2024年、シドニーの技術起業家であるPaul Conynghamは、彼の犬Rosieが癌にかかったことを知りました。しかし、化学療法と手術で診断を攻撃した後も、腫瘍は持続し、Rosieはより病気だった。 それで彼はAIに転換し、最終的にオーストラリアの科学者たちの助けを借りてカスタマイズされたmRNA癌ワクチンを開発しました。 Rosieの腫瘍はほとんど減少し、犬は再びウサギを追いかけています。 OpenAIのChatGPTは免疫療法を提案し、Conynghamをニューサウスウェールズ大学のRamaciotti遺伝学センターに導いたとオーストラリアの報告書を発表しました。 Conynghamは医学の背景知識を持っていませんが、Core Intelligence Technologiesを共同設立した電気およびコンピューティングエンジニアです。彼はまたオーストラリアのデータサイエンスおよびAI協会の取締役でもありました。 大学に連絡した後、彼はそこの研究者に自分自身を助けるように説得し、Rosieのゲノム配列分析の費用をUNSWに支払った。それから彼はDNAを掘り始めた。 Conynghamはオーストラリア人に、「私はChatGPTに行き、それを行う方法の計画を考えました」と言いました。 彼はまた、Google DeepMindのAIツールであるAlphaFoldを使用して、潜在的な治療標的になる可能性がある突然変異タンパク質を見つけました。 Rosieに適しているような免疫療法の治療法が確認されていますが、製薬会社はそれを提供していません。 その後、ナノ医学医学の先駆者であり、UNSWのRNA研究所所長のPall Thordarsonが介入し、Conynghamのデータを使用して2ヶ月以内にカスタマイズされたmRNAワクチンを開発しました。 「個人化された癌ワクチンが犬のために設計されたのは今回が初めてです」と彼はオーストラリア人に言いました。 「これはまだがん免疫治療薬の最前線にあり、最終的に私たちはこれを人間を助けるために使用します。 Rosieは去る12月に初めてがん治療注射を受け、その後2月に追加接種を受けました。彼女の腫瘍のほとんどはすでに劇的に減少しています。そして彼らは消えませんでしたが、ロッジの健康は良くなりました。 X Saturdayのスレッドで、ThordarsonはRosieの物語が技術が癌ワクチンの設計プロセスを「民主化」できることを示していると述べた。 彼はRosieがワクチンにもっと時間をかけたが、いくつかの腫瘍がワクチンに反応しなかったので治療されないかもしれないと警告した。それでもConynghamはそれを受け入れます。 「腫瘍が彼女に大きな負担を与えたので、12月に彼女は気力が弱かった」と彼はオーストラリア人に言いました。 「治療後6週間、私は犬の公園にいましたが、彼女はウサギを見つけ、それを追い払うためにフェンスを飛び越えました。 Rosieの旅は技術界の一部の人々を驚かせ、かつて死刑宣告とみなされた診断を日常的な病気に変えるなど、医学分野で画期的な発展を遂げるAIの可能性を指摘しました。 OthersideAIの共同創設者でありCEOであるMatt Shumerは、週末の間にXにConynghamと彼の犬の話を表示しました。 「私の言う世界はすぐにとても奇妙になるでしょう」と彼は書いた。 「こういう話が出てくると期待しています。

2025年には117万人以上のアメリカの雇用が減少しました。今、AIは壊れたものを再建しており、同じことをするわけではありません。 この再構築の埃や騒音を探索するには、自動化された作業アプリケーション、AIベースのデジタルツイン、生涯キャリア副操縦士など、具体化された青写真を研究するのに役立ちます。そして重要なことに、人間の仕事を不可欠にする認知的利点を放棄することなく、強力なAIシステムを使用する方法もあります。 活発な建設現場の近くに住むことは、しばしば混乱の具体化のように感じられます。騒々しく、ほこりが多く、方向感覚を失い、永久的に流動的です。これがまさに現在の世界労働市場に起きていることを最も正確に表現したものです。 コロナ以前の構造は、大量解雇の波によって崩壊しました。 2025年には、米国だけで117万の雇用が減少しました。今、新しいAIベースのフレームワークがその場に代わっています。これらの変化は急速に起こり、私たち全員が移動中にもそれに適応しようとしています。 AIが既存の労働モデルを崩した方法 HRは積極的な採用のためにコロナ19を覚えています。デジタルサービスへの急激な要求による技術の急増は無限に見え、企業は競合他社を前進させるために以前とはまったく異なる方法で労働力を確保しました。 2年以内に、この人的資源の泡は爆発し、新しく採用された何千人もの従業員が解雇されました。 アナリストは、雇用の凍結とコスト削減戦略を約束する将来の仕事のための憂鬱な絵を描いた。しかし、収縮が始まるとすぐに、AIは企業の主流に入りました。以前の労働モデルの基盤はすでに弱くなっているため、AIは既存のシステムを強化するのではなく、単にそれを崩壊させ、新しいシステムを構築し始めました。 だから私たちは安全モードも着用せずにグローバル作業建設現場の真ん中にあります。今日、多くの求職者は試行錯誤とAIオートメーション実験を通じて、以前のプレイブックが古く、新しいルールがリアルタイムで作成され、途方もない路地に閉じ込められた感じを受けています。この悪循環をやめるには、私たち全員がその過程で自分自身を傷つけることなくベストプラクティスを活用する方法を学ぶ必要があります。 AI統合の実際のレベル 見出しを蹴ると、職場でのAIの実際の物語は、変化よりも期待に関するものであると思われます。いくつかの大胆で楽観的なスローガンは「人員雇用の中断」を奨励しますが、組織内で測定可能なAIの影響は依然として制限されています。 Gartnerによると、50のAI投資のうち1つだけが革新的な価値を提供しています。 これらのAI楽観主義は、職業市場の変化の主な要因の1つです。企業リーダーは、AIが実行すると予想されるタスクに基づいてチームを再構築し、採用ワークフローを再設計しています。求職者にとっては、AIへの組織の献身がすでに技術需要を再編しているため、これらの区別が重要です。 McKinseyは、過去2年間にボランティアのAI流暢性要件が7倍に増加したと報告しました。 今日のキャリア戦略には、AI流暢さを継続的に構築する必要があります。つまり、AIサービスの使いやすさ、強力なプロンプト技術、日常業務プロセスにおけるAIの積極的な実装、定性的、定量的な利益をすべて示す能力です。これらすべてはすでに申請者のキャリアストーリーの一部になっており、ソーシャルネットワーク、履歴書、自己紹介書、および実際のユースケースを通じて伝えなければなりません。 あなたのAI Twinがあなたの前に適用されます 採用はすでに志願者と雇用主のAIペルソナが人間より先に「会う」環境に転換されています。そしてこれは仮説ではありません。エンジニアCharlie Chengは、すでに採用担当者が会話できるデジタルツインを作成しています。 AIドッフルギャングに加えて、採用担当者は潜在的な従業員の「AIの肖像画」を直接作成します。仕組みは次のとおりです。採用担当者が履歴書を読むずっと前に、自動化されたツールはデジタルプロファイル、LinkedInの履歴、ポートフォリオ、および幅広いWebトラッキングをスキャンして候補者を評価します。これが、認証、AI活用能力、ユースケースを強調することがすでに積極的に強調されるべき理由です。 ただし、可視性は双方向にブロックされます。職業上の強みをマッピングする同じシステムは、新鮮なソーシャルメディアの投稿への憎悪コメント、評判のリスク、求職プラットフォームの否定的なレビューなどの否定的なデジタルトレースも表しています。 AIツールにより、オペレータはAIが複製できないという考えを少なくすることができます。 2027年まで、ほとんどの採用プロセスには、職場内のAIの経験を測定する認証または評価が含まれると予想されています。これには、生成ツールの使用能力だけでなく、批判的思考、創造性、コミュニケーション、およびテーマ別の専門知識も含まれます。まだ必須ではありませんが、AWS Certified AI Practitioner や MIT の機械学習や人工知能専門の資格プログラムなど、CV を強化する資格プログラムがすでに存在しています. これらの必要性は、Gen AIが労働者の認知的負担に与える影響に関する最新の研究結果から急増した。人々がアルゴリズムに積極的に依存して作成、分析、要約、アイデアを生み出すため、重要な思考プロセスをアウトソーシングするリスクがあります。時間の経過とともに、これは記憶力、問題解決の持久力、創造的な統合を弱める可能性があります。これは人間と機械を区別する認知的な利点です。 組織はAI統合とパフォーマンス向上の予測に焦点を当てていますが、これらのツールを日常的なワークフローに統合するときに人々がどのように変化するかを理解する努力ははるかに少ないです。年間プロのAI技術の向上は、人事企業教育の一部になります。それまでは、認知負荷のバランスを保つことが労働者の責任です。 あなたのキャリア副操縦士（Career Copilot）が訪れます 次のシフトは、労働者が自分のキャリアを探索する方法です。近い将来には、履歴書と認証だけでなく、目標、難しさ、野望、成長の軌跡を理解する常時エージェントである初個人化されたAIキャリアアシスタントが登場するでしょう。 これらの副操縦士はスキルを追跡し、学習経路を推薦し、市場機会を表示し、求職からキャリア転換までの決定を導きます。これは、アシスタントのカスタマイズやインタビューの準備などの基本的なAI機会に追加されます。給与引き上げ交渉が怖いですか？個人的なキャリアコーチはデータ駆動型シナリオを構築し、現実的な上昇期待を提示し、発生する可能性がある反対意見を提示します。 AI会社は、すでに個人の可能性を市場のニーズに合わせてカスタマイズするように設計された、深くパーソナライズされた職業エージェントを開発しています。このように、キャリアマネジメントは事後推測から継続的なAIベースの戦略に移行しています。 人間が海上にとどまる方法 このような環境では、オープンな心と細心の観察が主な生存技術です。古い求職ルーチンは、採用担当者の沈黙につながる可能性があります。人のためではなく、ボランティア追跡システムによるものです。履歴書の75％が減少します。この移行は依然として進行中であり、最終形態は固定されたものから離れています。 しかし、やや目に見える方向があります。自動化と人間の判断、効率と真正性、スピードと深さのバランスをとる方法を学ぶ人は、道具がどのように発展しても、まだ価値のある人として残ります。 AIがワークフローと仕事全体を再描画しても、仕事の核心は依然として人間であるためです。意味、責任、信頼 – これはコード行ではありません。そして、学び続け、観察し、調整したい人にとって、今日の建設現場は単なる混乱の場所ではなく、機会の場所です。 Fortune.comのコメントに記載されている意見は、単にその著者の意見にすぎず、必ずしもFortuneの意見や信念を反映しているわけではありません。