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2024-01-17 05:02:29
データは情報を提供するかもしれませんが、人間が決定を下している限り、最終的には判断が求められます。 データだけを基にしている場合は、決定ではなく確認を行っていることになります。 機械はそれに関してはあなたよりも優れています。
決断は何百万ものレンズを通して見られる視点であり、その多くは決断する人にも見えません。 レンズは、その人がこれまでに経験してきたあらゆる経験、想像力、そして多くの点で、その人がここに来るまでに先立って来た人々の世代によって形成されます。 経験は、事前の経験がなければ存在しません。 そして、あらゆる過去があらゆる未来を彩ります。
考えてみてください。 企業が幹部を採用する場合、最終的には経験と判断に基づいて採用します。 採用自体が、他の人の将来の判断についての判断を下すことになります。
特別な候補者を 3 人に絞り込みます。 何が彼らを区別しているのでしょうか? それはアンケートやテスト結果ではなく、会話を通じて集められたものです。 だからこそ、私たちは面接を行い、アルゴリズムに基づいて最良のものを選択しません。 能力は「できるかどうか」より重要です。 コンピテンシーとは「どのようにそれを行うか」です。 Canはクリーンでバイナリ、Howは乱雑でアナログです。
多くの点で、企業の成果は、何をするか、どのように行うか、なぜ行うか、いつ行うかについてのその企業の集団的な判断です。 これらはそれぞれ、個人が行った以前の判断の緩やかなコレクションであり、すべてが独自の経験に基づいています。
10 社に同じデータ、同じ事実、同じ時間を与えても、10 通りの異なる結果が得られます。 なぜなら、それらのクリーンなバイナリはすべて、判断という厄介なアナログを通じて変換されるからです。
少なくとも私はそう思います。
#それはすべて判断の判断だ