Business schools move beyond the basics to teach collaboration with AI

As artificial intelligence becomes baked into government systems, it is important to consider its limitations. The speed it brings to notoriously slow processes should not come at the cost of sound decision-making.

Nvidia's governance shift to simple majority voting could streamline decision-making, potentially accelerating strategic initiatives and adaptability. The post Nvidia shareholders elect all ten directors and ditch supermajority voting at annual meeting appeared first on Crypto Briefing.

Follow this step-by-step path through the design, decision-making, and leadership skills that move an engineer into the architect's seat.

Telepatia's AI platform could significantly reduce preventable deaths in Latin America by enhancing clinical efficiency and decision-making. The post Telepatia raises $33M Series A led by a16z to build an AI Doctor for Latin American hospitals appeared first on Crypto Briefing.

Amazon's investment in Physical AI could revolutionize industries by enhancing real-world decision-making and optimizing supply chain operations. The post Amazon backs AI startup developing models to simulate the physical world appeared first on Crypto Briefing.

企業・組織がデータをまとめることに躍起になっている間に、本質を見失っていることが多く見受けられます。 データは手段であり、目的ではありません。 「データ統合」という言葉を、皆さんは何度耳にされているでしょうか。 経営会議で、ITロードマップで、ベンダー提案書で。まるで呪文のように繰り返されるこの言葉に、私はずっと違和感を覚え意義をとなえ続けています。 結論を先に言います。「データ統合」は、そのままでは意味をなさない概念です。 本当に企業が取り組むべきは「意思決定の統合」であり、データはその手段に過ぎません。 １．「データ統合」はそもそも何を指しているのか 実は私はそこをあまりわかっていません。なぜなら私の中にその概念がないためです。ただ世の中での「データ統合」という言葉の使われ方から推察すると、実際には二つの異なる意味で使われているように見受けられます。 💡キーポイント： 「①置く統合」はメッシュアーキテクチャで不要になりつつある。 「②加工の統合」はそれ自体が目的ではなく、意思決定改善という目的への手段に過ぎない。 どちらの解釈においても、「データ統合」は価値あるものとしては定義できない。 ２．データは組織を動かさない Data doesn't drive your organization. Decisions do. こちらのブログで詳しくお話していますが、データは組織を動かしません。意思決定が組織を動かします。 これは私が日頃お伝えしているメッセージですが、「データ統合」という言葉が流行するとき、この順序が逆転していることが多いです。 自律型AIエージェント時代の意思決定～ROI創出とリスク管理を「技術」ではなく「意思決定」で整理する ３．「統合データベース」という幻想 仮にデータ統合という意味が正確に定義できなくても明らかに手段であるものではなく、目的志向で、「すべての意思決定モデルを格納した統合データベース」を作ろうとすると、どうなるでしょうか。 企業の中で生まれる意思決定は無数にあります。価格設定、在庫補充、顧客対応、採用、設備投資、与信判断、リスク管理……それぞれの意思決定は、固有のコンテキスト・時間軸・責任者を持ち、互いに複雑に干渉し合っています。 それらすべてを網羅する「統合データベース」などは、私が知る限り現時点では現実的に存在しないですし、

Despite years of digitization, organizations capture less than one-third of the value expected from digital investments, according to McKinsey research. That’s because most big companies begin with technological capabilities and bolt applications onto them, rather than starting with customer needs and working backward to technology solutions. Not prioritizing the customer can create fragmented solutions; disjointed…

Assistant Professor Gabriele Farina mines the foundations of decision-making in complex multi-agent scenarios.