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多くの人々が世界を変えることについて話しています。しかし、アマゾンの億万長者の創設者であるジェフ・ベゾスは、実際にこれを行うためにエヴァ・ロンゴリアに5000万ドルを寄付しました。そして2年が過ぎた今でも彼女は慈善活動をめぐる最大の神話は、それをするには金持ちにならなければならないということだと言いました。「慈善活動の最大の誤解の1つは、影響力が富や規模に関連していることです。実際、影響力はさまざまな形で現れます」 「私が学んだのは、影響力はお金がどれだけのものから来るのではなく、どのように現れるのかから来るということです」億万長者の慈善活動が見出しを飾り、一般の人々が寄付を他人の仕事だと思う瞬間に感じられるメッセージです。ロングゴリアでは、最も強力で最も見過ごされやすい形の変化は、距離レベルで発生します。 「誰かを指導し、中小企業を支援し、自分が知っていることを共有することなどは、誰もが資本や資源にアクセスできるわけではありませんが、誰でも他人の支援システムに参加できるため重要です」と彼女は付け加えます。 「そして私の考えでは、多くの人々が本当に逃している部分です。彼らの隅には誰もいません。」エヴァ・ロンゴリアがジェフ・ベゾスの5000万ドルにしたこと女優は自分が説教することを実践しています。高級テキーラブランドCasa Del Sol、メディア会社のHyphenate Media Group、女子サッカーチームAngel City FCの株式、数十億ドル規模のJohn Wickフランチャイズへの初期投資など、幅広いビジネスポートフォリオのおかげで8千万ドル以上の純資産を構築した彼女は、現在Lenovoとの新たなパートナーシップを通じて、中小企業の所有者を創り出しています。彼女はまた、2012年以来、アメリカのラテン系の教育と起業家の機会を向上させるためにEva Longoria財団を運営してきました。Bezosと彼の妻Lauren Sánchezは、社会に大きく貢献した個人のために2021年の勇気と礼儀賞を始めました。彼らは助けを必要とする人々を助けるために何百万ドル（通常1億ドル）を受け取ります。以前の受賞者には、CNNの進行者であり、民権擁護者であるVan Jones、シェフ、人道主義者のJosé Andrés、Modernaのコロナ19ワクチン研究に資金を提供したことで有名な国家伝説のDolly Partonがあります。これがロングゴリアが引退した海軍提督のビル・マクレーブンと一緒に賞を受けるのがお金よりはるかに大きいと言う理由です。ロングゴリアは「その支援を受けることは、贈り物の規模だけでなく信頼と責任感を意味するため信じられないほど意味がある」と話し、彼女が擁護者として現れる方法において「より意図的かつより戦略的」と付け加えました。「この賞を通じて、私はこれらの資源をコミュニティに投資し続け、ラテン系の起業家を支援し、教育へのアクセスを拡大し、現場で実質的な変化を主導する組織を支援するなど、私が深く関心を持っている原因に投資することができました」と彼女は付け加えました。 「勇気と礼儀賞は、EvaLongoria財団の革新的な寄付を通じて長期的な影響力を生み出すことを可能にします。」2011年、アルカイダ指導者オサマ・ビン・ラデンを射殺した空襲を監督したマクレーブンは、自分の分け前を未来軍指導者と死亡した退役軍人の子供のための教育プログラムの開発と服務する人々のための精神健康支援に使用すると約束しました。変化を作るために億万長者になる必要はありません変化を生み出すために金持ちや有名になる必要はないと主張する会社はロングゴリアだけではありません。ビル・ゲイツ、メリンダ・フレンチ・ゲイツ、ウォーレン・バフェットが共同設立した公約で、初めての富裕層に財産の少なくとも50％を寄付するよう求める寄付誓約を見てください。 2010年の発足以来、250人以上の署名者が集まりました。実際についてきた人の数は？少数 - 10人未満。ほとんどは死亡後に誓約を履行しました。Greater...

AIで人間の労働者を置き換えようとする競争は、長期的なビジネス成功への緊急の脅威です。 AI はここにあります。しかし、これを監督する判断力を持って人材パイプラインを開発しない会社には、今後の日が残っていませんでした。私は27年間、Microsoftからデータを収集し、情報を整理するツール（スプレッドシート、ワードプロセッサ、データベースなど）を構築し、職場や家庭での生活をより便利にしました。各世代のソフトウェアを通じて知識を記録、検索、共有する方が簡単になりました。しかし、思考そのもの、分析、判断、創造的な飛躍はいつも人間的でした。私が予想していなかったのは、認知自体を捉える技術でした。それがAIです。そして、企業は、人間が職場で技術の後ろを占めるときに何を失うかを考慮せずに、その可能性を完全に活用するには速すぎます。今日、AIを使用して研究、レポートドラフト作成、リスクマーキングなどのタスクを自動化することで、膨大な価値を抽出する法律事務所について考えてみましょう。短期的な満足を得るための対価は、後輩スタッフの頭の中にあった思考過程を外部化することです。その結果は、若者が将来のリーダーになるように準備する意味のある学習経験を奪うことです。事実上、すべての知識専門職は、企業が業務を遂行する方法を変え、より重要なことに、認知が存在する位置を変えながら、このダイナミクスに脆弱です。少数の人々が独立して批判的な思考能力を開発する社会は、あまり競争的ではありません。これは、操作、誤った情報、および民主主義が基づく情報を含む市民権の侵食に対してより脆弱です。ビジネスリーダーにとって、これは過去10年間で最も重要な人材課題です。データは、新入社員の交換傾向の速度を確認します。 Stanford Digital Economy Labの研究者によると、AIにさらされた職種の初心者労働者は、2022年末から雇用が比較的約13％減少したが、経験豊富な労働者は着実にまたは増加しました。そして最近のKPMG調査によると、ビジネスリーダーの半分以上が今年中に新入社員の採用を再構成すると予想していることがわかりました。AIイノベーションの初期段階で生き残りたい企業は、人材負債が期限切れになる前に、人々が判断力、パターン認識、およびプロフェッショナルな本能を構築する認知見習いモデルを遅くして受け入れる必要があります。能力と読んで書く能力は同じではありません。将来の人材は現在、AIを効果的に管理しなければならないという疑いの余地はありません。人材の中で最も競争力のある企業は、AIの能力と読み書き能力の違いを理解する企業になります。AI能力は、ツールプロンプト、ドキュメントの要約、生成プラットフォームで分析を実行するなどのチェックリストです。これらの技術は重要ですが、この時代にはテーブルステーキです。 AI活用能力はより複雑で、はるかに価値があります。AIに精通している人は、技術を置き換えるために使用するのではなく、自分の考えをさらに発展させるために使用します。彼らは、トピックについて十分に深いAIを使用してより鋭い質問をし、結果の後ろに隠されたロジックを調べ、分析に欠陥があるか偏りのある部分を認識します。真のAI活用能力を持つ労働者は、AIを自分の考えを検証するのではなく、自分の考えに挑戦するソクラテスパートナーとして使用する方法を知っています。彼らは新しいアイデアを生み出し、費用のかかるミスを捉え、明確な答えのない問題を通してチームを率います。残念ながら、将来の人材パイプラインがこのようにAIを活用できるようにするための十分な措置がなされていません。目立たないところに隠れる機会。これがビジネスリーダーがAIの活用能力を国家的優先順位として扱わなければならない理由です。アメリカは遅れている。中国はすべての小・中等学校にAI教育を義務化している。シンガポールは、2026年までにすべての教師にAI教育を提供する予定です。韓国は8億ドル以上の投資に基づいて、すべての学年にわたってAIベースのカリキュラムを発売しました。イギリスは初等レベルから国家AI教育資源に投資しています。これは、米国がより吸収されているという認識に基づいて構築された国家戦略です。 AI活用能力は、企業のオンボードセッションで習得するのではなく、長年にわたって開発する必要があります。 EDSAFE AI Allianceの国家行動青写真（Blueprint for Action）は、国内でも同じ事例を提示します。Warner and Rounds 上院議員が3月に導入した未来経済委員会法(Economic of the Future Commission Act)は歓迎すべき信号です。しかし、1年以内に報告する委員会は、今動かなければならない機関のための計画ではない。才能はそこにあります。コミュニティカレッジにのみ米国全体の学部生の約41％が登録されています。 HBCUと地元の州立学校を追加すると、将来の米国人材の大半を教育する機関について話しており、AIの準備に関する全国会話からほとんど除外された機関について話しています。第一世代の学生と労働家庭の若者は、まさに米国企業のパイプラインに必要な人々です。これを見落とすすべての戦略は、競争優位をテーブルの上に残すことです。人材に対するAIの影響に焦点を当てた研究を進めているブルッキングズシニア研究員モリーキンダーは、事務職の進路に医療レジデントモデルを適用することを提案しました。つまり、学習と実行が同じで専門知識を構築することが副産物ではなく、構造化されたメンタリングプログラムです。ビジネスリーダーはこのモデルを支持する必要があります。しかし、その基礎となる教育的基盤がしっかりした場合にのみ効果があります。自分が奉仕するコミュニティについての内容の知識が不足しており、違いを超えてコミュニケーションを取ることができない、または患者の健康を形成する力を認識できない医師は、レジデントのデザインに関係なく、より悪い決定を下します。すべての知識の職業でも同様です。これらの基盤は、すべてのK-12教室と高等教育機関にわたって構築されなければなりません。AIを単に運営するのではなく、AIと考えることができる人材を開発する企業や国は、継続的な利点を持つことになります。 AIが認知を捉えるならば、米国企業ができる最も価値のある投資はこれを導く人間の才能です。幅広く大胆にパイプラインを構築する機会が私たちの前にあります。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。