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AI時代に最も必要なスキルは「言語化」である
AIを導入しても成果が出ない原因は、ツールではなく「言語化」にある。業務プロセス・指示・品質基準の3つのレイヤーで言語化が必要な理由を、GLISの自社AI運用の実体験をもとに解説します。
AI時代に最も差がつくスキルは「課題設定力」である
AIが「解く力」を民主化した今、競争優位を生むのは「何を解くか」を決める課題設定力。的外れな課題にAIを投入すれば的外れな成果が最速で積み上がるだけ。課題設定の3基準と実践プロセスをGLISの実体験から解説。
AI導入の第一歩は「プロジェクトの可視化」から始まる
AI導入で成果が出ない最大の原因は、業務プロセスが可視化されていないこと。全体像・人間/AI仕分け・時間コストの3つを可視化する方法と、それがもたらす効果をGLISの自社運用の実体験から解説。
AI時代の業務プロセス設計フレームワーク「PACE」
Purpose（目的策定）→ Articulate（言語化）→ Chart（可視化）→ Evaluate（確認）。AI時代の業務プロセスを設計・改善する4ステップのフレームワーク「PACE」を、GLISの自社AI運用の実践から体系化して提案します。
AI時代、仕事の8割は「確認」になる
AIがアウトプットを瞬時に生成する時代、人間の仕事は「作る」から「確認する」にシフトする。品質確認・進行確認・意思決定の3レイヤーで、確認力を組織の競争力に変える方法をGLISの実体験から解説。