Tag: RaikesAIは認知能力を確保しておりほとんどの企業はまだ見ていない人材負債を築いています幸運

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。