
AI時代におけるデータ職種のための生存戦略
yonghosee
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入門 / AI, Data literacy
4.9
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1世代データ分析家として多くのインサイトと成功を示してきたデータオーブン CEO ハ・ヨンホ氏からインサイトを得てみましょう。2024年7月18日に開催されたデータ職種のためのミートアップ映像です。
入門
AI, Data literacy
第1世代データサイエンティストとして始まり、2度のエグジット、国家AI戦略委員会まで、AIの流れを誰よりも近くで経験し、変化の渦中で自分なりの基準を築いてきたハ・ヨンホ代表とのミートアップ録画版です。 AIを使えば使うほど、むしろ自分の専門性が何なのか分からなくなる感覚、皆さんも一度は経験したことがありますよね? この不安の正体はワークスロップ(Workslop)、そして私たちが気づかないうちに積み重なっている技術・認知・意図の負債です。 今回のミートアップは、不安の正体を診断することから始まり、検証能力と構造設計、自分だけの判断基準を築く学習法まで!揺らぐことなく働くための実践的なお話を共有します。
AI時代に合わせて専門性を再定義する視点
AI負債(技術・認知・意図)を自ら診断するフレーム
AIの生成物を検証する基準と補完的な質問の設計能力
AIに伝わりやすい構造(コード・ドキュメント・システム)を設計する方法
AI時代にふさわしい新しい学習法(判断基準の重要性)
AI時代、自分の専門性を再構築する時間
国家AI戦略委員会
ハ・ヨンホ氏が
伝えるインサイト
AI時代、
一歩先を行く視点と
具体的な実践法
165ページの発表資料、
150分の映像で
体験するインサイト
なぜこれが重要なのか
最近のAIの生産性は驚きの連続です。
しかし、AIを使えば使うほど
不安な気持ちになることもあります。
「AIがすべてやってくれるのに…
では、私の専門性は?」
AIが量産した成果物の中で、基準もなく漂っているような感覚を指す
ワークスロップ(work slop)が最近話題になっているのも、同じ理由からでしょう。
しかし、変化には常に道があります。
この講義では、その不安の正体を共に探り、
AI時代に着実に成長するための実践法を
共有しようと思います。
第1世代のデータサイエンティストとして長年活動し、2度の機械学習スタートアップのイグジット(Exit)経験があります。スタートアップへの投資や、共に仕事をしています。龍(ヨン)🐲と虎(ホ)🐯を思い浮かべていただけると覚えやすいです。大統領直属の国家人工知能戦略委員会の委員としても活動しています。
LinkedIn 프로필数多くのAIエージェントを従えて働くことが当たり前となった昨今、
現時代を診断し、どのように対応すべきかについてお話しします。
AIが多くのことを代行するようになり、空白が生じました。
人が直接作ることで自然と理解していたことが、
AIによって結果だけが残り、理解は消え去った領域になったのです。
AIが打ち上げた3つの負債、
私たちはこの負債をどのように克服できるでしょうか?
AIを活用すればするほど、静かに積み重なっていくもの
TECHNICAL
技術負債
AIが速く作るほど
成果物の品質基準が
ぼやけていく
COGNITIVE
認知負債
AIが代わりにやってくれるほど
直接理解する過程が
消えていく
INTENTIONAL
意図負債
AIに判断を任せるほど
成果物の意図が
失われる
AIを使用するたびに望むような結果が出なかったり、
ボトルネックを感じているのであれば
問題はAIではなく、
AIに対する向き合い方です。
AIが作成した成果物、そのまま信じても大丈夫でしょうか。人間の役割が生産から検証へと移り変わる中で、どのように検証するかが重要になっています。
取り上げる内容
3つのタイプの検証レイヤーと検証環境の構築
AIの結果が平凡に感じられるなら、それは自分の意図やコンテキストが欠けているからです。AIに自分の暗黙知やペルソナを移植すれば、より良い結果を生み出すことができます。
取り上げる内容
意図の負債を解決する現実的な方法
すべての人がジュニア(AIエージェント)と協業するシニアになるこの時代、私たちに必要な能力とは何でしょうか?
扱う内容
AI時代に必要な構成員になること、そして3つの強み
自分が専門家であることと、自分の知っていることを他人に教えることは別物ですが、その両方に長けた方に出会えたので、広く世に広めるべきでしょう。
何度も繰り返し見返したい名講義です!キャリアの方向性や仕事への向き合い方について、ヨンホさんならではのノウハウを聞くことができて嬉しかったです。データ分野に興味があるなら、ぜひおすすめします!
AIによる多くの変化の中で、どのような機会を得られるのかをたくさん知ることができました。他の産業領域のフレームワークを自分の業務に適用する方法も印象的でした。ありがとうございました!
自分だけがキャリアの不安を感じていたわけではないという慰めを得られ、今回も良いインサイトを得ることができました。年次を重ねるほど、より参考にすべき内容だと思います。良いコンテンツをありがとうございました。
自分が専門家であることと、自分の知っていることを他人に教えることは別物ですが、その両方の達人に出会えたので、広く世に広めることにしましょう。
何度も繰り返し見返したい名講義です!キャリアの方向性や仕事への向き合い方について、ヨンホさんならではのノウハウを聞くことができて嬉しかったです。データ分野に興味があるなら、ぜひおすすめします!
AIによる多くの変化の中で、どのような機会を得ることができるのかをたくさん知ることができました。他の産業領域のフレームワークを自分の業務に適用する方法も印象的でした。ありがとうございました!
自分だけがキャリアに不安を感じていたわけではないという慰めを得られ、今回も素晴らしいインサイトをいただきました。年次を重ねるほど、より参考にすべき内容だと思います。良いコンテンツをありがとうございました。
AI時代に何を勉強すべきか方向性が掴めずにいましたが、この講義を通じて自分が集中すべきことが何なのか明確になりました。
実際に現場でAIと協業しながら感じていた漠然とした不安が解消されました。特に負債の概念が印象的でした。
漠然と不安だったAI時代への恐怖が、講義を受けてからはむしろ期待感に変わりました。具体的な実践法が良かったです。
専門家としてAIをどのように活用すべきか、自分の役割は何なのかが整理されました。長く記憶に残る講義です。
AI時代に何を勉強すべきか方向性が掴めずにいましたが、この講義を通じて自分が集中すべきことが何なのか明確になりました。
実際に現場でAIと協業しながら感じていた漠然とした不安が解消されました。特に負債の概念が印象的でした。
漠然と不安だったAI時代への恐怖が、講義を受けた後、むしろ期待感へと変わりました。具体的な実践法が良かったです。
専門家としてAIをどのように活用すべきか、自分の役割は何なのかを整理することができました。長く記憶に残る講義です。
学習対象は
誰でしょう?
AIを毎日使っているけれど、「うまく使いこなせているのか」確信が持てない方
AIが作成した成果物をチェックしているうちに、かえって仕事が増えてしまった経験がある方
AI Nativeの新人との格差を実感し始めたN年目以上の社会人
エージェントを複数組み合わせて使っていて、認知負荷を経験したことがある方
3,868
受講生
162
受講レビュー
1
回答
4.9
講座評価
6
講座
데이터사이언티스트로 오랫동안 활동해 왔으며, 두 번의 엑시트 경험이 있습니다. 스타트업에 투자를 하거나 함께 일합니다.
龍🐲과 호랑이🐯를 떠올리시면 기억하기 편하실 겁니다.
- 元) SKTデータサイエンスセンター設立メンバー
- 元) ML企業であるNumberWorks設立CEO、カカオにエグジット
- 元) カカオ理事、Data Value Team Lead
- 元) コマースAX専門企業、Indent Corporation、CAIO
- 現)ML企業であるDableに合流、CDOとしてYanoljaにエグジット、在職中
- 現)大統領直属の国家AI戦略委員会の委員として活動中
全体
27件 ∙ (2時間 23分)
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