謙虚な組織図は、一般的にイノベーションを妨げると非難されません。しかし、企業が従業員にAIを採用することを強制するにつれて、LinkedInのAneesh Raman役員は、ほとんどの職場を構成する関係が状況を妨げると考えています。
LinkedInの最高経済機会責任者であり、将来の業務に関する新しい本の共著者であるRaman氏は、「組織は急速に成長する組織に秩序、予測可能性、安定性を提供するために産業時代に構築されました」と述べています。 「企業は革新を妨げるので、それを放置する必要があります。」
Ramanは、経営陣がトップダウン移行プログラムを待つのではなく、実験がさまざまな部門と仕事の説明にわたって行われても、従業員は自分でAIを把握することに慣れるべきだと主張しています。 「AIの実際の収益を見ることは、AIのための新しいワークフローではなく、人間の能力に対する新しい仕事です」と彼は言います。
元CNN戦争特派員であり、オバマのスピーチの著者であるRamanは、Linkedin CEO Ryan Roslanskyと共に、Open to Work: How to Get Ahead in the Age of AIの共著者です。この本は、LinkedInのデータと早期のアダプターのケーススタディに基づいて、AIが雇用に与える影響に関するほとんどの対話を支配する「致命論」に対処するために努力する「AIを活用した人間の活用方法」プレイブックを提供します。
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彼は従業員に、自分の仕事とAIが仕事にどのように関連しているかを3つのカテゴリーとして考えるように促します。最初のバケットは、コード生成、迅速な分析の実行、他人の投稿にインスピレーションを与えるためのドラフト作成など、AIがすでに行っている活動をカバーしています。 2番目のバケットはAIで新しいものを作成するための実験です。最後のバケットには、最初のバケットで節約された時間と、2番目のバケットで学んだ教訓を活用してグループごとにAIを使用することが含まれます。 「他の人と何してるの？」彼は尋ねます。
Ramanは「これは労働者主導の転換になるので、企業は個人が日常業務でこの新しい時代に転換し始めるようにする方法を探すべきだ」と述べています。 「私たちは、私たちの仕事を次のレベルに引き上げることができる、私たちが望むことを推進するという点でよく考えるよりも自律性があります。」
AIスタッフではどのような技術が重要でしょうか？
LinkedInは、採用と雇用に対する「技術優先アプローチ」に移行しています。理論的には、雇用主は履歴書の役職リストだけを見るのではなく、特定のスキルと能力、そして潜在的な雇用者がそのようなスキルを持っているという証拠を探しています。 LinkedInはまた、採用に役立つ新しいAIエージェントなどの独自の製品にAIを統合しています。
しかし、知識作業を自動化するAIの能力が高まるにつれて、従業員にどのようなスキルが必要かについてはまだ混乱があります。コーディングを考えてください。大学と政策立案者たちは、10年以上にわたって若者にコーディングを学ぶことが高賃金の職業を得るための最も確実な道だと言いました。 「バイブコーディング」の時代には、これらのアドバイスはあまり明確ではありません。 Claude開発者Anthropicは現在、AIの現在および可能なカバレッジの観点からコンピュータと数学のキャリアをリードしていると見ています。
ラマンは、コンピュータサイエンスが時代遅れではないと考えています。代わりに、雇用主はコンピュータサイエンスなどの学位が提供するより広範なスキルを見なければなりません。 「コンピュータ工学の学位はコーディングだけを教えることではありません。複雑な思考、組織設計、システム構造を教えています」と彼は指摘しています。
AIは、人口がAIに慣れているアジアでより多くの注目を集めることができます。去る10月、フューリーサーチセンター（Pew Research Center）の調査によると、アジアベースの回答者は、西欧の回答者よりも懸念される割合が低いことがわかりました。たとえば、韓国人の16％だけがAIについて「興奮よりも懸念が大きい」と答えたが、これはPewが調査した25カ国のうち最も低い割合です。これとは対照的に、米国は懸念事項を報告する割合が50％で最も高いシェアを示しました。
最近、中国の消費者は、オープンソースのAIエージェントフレームワークであるOpenClawを自分の機器に設置するために集まってきた。
Ramanは、「アジアには、企業だけでなく労働者の間でもこれらのツールについて学び、それを使用したいという願望があります」と述べています。 「アジアの多くの国には起業家文化があります。」
適応する時間
それでもラマンは自動化を心配する労働者に同情心を持っている。 「キャリア梯子があり，その梯子の各段階に登るために何をすべきかについて非常に明確でした」と彼は言います。
しかし、彼は、AIが企業が伝統的に人材を組織し補償する方法を解体し始めると、最終的には従業員がより良い生活を送ることになると楽観的です。 「自分のキャリアを実際にコントロールできる人はほとんどいません」と彼は言います。 「AIのおかげで、私たちは以前の世代よりも自分のキャリアをよりよくコントロールできる最初の世代を持つことになると思います。」
しかし、誰かが自分の仕事でイノベーターになりたくない場合はどうなりますか？誰かが自分の責任を果たして安定した賃金を受けたい場合はどうすればよいですか？
そのような人々に対するラマンの答えは直接です。 「自分以外には個人を救いに来る人は誰もいません。」
良いか嫌いでも変化が近づいています。 「この変化がいつあなたに影響を与えるか、どれだけ大きな影響を与えるかという問題に過ぎません」と彼は言います。
