AIを入れたのに、現場が変わらない。
むしろ、やることが増えた。
便利なはずなのに、疲れる。
そして最後にこう言う。
「AIって結局、微妙ですよね」
違う。
AIは進んでる。止まってるのは会社側です。
原因はツールでもモデルでもない。
会社の中の“前提”が整っていない。
これです。
AIは、材料が揃ってるほど強い。
材料が揃ってないと、一般論に寄る。
一般論に寄った出力は、そのまま現場に落ちない。
落ちないから「結局、自分で直す」になる。
直すなら最初から使わない、になる。
これが定着しない構造です。
じゃあ、会社側の前提って何か。
ポイントは4つ。
1つ目、定義。
同じ言葉でも、人によって意味が違う状態。
これがあると、AIの出力を評価できない。
評価できないと改善できない。
改善できないと定着しない。
2つ目、合格点。
どこまでやればOKなのかが不明確な状態。
合格点がないと、いつまでも「もっと良くできるかも」で終わる。
終わらない改善ごっこが発生する。
疲れて、使われなくなる。
3つ目、例外処理。
ルールより例外が多い状態。
例外が多いと、毎回判断が必要になる。
判断が必要な場所は、必ず人に戻る。
結果、AIは置物になる。
4つ目、責任の線引き。
誰が最終判断するのか、どこまで任せていいのかが曖昧な状態。
責任が曖昧だと、現場は怖くて使えない。
怖いから従来運用に戻る。
そして「AIが定着しない」になる。
ここまで聞いて、「じゃあうちはAI向いてないのかな」と思った人。
違う。順番が逆です。
AIを活かしたいなら、先にやるべきはツール比較じゃない。
会社側の前提を整えること。
具体的にやることはシンプルです。
・社内で使う言葉の定義を揃える
・合格点を一行で固定する
・例外を運用に戻すルールを作る
・責任の線引きを明確にする
これが整った瞬間、AIは効き始めます。
なぜなら、評価できるから。
評価できるから改善できる。
改善できるから定着する。
定着するから成果が出る。
結局ね、AIが会社を変えるんじゃない。
会社の“前提”が整った時に、AIが効くんです。
世の中の非常識は、華僑の常識。
華僑Jでした。