人工知能が既存の仕事の多くを奪ってしまうのではないかと心配する人もいます。これは別の記事で取り上げます。しかし、現実には、AI が新しい役割の中核となる可能性があり、特に組織は AI が成果をもたらすことを期待して、この技術にますます多額の資金を投入しています。
今後数年間にどのような職種が生まれるかを予測するのは難しい。しかし、考えてみてください。数年前には、「クラウド エンジニア」や「デジタル シェルパ」などの職種を思いつく人は誰もいなかったでしょう。
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AI の構築と維持にはデータ サイエンティストと Python 開発者が必要であることはわかっています。 アンディ・トゥライコンステレーション リサーチの主席アナリストであるアンディ・マクレラン氏は、今後数年間で新しいタイプの役職も登場するだろうと示唆しています。これらの役職は今は気まぐれに聞こえるかもしれませんが (アンディはそう意図していました)、その基礎となる役割は、AI 主導の新興ビジネスにおける重要なタスクに必要となるでしょう。
- プロンプトウィスパラー: 巧妙なプロンプトを作成することで、AI から最良の出力を引き出しましょう。
- 幻覚ラングラー: AI が無意味なコンテンツや話題から外れたコンテンツを生成し始めたら、AI を抑制します。
- データDJ: データセットを組み合わせて、AI モデルに最適なトレーニング レシピを作成します。
- バイアスバスター: AI アルゴリズムのバイアスを特定し、軽減する責任を負います。
- 合成ソムリエ: 特定の目的に合わせて AI が生成した最適なコンテンツをキュレートして推奨します。
- デジタルパペットマスター: さまざまなアプリケーション向けの AI キャラクターを設計および制御します。
- アルゴリズム錬金術師: さまざまな AI 技術を試して革新的なソリューションを生み出します。
- ニューラルネットワークナニー: AI モデルを育成し、トレーニングして、その潜在能力を最大限に発揮できるようにします。
- 現実チェック担当官: AI によって生成されたコンテンツの正確性と信頼性を検証します。
- チーフクリエイティブカタリスト: AI を活用したクリエイティブ チームを監督し、刺激を与えます。
- キルスイッチエンジニア（または AI テイマー）: AI が制御を奪おうとしている場合に備えて、ケーブルを引っ張り始めます。最も現実的な仕事です。
ビジネステクノロジーの分野全体で、業界の有力者たちは、AI というモンスターを飼いならすために生み出されるさまざまな新しい役割に対する需要が高まっていることに気づいている。Thurai 氏が提案したような役職ではないかもしれないが、同じタスクを任されることになるだろう。
例えば、リーダーシップレベルでは、 アヌラグ・グプタRevature のソリューション コンサルティング部門のグローバル責任者である氏は、AI 関連のリーダーシップの役割は「生成 AI プロジェクトのビジョン、標準、ロードマップを設定するために非常に重要」であると考えています。
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グプタ氏はZDNETに対し、これには最高AI責任者も含まれる可能性があると語った。AI製品マネージャーも台頭しており、「AIを活用した製品やサービスの設計、開発、管理を支援する上で重要な役割を果たしている」。また、「組織が現実世界の問題を解決するAIソリューションの開発、展開、維持に新しい技術を適用するにつれて、生成AIエンジニアの必要性は高まり続けている」とも述べた。
AIの新たな役割の多くに共通する要素は、「AI変革」の領域の一部であると考えられる。 サニア・カーンEightfold AIのチーフエコノミスト兼インサイト責任者である氏はZDNETにこう語った。これらの役割は、「各機能に適したAIツールを選択し、俊敏性、生産性、従業員のエンゲージメントを確保するための人材戦略を策定するという重要な任務を託されたチーム」の一部になりつつある。
このような役割を担うには、学習と準備の方向転換が必要です。願わくば、これには継続的な学習を奨励する組織の一員になることも含まれます。「労働力を将来にわたって保護するために必要な需要の高いスキルを継続的に評価し、労働者のスキルアップ/再教育に投資し、役割を再調整するスキルベースの組織は、時代を先取りし続けるでしょう」とカーン氏は言います。
残念ながら、多くの組織はそのような学習をサポートしておらず、学校や大学でさえ対応できていません。「従来の方法で正式なトレーニングや関連する資格を見つけるのは難しいかもしれません。」 ベルンハルト・ガデマンとローゼンバーグ研究所の所長がZDNETに語った。
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「私たちは、個人が自主的な学習の旅に乗り出し、さまざまなシナリオや状況で AI を探求し、応用することを提案します」とガデマン氏は述べた。「毎日大量の情報が公開されているので、学び、刺激を受ける機会は十分にあります。しかし、この道には、非常に自発的な考え方が求められます。これは明らかに、将来の重要なスキルの 1 つです。」
テクノロジーの変化が速いため、テクノロジー スキルが時代遅れになるまでの時間は、現在 3 年未満です。Gupta 氏は、「実際のプロジェクトやシナリオに取り組む機会を提供し、新しいスキルを習得できる実践的またはプロジェクト ベースのアプローチ」に参加することを推奨しています。このようなスキルには、生成 AI だけでなく、セキュリティやクラウド、および「コア プログラミング、ノーコード、ローコード、データ サイエンス、ビジネス分析、QA テストなど」の基礎スキルも含まれます。
