はい。混乱と仕事の移動が見られます。私たちは、過去35年間、90年代のテクノロジーブーム、インターネットの誕生、クラウドコンピューティング、自動化の波を通して住んでいます。これらの1つは予想されるディストピアにつながりましたか？これを考慮してください：1991年、世界的な失業率は5.1％でした。 30年間の技術革命とインデックスAIの成長の後、2024年の世界的な失業率は4.89％でした。過去35年間にわたってすべての技術革新に従う見出しを信じていた場合、世界の半分が失業していると想定されます。
真実？テクノロジーは、常に破壊する以上のものを生み出します。
AIの採用は、セクター全体で増加しています。
WEFの同じレポートによると、AIの採用は、それがセクター全体で急速に、しかし急速に成長していることを示しています。これは採用のための採用ではありません。労働市場は、この方向に4つの強力な部隊によって導かれています。
●AIオートメーション：会社のほぼ60％（大企業のほぼ85％）が過去12か月間自動化を実装してきました。
●経済的圧力：同社は、競争力を維持するために、運営のあらゆる面で効率性を求めています。 AIの使用は、効率の向上を達成するための最も明白で迅速な方法です。
●緑の移行：気候とエネルギー需要の変化の組み合わせにより、企業はグリーンテクノロジーに頼り、エネルギーを約束する必要があるオーバーヘッドの量を減速させます。
人口統計：人口統計の変化は、ケア業界での役割の増加の必要性につながります。老化した人口は、マシンができない方法で人間を助けるために人間を必要とします。さらに、この新しく増加した役割には、まったく新しい管理アプローチが必要です。
これらの4つの強みは、すでに採用パイプライン、予算、会議室の戦略に影響を与えています。
仕事が思い浮かぶ場所
前述の看護カテゴリーに加えて、歴史的な雇用ブームがITとエンジニアリングに参加しています。初期のテクノロジーブームとは異なり、この急増は、投機や過剰な広告に関するものではなく、構造的な募集に関するものです。 IDCプロジェクトAI支出は2028年までに632億ドルに増加し、バブルではなく持続可能な成長の出現を示しています。
AI-Native製品の開発により、AIは製品の周りに設計された製品の成長を見る際に最前線に到達することができます。 AIプロダクトマネージャー、AI UXデザイナー、プロンプトエンジニアは、Microsoft Copilot、Salesforce Einstein、Google Duet AIなどのプラットフォームですでにサポートされています。この役割は、今後のインテリジェントソフトウェア時代に関連しています。これらは、学習、適応、および期待されるツールです。彼らは最終的に、機械学習を通じてリアルタイムで人間の要求を管理し、適応させることを建設会社に要求します。
この新しい時代のインフラストラクチャはバリアントです。 AI Drive CloudとDevOps（AIOPSと呼ばれる）は、会社がサイズを管理する方法を変更します。 MLOPSエンジニア、AIクラウドアーキテクト、観察可能なエンジニア、偶発的な予測因子アナリストなどの新しいカテゴリは、新たな需要が増加しています。これらの位置の人間は、人間の監視を超えるレベルで故障、最適化、弾力性を期待できるシステムを設計できるはずです。これは弾性から予測に移行します。
この成長のリスクは増加します。サイバーセキュリティとAIトラストは、イノベーションとして競争上の優位性に不可欠です。政府がEU AI法、国立標準技術基準および同様の規制を開始するにつれて、同社はAIサイバーアナリスト、LLM Red Teamers、AIリスクオフィサー、およびネットワークにつながるアルゴリズムを保護する必要があります。経験を積むリーダーは、機能を構築するのと同じくらい多くの考えや戦略を備えた製品への信頼を築くための最も成功したリーダーになります。彼らは、説明パフォーマンス規制の遵守が戦略的資産であることを理解するでしょう。
AIインフラストラクチャの成長が増加するにつれて、データエンジニアと知識デザイナーはアプリケーション開発者と同じくらい中心になります。 Enterprise Knowledge Acosystemsは、検索生成（RAG）パイプラインの新しいカテゴリの作業と、ベクターデータベースの知識グラフに備えています。さらに、ほぼすべての垂直（金融、医療、法律、HR）で、AIの専門化は、役割の機能を習得するだけでなく、AIを利用することで仕事と効率を高める方法の専門家でもあります。このタイプのポジションは、各業界の混乱の推進力になります。
適応を交渉することはできません。ソフトウェアエンジニアは、AIサポート開発者およびDevOpsの専門家です。 UXデザイナーは、説明のパフォーマンスと信頼に焦点を当て、インテリジェントシステムと対話する人々を再構築します。最速を動かす人は、AI経済自体のルールを定義します。
人間は導かなければなりません
ハイブリッドインテリジェンスの運用には、人間の創造性と機械の実行の相乗効果を生み出すことができる管理が必要です。 AIは、リーダーシップ、判断、倫理的決定、またはビジョンに取って代わることはできません。 AIはおそらく最も強力なツールですが、適切な人間の監督とリーダーシップがなければ役に立たない。
リーダーは、AI倫理およびガバナンス分野で社会的責任のディレクターを務めなければなりません。彼らは、倫理的AIの展開を形成し、バックボーンを停止することを決定する必要があります。バックボーンは、利益の最適化のためにラインを越えることで利益の最適化を止めることができます。これらの決定はアルゴリズムにすることはできません。彼らは判断、共感、倫理を必要とします。
従来の組織チャートが減少し、関連性が低い場合、クロス機能の統合がより重要になっています。リーダーは、年齢の違い、人格の違い、機能的サイロの解決策を促進するために、テクノロジー、財務、規制、および人間のチームと話をして交渉することができなければなりません。
AIは傾向を予測できますが、リーダーだけが、変化に抵抗するのではなく、チームに変化を受け入れるように促す未来の魅力的な絵を描くことができます。ストーリーテリングを通じて戦略的なビジョンを作り、それをチームに感情的に販売できるという事実は、AIが人間と同様にそれを行うことができないということです。マシンは実行できますが、リードすることはありません。人間は、AIのサイズを人間のリーダーシップと組み合わせる必要があります。
未来に勝つ方法
AIはほとんどの操作を処理できるため、作業を委任し、ワークフローを管理するリーダーの年齢は、もはや成功したビジネスではありません。リーダーは、かつて管理されていたのと同じくらい自動化されているか、リスクが必要です。これを行うには、スタッフのユニークな人間の能力に焦点を当て、テクノロジーを磨きます。これらは、AI中心の世界の中心資産になります。
人間の技術組織を再設計し、従来の階層を段階的に停止します。あなたの人々があなたの人々を休憩中に連れて行くことを見つけてください。最大の電位を持つこれらの属性を開発することは2倍になります。
次に、AIは、AIが人間の代替ではなく、人間の乗数であることを教え、示します。テクノロジーは、テクノロジーが競争上の優位性であり、職場で最も強力なバージョンになることを証明しています。チームは、会社を支援する方法とその仕組みを理解する必要があります。彼らが理解すればするほど、恐れが少なくなり、買うことが増えます。
この10年を獲得したリーダーは、AIが人間の仕事に脅かされていないことを認識して示す人々です。それは人間の能力の柔軟な人です。これを達成したリーダーと企業は、2025-2030を覚えていませんが、職を失うことはなく、人間のAIパートナーシップの先駆者になり、業界全体を再構築します。
Fortune.comの解説で表明された意見は、完全に著者の見解であり、必ずしも財産の意見と信念を反映しているわけではありません。
