ビジネスやテクノロジーにおける大きな変化は、雇用市場に波紋を広げます。合併や買収、ジャンク債が流行した 80 年代や 90 年代には、企業財務は大学卒業後に就くことのできる魅力的な新しい仕事でした。その結果、大勢の学生が 1 つか 2 つの授業でこの分野を復習しました。
同様に、インターネットブームが到来したとき、学部生やMBA取得者は、将来のドットコム企業の雇用主に好印象を与えたいと願い、AmazonやeBayのケーススタディを熱心に研究した。
現代に目を向けてみましょう。生成AIと大規模言語モデルを採用する企業の急増を考えると、これは間違いなく AIは。
顧客の獲得ややり取りから動的またはリアルタイムの価格設定に至るまで、コアビジネスアプリケーションにおいて AI が極めて重要になるという共通認識が形成されつつあります。 米国の経営幹部の65％ コンサルタント会社KPMGが2024年に実施した調査では、AIが今後数年間で自社に「極めて大きな影響」を与えるだろうと回答した企業が25％に達した。
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「若者は、AIがあらゆるものに関わるようになること、そしてほぼあらゆる分野である程度のAIの能力が必要になることを知る必要があると思います」と、ZipRecruiterのチーフエコノミスト、ジュリア・ポラック氏はZDNETに語った。「あらゆる種類のビジネス機能において、ビジネス分析の必要性が高まっています。」
それでも、この技術をビジネスにどう融合させるかという点では、あらゆる変革期の始まりによくあるように、まだかなり曖昧な部分が多い初期段階だ。
就職市場に参入しようとしている人にとって、その曖昧さはより大きな影響を及ぼす可能性がある。
特に採用に関して、企業がこの構造的な変化にどのように反応するかが分からないと、就職や学生ローンの返済に関する通常の心配に加えて、不確実性と不安が増すことになります。
AIが必要なのは誰ですか?
ニック・ドライダキス英国アングリア・ラスキン大学の労働経済学者で、包摂的社会経済センター所長の氏は、今日の不安定な就職市場において、どのような経歴を持つ応募者が面接に合格し、その後就職できるのか解明しようと試みた。
ドライダキス氏は、5月にオックスフォード経済論文誌に掲載された研究で、 研究 彼は、同じ経歴を持つ 2 つの学生グループにカバーレターと履歴書を提出してもらい、10 の業界の同じ仕事に応募してもらうという実験を行いました。
生徒（男子1,360名、女子1,316名）は、決して成績が悪かったわけではない。全員が数学、統計学、計量経済学で2:1（上位2級）の成績を修めており、これは英国では優秀な成績である。
グループ間の唯一の違いは、学生の半数が講義とコンピュータベースのセミナーで構成される AI モジュールを受講していたことです。トピックには、戦略と意思決定における AI の役割、経済のための AI ツール、機械学習と計量経済学的アプローチにおけるその役割、AI ツールの課題と偏見、AI に関連する倫理的および法的考慮事項などが含まれていました。
残りの半分は AI の経験がありませんでした。
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AI 経験のある学生に対する雇用主の関心のレベルを測るために、Drydakis 氏は AI モジュールを受講したグループに、コースの内容を数行で強調した段落が含まれていることを確認しました。
その後 5 か月間、ドライダキスの研究チームは各参加者に学習コースに合った求人情報を送り、その後のやり取りを追跡しました。
AI要因に関する調査結果
この実験の結果は、業界がこの新しい状況にどのように適応しているかについて目を見張るものであり、専攻分野に関係なく、大学卒業生がコースの内容をどのように見始めるべきかを示す強力な指標です。
AI「資本」（ドライダキス氏が「個人の生産性、雇用、収入を高める可能性のあるAI技術に関する知識、スキル、能力」を表すために造語した言葉）を持つ男性応募者の54％と女性応募者の50％が面接のコールバックを受けたのに対し、AIモジュールを受講しなかった応募者のうち、それぞれわずか28％と32％がコールバックを受けた。
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最も驚くべきことに、AI モジュールを持つ人は、採用活動が多い大企業で面接を依頼される可能性が 36% 高くなることが調査で明らかになりました。
さらに、履歴書に AI モジュールを記載した男性求職者は、記載していない求職者よりも平均で 12% 高い初任給の職に就くことができました。女性の場合、同じ数字は 13% でした。
あらゆる職業分野が何らかの形で影響を受けるでしょう。
「金融業界では、金融モデリング、不正検出、アルゴリズム取引に AI を活用しており、AI の専門知識も求められています」と Drydakis 氏は ZDNET にメールで語った。「マーケティングおよび電子商取引ビジネスでは、顧客ターゲティング、パーソナライズされたマーケティング、販売の最適化に AI を活用しています。さらに、製造および物流部門では、自動化、予測メンテナンス、サプライ チェーンの最適化に AI を使用しています。」
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データ処理業界での役職を目指しておらず、したがって AI の矢を矢筒に入れる必要はないと考えている学生や専門家は、後悔することになるかもしれない。
「非専門家のAIスキル向上は、AI専門家の育成と同じくらい重要だと考えられている」とドライダキス氏は言う。「前者のグループはAIを使用するか、AIと協力し共存する可能性が高いだろう」
したがって、学習計画を立てている大学生にとって、専攻に関係なく AI について学ぶことは、優位に立って最初の仕事を得るのに役立つ可能性があります。
