将来の雇用市場と将来の職業 | ビジネスにおける AI #25

公開: 2022-10-31

人工知能ソリューションの適用は、雇用市場にどのような影響を与えていますか? それは新しい職業の出現と将来の職業の創造にどのように影響しますか? AI は仕事を奪ったり、与えたりしますか? 将来の雇用市場がどのようになるかを知るには、私たちの投稿をご覧ください!

将来の雇用市場 – 目次:

  1. 将来の雇用市場 – はじめに
  2. オフィスの AI
  3. 創造的な人工知能
  4. フィールドの AI
  5. 将来の雇用市場 – まとめ

将来の雇用市場 – はじめに

将来の雇用市場は未知数です。 一方では、テクノロジーの開発により、より多くの人々が自分の可能性に沿って、能力を最大限に発揮して職務を遂行するという期待が高まっています。 一方、世界的な不安定性、気候変動、エネルギー危機は、就職市場に参入する人々、専門家でさえ、不安を感じる理由を与えます.

Institute For The Future の調査によると、2030 年に人々が就くことになる仕事の最大 85% は、まだ発明されていません。 さらに、パンデミックによる働き方の大きな変化とデジタルトランスフォーメーションの加速は、雇用の不確実性の度合いと並行して、柔軟性の必要性が高まっていることを意味します。

オフィスの AI

労働力の変化の多くは、ビジネスのデジタル化に関係しています。 人工知能は、ドキュメントの処理、データの入力、よくある質問への回答など、単純で反復的なタスクを引き受けています。

一方で、さまざまなレベルの洗練されたスペシャリストに対する需要が生まれています。

  • 人工知能モデルを教えるためにデータを収集して分類する
  • 既存のソリューションを特定の企業の要件に適合させる
  • 企業によるソリューションを統合

したがって、AI の適用は、仕事の数を減らすことではなく、将来の雇用市場のデジタル企業の従業員が実行するタスクを変更することに関係しています。 議論の余地のないことの 1 つは、ほとんどの新しい仕事では、オフィス ワーカーが少なくとも基本的なプログラミング スキルを持っている必要があり、すべてが熟達したコンピューター スキルを必要とするということです。

ビジネス プロセスを分析する人工知能は、最新のツールに精通し、ビジネス インテリジェンスの分野に属する新しいテクノロジを最新の状態で学習できるアナリストに対する需要も高まっています。 これは、AI が大規模なデータ セットをつなぎ合わせてさまざまな方法で視覚化するためです。 しかし、まだそれらを結論づけることはできません。 これらのコンテキスト依存のタスクには、収集したデータのビジネス上の重要性を把握する担当者が関与します。

創造的な人工知能

AI の発展に伴い大きく変化しているもう 1 つの分野は、クリエイティブ産業です。 視聴者の需要を満たす興味深いコンテンツを考案することは、クリエイティブ AI の機能によって容易になっています。 すでに画像やテキストを生成することはできますが、意味のあるマルチメディア全体の作成はしばらく先のことです。より大きな作品の制作の計画と管理は、人間が扱う分野のままです。

デジタル マーケティングは、AI をサポートするツールにより、より直感的になります。 作成されるデジタル コンテンツの量は週ごとに増加していますが、コンテンツ管理とコンテンツ プレゼンテーションのパーソナライゼーションはより単純化されています。 しかし、AI は、作成が簡単で正確な「平均的な」コンテンツの洪水の中で失われない最高品質のコンテンツを最適化して作成するのに役立ちます。

フィールドの AI

まったく新しい AI 支援ジョブの素晴らしい例がロボティクスによって提供されます。 将来的には、一部の肉体労働者がロボットに取って代わられる一方で、人間が直接参加する必要のある仕事には外骨格が含まれます。 それらは物理的な強度を高め、今日では生産ホールやワークショップの外では操作できない、統合されたハンドヘルド ツールを可能にします。

したがって、AI 支援ロボットに関連する職業には、ロボット トレーナーやロボットにタスクを割り当てる人が含まれます。 スペシャリストは、外骨格を使用して、産業機械の組み立てや修理などの特殊なタスクを実行すると便利です。

将来の雇用市場 – まとめ

人工知能は、専門的な活動のほぼすべての分野で人間の能力を高めます。 ただし、新しいテクノロジーに対するオープン性と、新しいソリューションを学ぶ意欲が必要です。 AIの普及による今後の雇用市場の変化の根本的な難しさはそこにあるのかもしれません。

オフィスでも、クリエイティブな業界でも、フィールドワークでも、人工知能は私たちがより速く学習し、すでに知っていることを強化することを可能にします。 その助けを借りて、私たちはより野心的なプロジェクトを達成し、ユニークで新しいものに敏感になることができます. それでも、柔軟性とコミットメント、そしてそのデザイナー、メッセージ、目的、およびターゲットの選択を見守るための批判的な目が必要です.

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript のエキスパートであり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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