AIコースだけでは足りない理由

私はコースが好きです。たくさん受けてきました。自分でもコース教材を作ってきました。

コースが有用なのは、構造を与えてくれるからです。地図が見えるようになります。それまでごちゃついて感じていた問題に言葉を与えてくれます。

ただし、コースはあなたに仕事をさせることはできません。

そこが居心地の悪いギャップです。

仕組みを知ることと、実際に回すことは違う

マーケターはAIワークフロー監査の概念を理解していても、一つのワークフローを選ぶことを避けるかもしれません。

リーダーは測定アーキテクチャを理解していても、その指標を名指しすることを避けるかもしれません。

AIで何かを作る人は、QAリスクを理解していても、デモが一度動いたからといって復旧パスを飛ばすかもしれません。

責めているわけではありません。私もやります。「もう一つだけレッスンを見よう」というモードに、認めたくないほど何度も隠れてきました。学習は提出より安全に感じます。

欠けているループ

本当に前に進むには、次のループが必要だと思っています。

1. 概念を学ぶ。
2. 一つの提出物を作る。
3. レビューに出す。
4. 欠けている細部を見つける。
5. 修正する、または次のスプリントへ進む。

このループは、新しいレッスンほど華やかではありません。でも、力がつくのはここです。

Provaが加えるもの

コースは仕組みを教えます。Provaは、それを回せることを証明する場所です。

少し鋭く聞こえるかもしれませんが、違いを説明するにはこれが一番明確です。

Provaは良いコース教材を置き換えるべきではありません。教材を実務に変えるべきです。アプリは、ワークフロー監査、準備度スコアカード、測定アーキテクチャ、導入計画、レポーティング運用システム、ビルドブリーフを求めます。そして提出物をレビューし、その結果を使って次のスプリントを選びます。

ChatGPT、Claude、Geminiはトピックを説明できます。提出物の下書きも手伝えます。でも順序がなければ、また長い会話に流れ込み、その仕事が本当に十分なのかを確かめないまま終わりがちです。

基準

Provaが次の月曜朝を明確にできないなら、仕事をしていません。

アプリは曖昧さを減らす必要があります。レビューを保存する必要があります。進めるのか、修正するのか、土台を直すのかをユーザーに伝える必要があります。

これはコンテンツより高い基準です。

私も、その基準をプロダクトの中でどう現実にするかをまだ学んでいます。ただ、問題はもうよく分かっています。情報がボトルネックではありません。レビューできる仕事がボトルネックです。

AIコースを終えたばかりだとしたら、次に見るレッスンではなく、最初に提出できるものは何ですか？

ではまた、Chandler