AI時代、私たちは将来の仕事にどう備えればいいのでしょうか？

将来のテクノロジーとそれによって可能になるかもしれない新しいタイプの仕事について多くのことが書かれているので、どうすればそのような職業に就くことができるのか疑問に思ったことがあるかもしれません。結局、私たちは自分自身にこう言い聞かせます。「誰かがナンバーワンになる必要があるなら、なぜ私がナンバーワンではないのか？」そしてそこに問題があります。すでに存在しない仕事への道はないのです。コースも、職務内容の説明もなく、質問をできる現従業員や人事担当者もいませんでした。いつものように、私たちは独立しています。

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この恐ろしい状況を克服するために、アルゴリズムが引き継いだ「仕事の 1 つをこなす」(またはキャラクターを作成する、誰もあなたを止めることはできません) ために人が磨く必要のあるスキルのリストを以下に示します。

技術的能力

トラブルから早く抜け出す方が良いです。

美術史を専攻する学生全員に、賢明な選択をした、将来的に学位は重要ではなくなる、アルゴリズムが私たちがやらなければならない不平不満をすべてやってくれれば、あとはキスと街中の虹、そして純粋なアイデアだけ残る、と伝えたいが、そうではない。

はい、人間の生来の能力は非常に重要であり、今後も存在し続けるでしょうが、少なくとも基本的なデータ サイエンスの知識と組み合わせる必要があります。 いいえ、一般的な「テクノロジーの波」を意味しているわけではありません。 「技術に精通している」だけでは十分ではありません。ピボットテーブルの使い方を知るだけでは十分ではありません。 PDF ファイルを変換する方法を知るだけでは十分ではありません。リモート通話を設定する方法を知るだけでは十分ではありません。問題を解決するためにコンピュータの電源をオン/オフするだけでは、あなたは「技術者」にはなりません、JANET。

自分自身に正直にならなければならない時がもうすぐ来ます。私たちはどんなハードスキルを持っているのか？それは役に立つのか？言い訳の余地はほとんどありません。アプリケーション構築からデータサイエンスまで、ほとんどのリソースは、十分な意欲のある人には無料で利用できます。

ただし、注意点が 1 つあります。技術的な能力は必要ですが、もっと詳しく知るまでは、少し一般論にとどまる必要があります。将来のテクノロジーがどのコードで実行されるかは、確実にはわかりません。新しいものを作成してみませんか? 素早く方向転換する機能は、あまり評価されませんが、非常に便利です。

えっ？ジェネラリストのまま技術的な認定資格を取得するのは難しくて複雑なことなのですか？

人生でも同じです。ボスのように自分自身を管理すれば、将来の美しいユニコーンはあなたになります。

適応性

多くの Web 開発者は、技術的に困難な同僚と比べて、比較的少ない労働時間でかなり良い給料をもらっていることに同意しています。しかし、開発者として一歩先を行くためには継続的な学習が必要であることはあまり知られていません。ゲームは、たいてい夕方や週末に食べられます。これは、時間の経過とともにますます多くの職業に当てはまる可能性があります。**私たちは生涯学習の時代に突入しています。 **新しい知識が増えるにつれて、人々は順応性を持つ必要があり、過去の贅沢を常に懐かしむ必要はありません。

私たちの学校は今のところ、こうした新たな要求に十分な速さで対応できていませんが、多くの企業はそれを習得しているようです。息子よ、MOOCを受けなさい。一般知識を身につける。たとえ表面的なものであっても、あなたの役割が「単純な」コーディングを含むように「再構成」された場合、Java の基礎を知っていれば、まったく知らない場合よりもさらに前進できます。

「積極的に学習し、包括的な学習戦略を活用する」ことは、まさに半分の労力で 2 倍の結果を達成するための正しい道を見つけるモデルです。

コミュニケーションのヒント

これは美術史専攻の学生たちに喜びをもたらすでしょう。アルゴリズムとロボット工学に満ちた職場環境で成功するためには、チームで作業し、アイデアやプロセスを明確に伝える能力が重要なソフトスキルになるでしょう（すでにそうかもしれませんが）。

大学時代にグループ プロジェクトに取り組んでいたとき、「何て馬鹿な話だ、一人で作業するほうがうまくいく」と思ったことを覚えていますか? もはや、そのような考え方は受け入れられません。スーツを着て、バジンガTシャツを着たオタクの間では、男性のテクノロジーに対する無知が、別の仕事、しかも重要な仕事になる可能性が高い。同様に、世界は（願わくば）企業の共感が求職市場における労働者の定着率と有意に相関していると信じている。

感情的知性と社会的認識は稀有な通貨です。プロジェクトが複雑になり、さまざまな関係者に連絡を取る必要が生じると、さらに複雑になる可能性があります。つながりといえば…

コーディネーションの専門知識

人と人の間をつなぎ、コミュニケーションを可能にするのは素晴らしいことですが、人と機械の間の調整はさらに素晴らしいことです。アルゴリズムは 24 時間 365 日稼働できますが、人間は 10 時間 5 日間しか稼働できません。これは 118 時間の差であり、その間にアルゴリズムは入力を必要とせずに作業を完了するはずでした。同様に、ロボット化すればより良くなる作業もありますが、それは人間が最後の仕上げ（棚の補充など）を行う場合に限られます。

コラボレーションと自動化を区別し、その知識を必要なときに必要な場所に適用できる従業員は、どの企業にとっても大きな力となります。

複雑な問題を解決する能力

由緒ある世界経済フォーラムは、このテクノロジーを自動化の台頭を生き残るために必要なスキルと名付けました（「生き残る」というのは強い言葉です）。

実際、身体的、手作業的なスキルや基本的な認知スキルの重要性が低下するにつれて、より高度な認知スキルや分析的思考に対する需要が高まっています。その理由は明らかです。機械学習アルゴリズムは 10 歳児 20,000 人と同じ作業を実行できますが、十分な教育を受けた 30 歳の人が実行できるような推論や推測を行うことはできません。

米国の科学、宇宙、テクノロジーへの支出が首つり、絞殺、窒息による自殺と相関関係にあることは分かるが、両者には何の関係もないことに気づく人もいる。批判的思考はすぐに自動的に身につくものではありませんが、こうした洞察に対する本能を強化することで大きな利益が得られます。

人文科学への興味

美術史専攻の学生にとってさらに良いニュースです。これまでの投稿で何度も述べてきたように、AI の最も厄介な側面の 1 つは、必ずしも仕事の自動化ではなく、アルゴリズムに蔓延している根底にある人間の偏見です (証拠 A はいつものように Amazon で見つかります)。

したがって、将来の仕事には、あらゆる分野のゼネラリスト、つまり、こうした問題を探し出し、時間をかけて細部にまで気を配り、問題を止める意志を持つ人材が必要になるでしょう。これには、強い倫理観だけでなく、テクノロジーが私たちにとって問題となる可能性のあるあらゆる方法について創造的に考え、積極的に独自の解決策を探す能力も必要です。そうすることで、倫理的なイノベーションが生まれ、私たちが知っていて厳しく批判している現代のシリコンバレーよりも、潜在的にもっと平等な企業世界が実現するのです。

リーダーシップ

あなたはこれが起こることを知っていました。

はい、リーダーシップは自給自足の最高レベルにあると言うことは重要です。しかし、同僚に会うことがますます稀になっているビジネス環境において、決して時代遅れのスタイルとはみなされない真のリーダーシップと本物の社会的影響力が、ますます重要になるかもしれません。私たちは在宅勤務が増え、デジタルで仕事をするようになり、旅行が減るかもしれません…

これらすべてが、各従業員が所属するブランドとの断絶につながります。そのような環境において無関心を招かないようにできるリーダーは、まさに執行委員会にとって貴重な存在であり、そのことが報われます。

コーチングの専門知識

これは、多かれ少なかれ上記のほとんどと密接に関連していますが、より多くの「ソフトスキル」を必要とします。つまり、特定の仕事に就く世界で最初の人の 1 人になったら、他の人に教えるよう求められ、できるだけ早く代わりの人材を連れてくることが確実です。それがジャングルの法則だ。

したがって、ビジネス内で拡大した役割のためにチーム全体を効果的にトレーニングできることは、長期的には最も有用な専門知識となる可能性があります。それに応じて履歴書を調整してください。

結論は

結局のところ、将来の雇用をどのようにしたいかを決めるのは私たち自身です。より人間的なものを望むでしょうか？よりテクノロジーを望むでしょうか？より持続可能なものを望むでしょうか？より革新的でしょうか？より利益を望むでしょうか？これらを組み合わせることは可能ですが、すべてを達成することはほぼ不可能です。

あまり心配していません。私たちは常に自らを改革しており、常に良くなっていきます。