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2024 Digital Work Trends Report で、労働者は AI の使用方法に迷っていることが明らかになりました
Slingshotは、2部構成の「2024年デジタルワークトレンドレポート」の第1部を公開しました。第 2 回年次報告書では、職場での AI に対する経営陣の期待と、従業員が実際に日常業務で AI をどのように使用しているかとの間のギャップが浮き彫りになっています。雇用主は、タスクやプロジェクトの初期調査を支援するためにAIを統合していますが(62%)、管理[...]
Slingshotの新調査:雇用主はAIを導入しているが、労働者の77%はAIの使い方に迷っている
Slingshotの2024年デジタルワークトレンドレポートは、従業員がまだ職場でのAIの可能性を十分に解き放っていないことを明らかにしています
労働者の77%がAIの使い方に迷っている
クランベリーに拠点を置くソフトウェア会社InfragisticsのワークマネジメントプラットフォームであるSlingshotは、2部構成の2024年デジタルワークトレンドレポートのパート1をリリースしました。第 2 回年次報告書では、職場での AI に対する経営陣の期待と、従業員が日常業務で AI をどのように使用しているかとの間に乖離があることが明らかになりました。
雇用主はAIを導入しています:労働者の77%がAIの使用方法に迷っています
Slingshotの2024年デジタルワークトレンドレポートでは、従業員がまだ職場でのAIの可能性を十分に発揮できていないことが明らかになりました。
Cibao Meat Productsは、Slingshotでデータインサイトを10倍速く活用
50 +年のヒスパニックスタイルの食肉会社は、データ駆動型の作業管理プラットフォームを利用して、データを多世代ビジネスの中心に持ち込みました
従業員の64%が締め切り不足のために時間を無駄にしている
新しいデータによると、多くの専門家は締め切りなしで仕事をしており、どのタスクやプロジェクトを優先すべきか確信が持てません。ワークマネジメントプラットフォームSlingshotによるデジタルワークトレンドレポートの第2部では、米国を拠点とする300人強のフルタイムプロフェッショナルの過半数が、リーダーからのガイダンスの欠如が時間管理スキルを妨げていると回答しています。
2024年、頻繁なチェックインを忘れ、従業員は明確な優先順位と期限を求めている
リーダーは、仕事の質が低下したり、締め切りに間に合わなかったりした場合、綿密な監督が必要であると考えることがよくありますが、従業員は過度のチェックイン(45%)や冗長なステータスミーティング(43%)をマイクロマネジメントと認識することがよくあります。
Slingshotが発表したデジタルワークトレンドレポートの調査結果
進捗状況を監視し、生産性を向上させるために、雇用主が頻繁に確認することは一般的な慣行ですが、従業員は、明確な優先順位(42%)と確立された期限(30%)を持つことが生産性に大きく貢献すると開示しています。
「静かな辞め」は忘れてください。2024年、従業員は雇用主に「静かに管理」することを望んでいる
従業員から雇用主への注意:「それは私ではなく、あなたです。」これは、2023 年のデジタル ワーク トレンド レポートのパート 2 の崖っぷちのメモである可能性がありますSlingshot従業員の 34% が、職場での優先順位を推測する必要があると述べています。
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今日、それはデータドリブンになることを意味します。最近の調査によると、データドリブン企業は競合他社を上回る可能性が 23 倍、利益を維持できる可能性が 19 倍高いとのことです。データがすべての部門やチームの中心に置かれ、意思決定に使用される文化を確立することが、収益を増やし、目標を達成するための最良の戦略的アプローチであると思われます。
そしてそれは単なる意見の問題ではありません。世界中の企業が、機会を開拓し、チームを連携させ、分析の力を活用してブランドに革命を起こすための戦略としてデータを選択しています。
それでは、データドリブン モデルと、あらゆる組織が学ぶことができるデータドリブン企業の主な例について詳しく説明しましょう。
データドリブンのビジネスモデルとは
データ駆動型のビジネス モデルは、企業内のプロセスや意思決定に情報を提供するためにデータを継続的に利用することを表す用語です。このモデルには、企業の各部門でデータの洞察を体系的に使用することが含まれており、「トップダウン」で推進されます。つまり、経営幹部レベルから始まり、組織内のすべてのチームが同じ目的、プロセス、アプローチ、ツールに沿って調整されます。データが中心です。
データ駆動型モデルに依存すると、次のようないくつかの利点が得られます。
- 意思決定の主な情報源としての直感を排除し、潜在的なエラーを大幅に制限します
- 同分野の他の企業に対する競争上の優位性を見つける
データをリソースとして使用して、知識に基づいた実験を実行し、より良いビジネス成果を推進する
データドリブンのビジネス モデルは、多くの部門やチームにわたって注目され、さまざまな方法で使用できるため、プロセスが迅速かつ簡単になり、コストが削減され、時間が節約されます。データドリブン モデルを導入するということは、トップダウンで賢明な意思決定を行い、急速に成長し、チームの力をスマートに解き放つことを意味します。
データドリブン組織とは
データ駆動型の組織は、データ駆動型の仕事モデルに従います。つまり、あらゆる意思決定の中心にデータが置かれます。このような組織では、主にデータを通じてビジネスを推進し、それをあらゆる部門やチームで実現するためのツールとプロセスを使用することを優先事項としています。新しいアイデアや機会はすべてデータによってもたらされます。これはあらゆるもの、そして最も重要なことに、最終結果に適用される原則です。
データドリブンな組織はデータに投資します。これはデータに投資する特権であり、将来がデータに依存しているという重要な認識によるものです。そうすることで、次のことを達成します。
- プロセスの改善: データによりプロセスが強化され、潜在的な問題を時間内に特定することで迅速に解決します。
- 顧客満足度の向上: カスタマージャーニーのどの領域を改善すべきかをデータが示すため、より良い結果を達成できます。
- 新しい機会を素早く見つけて会社の利益を拡大する
- 新しいトレンドを簡単に見つけて競合他社に勝つことができます。
- チームのコラボレーションが向上し、ミスや遅延を最小限に抑える連携が向上します。
データドリブンのビジネスは、データ分析を使用して透明性と信頼性を高め、データを唯一の真実の情報源として使用します。この原則を適用することを選択した企業には何が起こるでしょうか?読み続けて調べてください！
