人工知能: キャリア開発のための3つの戦略

ビジネスに AI を導入するには、テクノロジーとスキルだけでは不十分です。いくつかの戦略を導入することで、ビジネスが AI テクノロジーのリーダーになることができます。

人工知能はあらゆる業界のビジネスや職務に混乱をもたらしており、低スキルの仕事や管理職の長期的な雇用安定性に対する懸念が高まっています。

AI 主導の経済に備えるために、多くの経験豊富なビジネス エグゼクティブが MOOC (大規模公開オンライン コース) を利用して、基本的なデータ分析と AI スキルを磨いています。この傾向はすぐには鈍化しそうにありません。世界の MOOC 市場規模は 2018 年の 39 億ドルから 2023 年には 208 億ドルに拡大し、年平均成長率は 40.1% になると予想されています。

これらのオンライン コースのうち、ビジネスおよびテクノロジー関連のコースが 40% を占めています。多くの大学も、経営幹部向けの教育コースを提供することで、AIリーダーシップのギャップを埋める取り組みに加わっています。

スキルアップ プログラムは容易に利用できますが、多くのビジネス エグゼクティブは、新たに習得したスキルをどのように活用してキャリアを向上させればよいかわかりません。これらの役割に就くには技術的な障壁が高いため、AI「実践者」になることは、一部の人にとっては正しい選択ではないかもしれません。

人工知能分野の幹部のキャリアアップのための3つの方法

このようなプログラムを修了した幹部は、通常、次の 3 つの質問に直面します。

• 組織の AI イニシアチブを主導する技術リーダーの役割に移行できますか?
• 機能的なリーダーシップの経験と新たに習得した AI スキルをどのように組み合わせるか?
• 今日の AI 経済ではどのような新しい役割が生まれており、中途採用でどのような新しい役割を担うことができるのでしょうか。

これらの質問に答えるのは簡単ではなく、中途採用の転換も決して容易ではありません。 AI 関連技術の導入における業界専門家の経験に基づき、経営幹部はキャリアを再構築するために次の 3 つの戦略を採用できます。

（１）企業内におけるAIの技術リーダーとしての役割

一部の企業では、AI センターオブエクセレンスを設立し、データと分析を主導する最高データ責任者 (CDO) や最高分析責任者 (CAO) などの新しい上級職を追加しています。調査会社ガートナーは、調査対象となった企業のうち、デジタル変革の 72% が最高データ責任者 (CDO) などのデータ担当幹部のリーダーシップによって影響を受けていることを発見しました。 AI スキルを習得した経営幹部は、組織内で AI イニシアチブを主導することでキャリアを再構築し、テクノロジーに重点を置いた役割に移行できます。

こうした変化に対応するには、経営幹部がビジネスの中核に分析を組み込む戦略を構想し、開発する必要があります。また、データおよび分析チームを構築し、AI の公正かつ倫理的な使用を確保し、データ主導の意思決定を推進するための強力な実行スキルも必要です。全体として、この役割には、思考リーダーシップ、感情的知性、紛争解決スキルの適切な組み合わせが必要です。

NewVantage Partners の調査では、9% の組織が、内部の変革エージェントとして機能できる人材を活用して、この新たなデータ中心のリーダーシップの役割に社内から人材を採用することを望んでいることが分かりました。

（２）AIの能力を活用した機能的専門性の向上

企業は、顧客向け製品と社内業務の両方に AI を広範囲に導入しています。企業が分析主導型になるにつれ、AI 主導の戦略的取り組みをサポートし、機能内でチーム間のコラボレーションを促進できる必要があります。これらの「AI オーケストレーター」の主な差別化要因は、AI を適用してビジネス価値を生み出す方法に関する豊富な経験と深い理解です。

AI に関しては、ほとんどの組織は、主としてチーフ データ サイエンティスト、AI マネージャー、最高分析責任者などの上級技術職に重点を置いています。しかし、強力な機能的リーダーシップがなければ AI で成功することは不可能です。これは、今日の AI が直面している最大の課題の 1 つを説明するのに役立ちます。95% 以上の企業が AI に投資している一方で、データ主導の組織を構築していると報告しているのはわずか 26% です。経営幹部は、AI に関する自社のビジョンを広め、チーム間のコラボレーションを確保し、ビジネス全体に AI ソリューションを導入する主導権を握る必要があります。

（３）既存の枠にとらわれない発想で新たな組織の役割を創造する

アクセンチュアが世界中の大企業 1,000 社以上を対象に行った調査によると、AI 関連の仕事に 3 つの新しいカテゴリが出現していることがわかりました。

• トレーナーは機械と連携して、AI システムが効率的かつ正確に動作するようにトレーニングします。
• 説明者は明確な情報を提供し、AI の専門家と経営幹部の間の溝を埋めます。
• サポーターは、AI 自動化による意図しない結果を回避して、運用の維持を支援します。業界で豊富な経験を持つマネージャーや幹部は、説明者や支援者という新たな役割に備えることができます。

従来のローンマネージャーを例に挙げてみましょう。彼らの主な仕事は、信用枠を検査、評価、処理することです。 Rocket Mortgage などのオンラインローン組成プラットフォームの台頭により、ローンマネージャーは時代遅れになる可能性があります。しかし、米国の信用規制の枠組みは現在、公正な AI を実装するには不十分な構造になっています。

これらのローンマネージャーは、既存の知識を補足して、「ローンの説明者」または「ローン倫理マネージャー」になることができます。たとえば、顧客のローン申請が「ブラックボックス」の機械学習アルゴリズムによって拒否された理由を説明できます。同様に、この役割は、貸し手が潜在的な差別問題を回避し、AI の使用に関する急速に進化する規制ガイドラインに準拠することを保証するのにも役立ちます。

戦略を実践する

上記の 3 つの戦略から適切な戦略を選択するかどうかは、キャリアの希望、現在の機会、リスクに対する意欲など、多くの要因によって決まります。 AI 時代をリードするには、経営者は創造性を発揮し、現在の強みと新たに獲得した AI スキルを組み合わせる必要があります。

重要なのは、企業の幹部は自社の業界内に存在する機会に限定される必要はなく、自社の業界内で起業の機会を追求できるということです。 COVID-19パンデミックの間、世界のベンチャーキャピタルファンドは2021年に過去最高の2,680億ドルを記録しました。スタートアップは、業界で十分に満たされていないニーズや顧客の悩みに対する深い理解と、AI によって実現される新たな可能性を兼ね備えた経験豊富なマネージャーにとって魅力的な選択肢となり得ます。

信頼性を高めてAIキャリア変革を推進

今日では、高度なスキルを必要とするプログラムへの容易なアクセス、仲間とつながるための充実したソーシャル プラットフォーム、強力な個人的アイデンティティを構築するための便利な方法などにより、キャリアの転換が容易になっています。

企業の幹部には、LinkedIn、NewsBytes の記事、イベントへの参加を通じて個人ブランドを構築するようアドバイスされることがよくあります。魅力的な個人ブランドがあれば、あなたのプロフィールはより魅力的になり、ソーシャル メディアの投稿の人気も高まります。また、強力な個人的信頼性があれば、あなたの仕事を信頼する人々との深いつながりを構築するのに役立ちます。

信頼性を高め、付加価値を生み出すネットワークを構築し、ビジネスにおける AI の応用について強い視点を養い、自分のアイデアを説得力のある形で表現できるようになります。たとえば、人工知能の分野はまだ始まったばかりで、本格的な規制はまだ行われていません（ただし、規制は切実に必要です）。

個人的な信頼を築くには、継続的な学習、一貫した関与、そして一貫した足跡の確立を確実にする時間と労力が必要です。これにより、より良いキャリアの選択肢と、より充実したキャリアにつながる可能性があります。