解構與重構學習如何在工作中紮根？從判斷的轉變曲線與判斷經驗設計看實踐知識的形成過程（組織行為科學®）
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AI 摘要（NQ 加工版）
Request株式會社發布了一份關於生成式AI時代「能夠承擔判斷的人才」培養與紮根的報告。報告以980家公司、33.8萬人的數據為基礎，解釋了解構與重構學習的重要性以及判斷經驗設計的過程。
AI 分析
常見問題
- Q: Request股份有限公司於何時發布關於實踐知識形成過程的報告，該報告基於多少家公司與工作者的數據分析？
- A: Request股份有限公司於三月發布了報告『解構與重構學習如何在工作中紮根？從判斷的轉變曲線與判斷經驗設計看實踐知識的形成過程』，該報告基於980家公司、33.8萬名工作者的業務經驗數據進行分析。
- Q: Request股份有限公司的總部位於台灣繁體中文慣用譯名下的哪個城市與行政區，其代表董事的姓名為何？
- A: Request股份有限公司的總部位於東京都新宿區，代表董事為甲畑智康，此資訊根據該公司發布報告時所公開的企業基本資料記載。
- Q: 在生成式AI普及的趨勢下，企業現場仍需由人才承擔的關鍵工作內容包含哪些具體面向？
- A: 在生成式AI普及的背景下，企業現場仍需由人才承擔的工作包括考量每位客戶的差異、專案限制、現場條件不同、關係人優先順序，並決定應確認事項、重視項目、先例使用程度，以及推進方式的調整。
- Q: 根據Request股份有限公司的分析，企業中哪些與判斷力相關的經驗正逐漸從工作中流失？
- A: 根據Request股份有限公司對980家公司、33.8萬名工作者的分析，考量條件差異進行思考、將判斷理由語言化、並根據執行結果更新判斷標準的經驗，正隨著作業合理化而逐漸從企業工作中流失。
- Q: Request股份有限公司過去發布的系列報告中，曾提及多少比例的企業面臨判斷經驗減少的問題？
- A: Request股份有限公司過去發布的系列報告中指出，高達82%的企業正面臨判斷經驗在組織中逐漸減少的問題，此數據源自該公司對980家企業的長期觀察與分析結果。