彼らの役割や知識の違いによる矛盾を解消し、成功に導くためのポイントを解説しています。
必読です。
記事の概要
デジタルトランスフォーメーション（DX）による業務改善が注目されているが、AIを活用した業務改善には特有の障壁が存在する。
具体的には、AI導入には業務ユーザー、システムエンジニア、データサイエンティストが必要となり、それぞれの役割と知識レベルの違いから要望や要件に矛盾が生じやすい。
成功するためには、目的・ゴールの設定、データ整備、検証プロセスの設定が重要であるが、それだけではなく、登場人物の連携と理解が欠かせない。
記事のポイント
- AIによる業務改善プロジェクト特有の障壁： 業務ユーザー・データサイエンティスト・システムエンジニアの間での要望や要件の矛盾が生じやすく、これがプロジェクトの障壁となっている。
- 登場人物の役割と知識レベルの違い： 業務ユーザー、データサイエンティスト、システムエンジニアはそれぞれ異なる役割と知識を持ち、思考や使っている言語も異なるため、要望や要件の矛盾が生じやすくなっている。
- AIマネジメント人材の求められる要素： AIによる業務改善を成功に導くためには、業務ユーザー、データサイエンティスト、システムエンジニアの間でのコミュニケーションを円滑に行えるAIマネジメント人材が必要とされている。
詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
ZDNET Japan
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https://japan.zdnet.com/article/35214412/