人工知能は、優秀な人材が良い就職機会を見つけるのにどのように役立つのでしょうか?

人工知能は、優秀な人材が良い就職機会を見つけるのにどのように役立つのでしょうか?

人工知能は、大企業が従業員を管理する方法に大きな影響を与えています。

[[360624]]

世界経済は過去1年間で大きな変化を遂げてきましたが、今後もさらなる不確実性に直面する可能性があります。しかし、企業が優秀な人材を採用する場合には、依然として求職者市場に直面します。

私たちは AI が採用に与える影響に注目してきましたが、いくつかの重要な考慮事項から、優秀な人材には常に選択肢が豊富にあることがわかります。

現在、ビジネスの世界では一見矛盾する2つのことが起こっています。

人工知能の利用は急速に増加しています。 Statistaのデータによると、人工知能の発展は毎年約54%増加しています。それは、コンピューター時代の到来やスマートフォン革命のような「次の大きな技術的変化の一つ」となるだろう。

しかし、人間の重要性は低下していません。組織は、人々の価値、影響、重要性を測定する方法がますます洗練されてきています。

その代わりに、才能、つまり人的資源や労働力管理が、より注目されるようになりました。

PwC は、「かつては動きの遅いエンタープライズ テクノロジーのサービス市場だったものが、今では仕事の未来に対応する HR クラウド ソリューションの 1,480 億ドル規模の市場となっている」と報告しています。

チャンス

ナレッジワーカーは、AI が大規模組織の従業員管理方法にどれほど急速に影響を与えているか、また今後も影響を与え続けるかについてまだ認識していないかもしれません。

AI は、企業が人材管理を改善し、人材が選択したキャリアに最適なスキルを見つけるのに役立ちます。

人材管理は長い間不十分で、不正確な職務記述書、情報に基づかない面接プロセス、最高の履歴書を書くことへの過度の依存に頼ることが多くありました。人工知能は人々が潜在能力を発揮できるようにする可能性を秘めており、それは雇用主にとっても利益となるでしょう。

AI にはこれを変える力があり、人々の能力を採用や昇進の決定の根拠として利用することで、人々が自宅でスキルを身につけ、そのスキルを新しい業界に応用できるようにします。

あまりにも長い間、人々は自分の落ち度ではないのに解雇されてきました。彼らは衰退産業で働いており、自分のスキルを新しい産業の新しい役割に活かすことが困難です。

AI はそれを変えます。あるレストランで20年間働いていた従業員が職を失ったとします。彼らは、自分たちが知っているのは食べ物とおもてなしだけだと感じるかもしれません。 AI は、数多くの職業を分析した後、この人物がチームワーク、在庫、サプライ チェーン、予算編成などのスキルがさまざまな業界にどのように適用されるかを知っていることを理解します。能力と可能性に基づいて、新しい仕事をマッチングさせることができます。

どのように起こるのか

AI は、採用や後継者計画から人材の維持や学習まで、企業が仕事を管理するあらゆる方法に影響を及ぼしています。同社は、ブールキーワードをニューラルネットワークに置き換えて、従業員にこれまで得られなかった機会を提供しています。 AIには大量のデータが必要です。場合によっては、10億以上の職業や100万以上のスキルを調べるために使用されています。

AI はニューラル ネットワークを使用することで、こうしたノイズを排除し、人々とそのキャリアの可能性についてこれまでにない洞察を得ることができます。

AIは、ある人が1年間の一定期間、企業で働いていた場合、その人は履歴書に記載し忘れがちな特定のスキルを持っている可能性が高いため、採用のチャンスを逃してしまう可能性があることを理解できます。

2 人の潜在的な求職者を例に挙げてみましょう。ある人は Google で 5 年間プロジェクト マネージャーとして働いていました。もう1人はこの期間中にUberで働いていました。 AI に十分なデータがあれば、個々の職歴や、何が彼らを差別化しているかについて多くのことを知ることができます。

同じ肩書きであっても、AI はこれらの企業から同じ能力を持つ多くの人材が出入りするのを見てきたため、完全な履歴書がなくても、肩書きや勤務時期、勤務場所に基づいてスキルを推測することができます。

AIは「隣接スキル」と他のスキルとの関係も把握できます。人間がコンピューター言語を知っていれば、AI は同様の言語を学習できることを知っています。これを実現できるのは高度な人工知能だけです。現時点でのみ、私たちは人の可能性と能力を真に理解するのに十分な技術的能力を持っています。

これにより、誰を知っているか、お互いにどのような関係を持っているかではなく、能力に基づいて、誰もが素晴らしいキャリアを築けるという約束が得られます。

長期的な思考

知識労働者とエンジニアは、現在、多くの「ホット」なテクノロジーに取り組むことができます。人々のキャリアを向上させ、才能の未来を形作るために AI を活用することは、今後も続くでしょう。人々の潜在能力に応じて機会を提供することで、大企業やあらゆる組織の将来が向上します。

<<:  機械学習と AI のトレンド: 何が期待できるか?

>>:  DAMO アカデミーの 2021 年のトップ 10 テクノロジー トレンドが発表されました: 量子コンピューティング、脳コンピューター インターフェイス...

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

過度な「遊び」が子どもたちのプライバシーを侵害し、自尊心を傷つける恐れがあるとして、人工知能がキャンパスに導入される

最近、香港で株式公開を準備しているAI大手のMegvii Technologyが論争を巻き起こしてい...

...

人工知能はクリーンエネルギーへの移行で数兆ドルの節約に貢献できる可能性がある

U+のレポートによると、風力発電所などの他のクリーンエネルギー源と組み合わせて人工知能を使用すると...

ブロックチェーン技術における機械学習

近代化は世界を変える可能性のある新しい画期的なものをもたらしました。現実世界の問題は、単純な従来のア...

初心者に適した機械学習アルゴリズムの選び方

この記事の主な対象読者は、機械学習の愛好家やデータサイエンスの初心者、そして機械学習アルゴリズムを学...

マスク氏がxAIの目標を設定:汎用人工知能の実現期限は2029年

「xAIの目標は、宇宙を理解することを主な目的とする、真のAGI(人工汎用知能)を構築することです」...

NVIDIA は、わずか 5 行のコードで画像を 3D モデルに変換する 3D ディープラーニング ツール Kaolin をリリースしました。

近年、3D コンピューター ビジョンと人工知能はともに急速に進歩していますが、両者の効果的な組み合わ...

イノベーションに関する対話 - 51CTO 初の開発者コンテストが始まりました!

/* 世界を変えるために生きるここでは、あらゆる作品が市場に参入するための種となる可能性があります...

...

GPT-4 よりも優れており、クローズドソース モデルよりも優れています。コードラマの謎のバージョンが公開

Code Llama はリリースからわずか 2 日で、再び AI コーディングの革命に火をつけました...

ディープラーニング以外に機械翻訳には何が必要ですか?

[[200675]]視聴者が足りないなら、噂話で十分だまずは噂話から始めましょう。この記事を書き始...

MITの新しい水中ロボット!機械学習を使用して 18 時間でパトリック スターを作成する (ダニエラ ラスとの共著)

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

検査業界は大きな変革期を迎えており、人工知能が次世代の検査をリードしている。

[[283895]]モバイルインターネットの隆盛時代を経て、中国のモバイルアプリケーションエコシス...

烏鎮百度脳オープンデーが開催、EasyDL業界インテリジェンスイノベーションコンペティションを開始

顔認識技術はAI時代に利便性をもたらすだけでなく、効率も向上させます。 8月21日、百度ブレインオー...

清華大学チームは、蛍光画像から自己教師あり方式でノイズを除去する空間冗長性ノイズ除去トランスフォーマー法を開発

高い信号対雑音比を備えた蛍光イメージングは​​、生物学的現象の正確な可視化と分析の基礎となっています...