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人工知能 (AI) の急速な導入により、労働力計画と雇用の安定性が再構築されています。最近の総会 の調査によると、テクノロジー採用マネージャーの 54% は、組織が AI 主導の役割と機能の変化に適応するにつれて、来年以内に人員削減を予想しています。
回答者の4分の3以上が、影響を受けた従業員は スキルアップ や再スキルアップに成功できると考えており、チームはシフトする一方で、 従業員能力開発 への投資が影響を緩和するのに役立つ可能性があることを示唆しています。
このレポートでは、日常業務の強化と部門間の自動化の両方を通じて、ほぼすべてのITの役割がAIの影響を受けていることが示されました。
採用担当者の45%が、最もリスクの高い役割は、最も簡単に自動化できる役割であると回答しています。回答者の11%がソフトウェアエンジニアリングの役割を減らす予定であると報告し、42%がAIのためにエンジニアをさらに雇用していると回答しました。
このデータは、 一部の分野で需要が増加し、他の分野で減少している移行期の労働力を反映しています。
一部の組織は、 AI 導入 への投資と従業員トレーニングへの投資が確実に一致するように、デュアルトラック アプローチを採用しています。
回答者の93%が、自社がリスキリングを支援する予定であると回答しましたが、3分の1は、従業員のAI自動化への準備状況についてまだ正式な評価を行っていないことを認めました。
雇用の安定としてのAIスキル
業界の専門家らは、 AIの流暢さが 雇用の安定の一形態としてますます機能していると述べている。Dice の社長である Paul Farnsworth 氏は、AI を組み込んだ役割はより回復力がある傾向があると述べています。
「自動化、意思決定支援、製品イノベーションなど、AI を組み込んだ役割は、将来を見据えているため、より回復力がある傾向があります」と彼は言います。
企業は、AIを理論的に理解するだけでなく、AIを効果的に使用できる従業員を求めています。テクノロジー労働者にとって、これはAIスキルが雇用主にとって、従業員がイノベーションの推進に貢献できるというシグナルになりつつあることを意味します。
最もリスクの高い役割は、特定の QAテスト、基本的な ITサポート、 データ入力、製品開発における調査と要約タスクなど、反復的または簡単に自動化できる役割です。
しかし、ファーンズワース氏は、これらの仕事が一夜にして消えるわけではないと強調する。
「それらの仕事は消えていません。代わりに、新しいツールと責任を取り入れるように進化しています」と彼は言います。
たとえば、テスト生成に AI ツールを使用する方法を知っている QA アナリストは、はるかに価値が高くなります。
「鍵は適応です」と彼は言います。「AI を完全に無視する役割が最も危険にさらされています。」
AI とスキルアップの連携
IT リーダーにとって最大の課題の 1 つは、AI の導入をワークフォース プランニングやスキル構築と確実に一致させることです。
急速なスキルアップは、テクノロジーへの投資、ワークフローの調整、組織の変更によってサポートされなければなりません。しかし、AI の進化のペースにより、長期的な計画は困難になっています。
人材戦略は 、より機敏になり、リーダーシップ、技術人材のトレンド、市場の洞察と密接に連携する必要があります。
総会の調査によると、採用担当者の4分の1が、AI開発が組織で欠けている最も重要な技術的スキルであると考えており、 サイバーセキュリティ とAIの生産性が僅差でそれに続きます。
ソフトスキルも 同様に重要です。戦略的思考と適応性は、従業員が AI をワークフローに効果的に統合できるため、採用マネージャーによって不可欠であるとランク付けされました。
iSolvedの最高技術・製品責任者であるPragya Malhotra Gupta氏は、雇用主はリスキリングに積極的な役割を果たす必要があると述べています。
「先進的なリーダーは、これらの変化を受け入れ、ITチームが新しい機会に適応し、イノベーションを推進できるように積極的に準備します」と彼女は説明します。
彼女は、AI トレーニングは単に従業員を最新の状態に保つことではなく、IT をビジネスの戦略的パートナーとして位置づけることであると付け加えました。
「一部の日常的なITタスクは自動化されるかもしれませんが、AIの流暢さへの投資は、従業員の成長に対する長期的な取り組みを示しています」とGupta氏は言います。「これにより、ITチームはイノベーションの次の時代をリードできるようになります。」
ファーンズワース氏は、特に プロンプトエンジニアリング などのスキルが複数の役割で注目を集めるにつれて、社内のAI学習プログラムへの投資が増加していると指摘しています。
「最も賢い組織は、理にかなった場所で採用し、同時に社内の能力を構築しています」と彼は言います。
将来を見据えたキャリア
IT プロフェッショナルにとって、自分の分野に関連する AI スキルを開発することは、キャリアを混乱から守るのに役立ちます。ファーンズワース氏は、従業員がツールだけでなく、実際のビジネス上の課題に AI を適用することに集中することが重要であると述べています。
「一部の人にとっては、LangChainやベクターデータベースなどのツールを探索することを意味するかもしれません」と彼は言います。「他の人にとっては、検索拡張生成や大規模言語モデルの微調整かもしれません。」
彼は、実験だけでなく、測定可能な結果を強調するポートフォリオを構築することを推奨しています。
また、技術的なスキル は、コミュニケーション、戦略的思考、ビジネス洞察力と組み合わせて目立つ必要があります。グプタ氏は、適応性がキャリアレジリエンスの中核であることに同意すると言います。
「AI は急速に進んでおり、すべての更新をすぐに把握することは現実的ではありませんが、慎重に使用する方法を理解することが不可欠です」と彼女は言います。
彼女の視点から見ると、引き続き不可欠な専門家は、AI を使用して手作業の負荷を軽減し、より高いレベルの貢献に時間を割く専門家です。
「関連性を維持するには、新しいツールに追いつくことだけではなく、批判的に考え、思慮深く適応し、影響力を持ってリードすることです」と Gupta 氏は言います。
自動化と人的価値のバランス
総会の調査結果は、現在のAI移行におけるパラドックスを浮き彫りにしています:一部の役割は自動化によって脅かされていますが、組織は他の役割、特にエンジニアリングでの採用の増加も報告しています。これは、AI が仕事を排除するのではなく、仕事を再構築していることを示しています。
組織にとって重要なのは、AI の導入と、思慮深いリスキリング戦略および明確な労働力計画を組み合わせることです。
IT プロフェッショナルにとって、AI の流暢さを身につけることは、適応力と戦略的思考を組み合わせることで、不確実な市場において雇用の安定を高めるための道としてますます見なされています。
適応は学習から始まります。 CompTIA AI Essentials は AI を理解し、責任を持って適用するための基礎を提供し、 AI Prompting Essentials は AI を日常のワークフローにインパクトを持って統合できるようにします。AI 主導の未来で従業員に優位性を与えます。