理解は置き去りにされているようです。
AIやITの現場では、自動化が急速に進み、データが毎日自動で集まり、整然と並ぶ仕組みが増えています。しかし、そのプロセスの“意味”を説明できる人は意外と少ないのが実態であると思われます。依頼された項目を自動化し、経営データと呼ぶものの、意思決定に必要な文脈や暗黙知が抜け落ちているケースは少なくないのです。
自動化が進むほど、理解が置き去りになる「意味の空洞化」が起きています。これからは、自動化されたプロセスをもう一度分解し、意味のある部分だけを残して構造化することが、経営に本当に役立つデータづくりにつながると考えています。
Automation via AI!
Yet, true understanding seems to be getting left behind.
In the realms of AI and IT, automation is advancing rapidly; systems that automatically gather and neatly organize data on a daily basis are becoming increasingly common. However, the reality is that surprisingly few people can actually explain the “meaning” behind these processes. It is not uncommon for tasks to be automated and the output labeled as “management data,” while the essential context and tacit knowledge required for decision-making are missing.
As automation progresses, we are witnessing a “hollowing out of meaning,” where understanding is left by the wayside. I believe that moving forward, the key to creating data that is truly valuable for management lies in deconstructing these automated processes—retaining only the meaningful elements and structuring them effectively.
