今からAIについて学ぶのは遅すぎますか？

AI飽和

私は、Google やハーバード大学のコース、YouTube の完全なチュートリアルなど、AI とデータ サイエンスを学ぶためのリソースを定期的に共有しています。

一方で、「AIやデータサイエンスを学ぶのは遅すぎるのではないか？」といった懸念の声も聞こえてきます。

懸念されるのは、現在何百万人もの学生が機械学習を学んでいるため、この分野がますます飽和状態になりつつあるということだ。結局のところ、特に世界的不況の時期には、AI 関連の職種の数は限られています。

Coursera の Andrew Ng 氏の有名な機械学習コースには、約 400 万人の受講生がいます。

この記事を書いている時点で、LinkedIn Jobs で「機械学習」を検索すると、10 万件を超える求人が見つかります。

明らかに、空きポジションよりも学生の数の方がはるかに多く、Coursera の 1 つのコースの学生数だけを見ると、その比率はほぼ 40:1 です。

なぜまだ価値があるのか

そうは言っても、AI を学ぶことは、いくつかの理由から依然として価値があります。

社内起業家精神

まず、社内起業家精神についてお話ししましょう。 AI は、特に Oblique.AI のようなコード不要の AI ツールを使用することで、これまで以上に簡単かつ迅速に構築および展開できるようになり、従業員はスキルセットに AI を追加することで、より多くの価値を付加できるようになります。

LinkedIn の求人数は増えていませんが、社内起業家が組織内で AI のユースケースを見つけた例は数え切れないほどあります。

従業員にとって、AI 起業家になることには大きな動機があります。仕事の反復的で退屈な部分を自動化し、創造的で人間中心の仕事に集中できるからです。言うまでもなく、AI スキルはあなたの給与とキャリアを向上させることができます。

たとえば、マーケティング担当者は AI を使用して顧客の行動を予測し、ペルソナを構築し、主要な人口統計を特定できます。小売店の従業員は、品揃えを最適化したり、在庫の枯渇を予測したり、人員配置のニーズを予測したりすることができます。保険従業員は AI を使用して、保険金請求、訴訟リスク、代位請求の機会などを予測できます。

AI 社内起業家の可能性は無限です。

起業家精神

約 10 万件の機械学習関連の仕事には、もう一つの大きなチャンスである起業は含まれていません。

起業は社内起業の中でもリスクの高い側面です。これは、多くの場合、いかなる形の支援やサポート、安定性もなしに、独自の道を切り開き、市場に価値を付加する新しい方法を見つけることを意味します。

同時に、この高いリスクには高い報酬の可能性が伴います。

あなたがシリコンバレーのスタートアップ企業に30番目の従業員として入社し（まだ入社して間もないですが）、自分の分野でトップクラスのエンジニアの一人になったとしましょう。 Holloway 氏によると、0.25%～0.5% の株式を受け取ることが期待できます。

単独創業者として独力で事業を始める場合、最初から 100% の株式を保有することになります。独自の共同創業者、従業員、投資家を採用することで、その数は減りますが、さらに増える可能性があります。

学び続ける

起業やスタートアップ、新しい役割に就くことに興味がなくても、継続的な学習には意味があります。

Amazon、Spotify、Netflix、Tinder で表示されるおすすめから、Google や YouTube で表示される検索結果、さらには COVID-19 の追跡、ワクチンの開発、ワクチンの展開まで、AI はあらゆる業界で利用されるようになりました。

新しいテクノロジーを理解し、今日の世界を真に理解するためには、AI を学ぶことが必須です。

結論は

AI を学ぶことは価値があり、これからもずっとそうあり続けるでしょう。たとえ求人市場が飽和状態になったとしても（まだ適格な仕事は残っているので、まだ飽和状態にはなっていません）、革新的な社内起業家や起業家が生まれる可能性は常に存在します。時代の流れに適応するために、AI スキルは急速に必須になりつつあります。