人工知能をめぐって出現している新しいタイプの仕事は、必ずしも私たちがよく耳にする技術職やデータサイエンス職というわけではありません。AI技術と直接関係のない仕事も、AIによって再編されつつあります。
テクノロジーに重点を置く人々にとって、AI時代はいくつかの 興味深い新しい職務しかし、実証済みのコーディングや統合のスキルをまだ捨て去ってはいけません。むしろ、AI は「従来型」のテクノロジー活動をより迅速かつ生産的に進める可能性があります。ビジネス ユーザーにとって、AI を活用する能力は重要ですが、人的スキルにもさらに重点を置く必要があります。
もちろん、AI は進化する多くのテクノロジーの役割の中核をなしています。
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「現在、AIに重点を置いた仕事に対する需要が高まっています」と、 ユスフ・タイヨブアクセンチュア オペレーションズ グループ最高経営責任者のジョン・マクレラン氏は、次のように語っています。「これにより、IT 部門内外での継続的なトレーニングの必要性が生じます。たとえば、アクセンチュアでは、これまでに 60 万人の従業員が AI の基礎に関するトレーニングを受けており、AI を組み込んだプロセスで効果的に作業し、公平かつ偏見なく AI を使用できるように従業員をトレーニングしています。」
業界のリーダーたちは、AIを活用することで得られるさまざまな機会について理解を深めることを勧めている。「企業がAIをどのように統合して適用し、持続可能にするかについて決定を下すのに役立つスキルを身につけるには絶好の機会です」と、 ギルハウスJPモルガン・チェースの最高情報責任者である、ジョン・マケイン氏は次のように語っています。「AI、ML、生成AIに関する仕事は増えるでしょうが、AIが面倒な作業を排除することで、既存の職務をより効果的かつ効率的にすることも明らかになるでしょう。」
AIの台頭に関連する新しいスキルの多くは、ナダ・サンダースとジョン・ウッドによるCEOのAIスキル開発に対する見解に関する最近の調査で調査されました。 出版された ハーバード・ビジネス・レビュー誌に掲載された論文で、著者らは「技術的なスキルが注目されることが多いが、企業が必要としているのは、こうした人間特有のスキルであり、今日の市場では不足している」と指摘している。
最も重要なヒューマンスキルは「AIツールには欠けているコンテキストを理解する」能力だと研究者らは述べている。特に、リーダーがAI集約型環境で重要だとみなすヒューマンスキルには2つのカテゴリーがある。「1つ目は、基本的な対立解決、コミュニケーション、感情を切り離すスキル、さらにはマインドフルネスの実践など、効果的な対人スキルです。2つ目は、ドメインの専門知識です。これは、経験豊富な人材の間でその知識を維持し、経験の浅い若い労働者の間でそれを開発することに重点が置かれています。」
多くの場合、技術的な洞察力とビジネスの才覚の融合が必要になるかもしれない。サンダース氏とウッド氏によると、これには「水平的なコミュニケーションと AI を有効化レイヤーとして、企業のすべての機能にわたる統合、つまりサイロの排除」を達成する取り組みが含まれる。
現在のタスクや役割の強化とともに、新しいタイプの仕事も生まれている、と ブライアン・レーンハート、Momnt の社長、CTO、共同創設者。「すべては、データ、データ探索、データ分析に関係する傾向があります。データ中心の役割を強調し、最新の AI ツールとテクノロジーに精通した従業員を求める職種が増えると思います。たとえば、製品チームには、より効率的なユーザー インターフェースのための ChatGPT を理解している人がいるかもしれません。」
Lanehart 氏は次のように付け加えています。「この分野の人々は、Copilot を使用してより速く効率的にコードを書くことに抵抗がないでしょう。今後は、ソリューション アーキテクトが AI プラットフォームに対して問題、あるいは問題解決方法のアイデアを記述し、柔軟に拡張可能で実装可能なダイアグラムを作成できる他のツールも登場する予定です。」
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AI アプリケーションを構築する能力だけでなく、AI ベースのツールを使用して作業を実行し、提供する能力も必要です。
「私たちは、日常業務で AI を活用し、そうしたツールを効果的に使用してチームの質や効率を向上できるエンジニアを求めています」とレーンハート氏は言う。「その深い理解と使用法が、中級レベルのエンジニアと上級レベルのエンジニアの違いとなるでしょう。」
それでも、雇用主は、かつては確固たる技術スキルだったものを超えたものを求めている。「私たちが採用に求めている現代のスキルセットは、以前私たちが求めていたものとは大きく異なります」とレーンハート氏は言う。
以前は、技術者の採用基準は「その人物が Python でコードを書くことができるか？ 自分のコードをコミットできるか？ 自分のコードをプルできるか？」でした。Lanehart 氏は次のように語ります。「現在、私たちが知りたいのは、Copilot タイプのツールを使用してコードを改善したり、より迅速かつ効率的にコードを記述したりできるかどうかです。チームには AI ツールを使用してさまざまなテスト ケースを生成してもらいたいと考えています。品質保証エンジニアには AI を使用してより徹底的に評価してもらいたいと考えています。」
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ビジネススキルと基本的なテクノロジースキルの組み合わせは、雇用主にとって非常に重要です。「コーディングスキル、モバイル、デジタル、バックエンド、機械学習を無視しないでください。これらはすべて今後も需要があります」と、JPモルガン・チェースのハウス氏は言います。さらに、需要のあるスキルには、「データ、クラウドコンピューティング、ソフトウェアエンジニアリング、カスタマーエクスペリエンス、デジタルデザイン、製品管理」が含まれます。AIとジェネレーションAIでは、これらのスキルがさらに必要になります。
AI 時代の仕事には、「好奇心、コラボレーション、顧客の問題解決への集中」といった実証済みのビジネス スキルとキャリア スキルも必要だとハウス氏は続ける。チェイス氏のやり方は、「ソフトウェア エンジニアリングの経験を持つ技術者を雇う」ことだとハウス氏は付け加える。
しかし、Chase でソフトウェア エンジニアリングの仕事に就くのに、4 年間のコンピューター サイエンスの学位は必要ありません。「当社は、決断力、回復力、適応力など、さまざまなスキルを重視しています」と Haus 氏は言います。「当社は、お客様の独自のニーズを満たすソリューションを作成するチームの能力を広げる過去の経験を高く評価しています。」
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重要なのは、AI だけではソリューションを提供できないということです。それは AI を使用する人々次第です。「ChatGPT のようなツールにアプリケーション リクエスト全体を完全に伝えてすべてのコードを生成するには、ツールとその機能についてある程度理解する必要があります」と Lanehart 氏は言います。「これは、テクノロジーを完全に受け入れてその世界に飛び込み、それを学んでビジネスに適用することによってのみ達成できます。」
JPMorgan Chase は、2 つのイベントを通じてこれらの新しい要件の一部に対処しています。その 1 つである DEVUP は、エンジニアによるエンジニアのためのカンファレンスで、「クロスファンクショナル、アイデア創出、知識共有がすべて」だと Haus 氏は言います。2 つ目のイベントである AI Summit では、「従業員が一堂に会し、会社全体でイノベーションを推進している新しい研究や AI および ML のユースケースについて話し合います」。
AI の導入を成功させるには、「人材が AI の機能に精通し、それを最大限活用する方法を知っていなければならない」とサンダース氏とウッド氏は指摘する。「しかし、AI は進化する技術であり、学習の機会を与えるために企業はシステムに余裕を持たせる必要があります。導入には、AI に割り当てられた「深い仕事」と「浅い仕事」を区別する必要もあります。ただし、深い仕事には、人材リテラシーを開発するための従業員のトレーニングが必要です。」
