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トレンド
- AIの活用は広範囲に及んでいますが、均一ではありません
- 企業のリーダーシップは、AIのパフォーマンスが低迷すると後退しながらも、AI主導の生産性向上を目指しています
- AIスキル戦略は依然として受動的で、積極的ではありません
- AIが労働力に与える直接的・間接的な影響を解きほぐす
- AI時代におけるキャリアラダーの難題
スポットライト
- CompTIA AIフレームワーク
- エージェント型AIとは何であり、企業のワークフローでどのような役割を果たすのでしょうか?
- 企業向けAI導入の段階がスキル開発計画の指針となります
現代の人工知能(AI)時代の到来以来、AIは多くの技術が一生で経験するよりも多くの 「ハイプサイクル」 の波を経験しているように思えることがよくあります。 チューリングテストを破るような画期的な発表は期待を高く上げるが、その後は謎めいたAIの幻覚や期待外れの結果による幻滅が続く。
このダイナミクスは必然的に、リーダーが取り残されることへの恐怖(FOMO)や間違ったAI賭けをする恐怖を抑えようとする中で、終わりのない企業の不安を生み出します。過去の時代を象徴するイノベーションの波から得られた教訓――特に変革的な変化はより困難で時間がかかる――にもかかわらず、組織は投資家、取締役会、スタッフ、顧客に説明責任を負う現実に直面しています。現状維持の無策は、たいてい選択肢にはなりません。
CompTIAの最新の研究は、部分的には裏付けであり、部分的には探求でもあります。CompTIAが委託した1,100人以上の米国企業回答者を対象とした定量調査は、確立されたAI利用パターンを裏付けるとともに、企業が企業におけるAI導入の多くの動く要素を乗り越える上で直面する課題の新たな側面を探ることを目指しています。この研究は、平均的な企業がAIの発展にどのように対応しているかを垣間見ることができます。
採用率は、新興技術のユーザー利用率を評価する重要な指標です。しかし、この一見単純な指標は、使用の定義やユーザー・企業間での代表度合いの違いにより、結果が大きく異なる場合があります。
CompTIAの研究は、AI利用を3つの層に分類する推定手法を用いています。全回答者の加重平均採用率は約37%です。中間層は、職場でAIを使用している労働者の20%から49%に相当し、全体の51%を占めています。
採用率が高いほど、AIへの直接的または間接的な投資のレベルも増加します。企業経営陣の間で期待は高まっており、8割以上が成果を出す必要があると答えています。高使用率のAIセグメントでは、純92%がAIが生産性と効率向上をもたらす期待を高めていると報告しています。
最も野心的な企業ユーザーは、組織のあらゆる側面でAIがもたらす可能性のある変革的影響について広く考えています。AIロードマップの議論は技術的な枠を超え、顧客の期待、人員配置の決定、予算の優先順位付け、競争ポジションの構築などを含みます。
この調査のデータによると、ほとんどの企業はAI導入において成功と失敗が混在しています。これは必ずしもマイナスではなく、企業が計画的または時には計画外の方法でAIパイロットプロジェクトを試す中で、評価プロセスにおける健全な動向を示しています。
AIの導入が不十分であることは、技術的な欠点以上のものを示す傾向があります。ワークフロープロセスへの十分な注意とスタッフのスキルトレーニングも、成功する導入には同じくらい重要です。
本報告書の根底にあるテーマは、AIが新興技術として発展してきたことと、それ以前の進化的技術の波との類似点にあります。この傾向は、多くの企業が従業員にAIスキルを習得する際に取っているアプローチにも続いています。
これまでに約3社に1社がスタッフへのAIトレーニングを義務付けていると報告しています。これは、スキルギャップを特定し対処しようとする企業の積極的なセグメントと考えてください。業界が認める研修や認定に時間と資源を控えめに投資することは、生産性の向上、業績の向上、従業員のエンゲージメント向上という価値の回収にほぼ常に倍率効果をもたらします。
AIスキルトレーニングの受動的支援陣営と特徴づけられる企業の大多数の中には、一つ以上の要因が関係している可能性があります。データはある種の「鶏が先か卵が先か」のパラドックスを示唆しています。46%の企業がAIの初期段階にあると報告しており、スタッフ向けのスキルトレーニングはまだ必要ではないと考えています。しかし、その立場にある理由は、スタッフがAI導入を前進させるためのAIスキルを持っていないからかもしれません。危機の瞬間にスキル開発計画を待ち、対応することは、ビジネスやスタッフに負担をかけます。
1930年、経済学の巨人の一人であるジョン・メイナード・ケインズは、技術的失業の概念について執筆しました。彼は、技術進歩が労働市場が変化を吸収しきれないほどの悪影響を懸念しつつ、社会全体で生活水準の向上がもたらすポジティブな面を認識していると述べました。
50年後、パーソナルコンピュータ時代の幕開け、そして再びインターネットや電子商取引の時代へと進みます。モバイルデバイスとアプリの時代;クラウド時代、データ時代;ブロックチェーン時代;そして今、AI時代が訪れています。ジョン・メイナード・ケインズが約100年前に考察したこの概念は、時代ごとに盛衰を繰り返し、技術進歩の長所と短所をどう理解するかについて様々な議論が続いています。
ある考え方では、AIは最終的に歴史的なパターンに従うと主張しています。AIがワークフローの自動化や拡張を通じて人間の努力と関係を持つことで、多くの職務が変化します。新しい職種が生まれ、いくつかの職種は薄れていくでしょう。
もう一方の考え方は「今回は違うだろう」と主張します。定期的にニュースの見出しは、AIによる破滅の驚くべき予測を報じます。ブラックユーモアのオマージュから「ロボットが支配する」というSF的なプロット、そして テクノロジー業界の著名人が かなり馬鹿げた予測をするまで、あらゆる要素が揃っています。
実際のところ、次の10年、あるいは翌年がAIのもとでどのように展開するかは誰にも確実にはわかりません。この分野におけるCompTIAの調査は、企業が今後12か月間に報告または取る予定の行動を理解しようとしています。
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