ラピッドAIの進歩が世界的なテクノロジー技能不足を浮き彫りにする

テクノロジーがどれほど速く進化するかを理解するには、ChatGPTを見てみましょう。

人工知能、チャットボット、バーチャルアシスタントは、ChatGPTが登場する前から新しい概念ではありませんでした。しかし、会話を次のレベルに引き上げることができました。今日では、AIが私たちの生活のあらゆる場面に浸透しつつあるようです。ほぼすべての業界の専門家が、AIについて何であるか、どのような可能性があるか、そしてそれを自分のユニークなユースケースに活用する方法を知りたいと考えているようです。

これが、ChatGPTのパブリックリリースは 2022年11月30日に行われた ことの重要性を理解する理由です。2年未満の期間で、テクノロジーは再び大胆な新しい方向に進化し、近い将来にそのペースが遅くなる兆しはありません。

これは、ほぼすべての業界で高度なテクノロジー技能の深刻な不足があることを意味します。テクノロジーそのものが、人間がそれをマスターするよりも速く進化しているからです。

ある最近の研究によると、約70%のビジネスリーダーは、データ分析やプロジェクトマネジメントのようなハードスキルが求められていることを認めています。デジタルスキルギャップは、14のG20諸国が 11.5兆ドルのGDP成長 を逃すことになるでしょう。

しかし、幸いなことに、すべての希望は失われたわけではありません。組織がテクノロジー技能ギャップをよりよく理解する努力をすれば、特に機械学習のような高度な概念に関して、リスクを軽減することができます。ただし、そこに至るまでにいくつかの重要な点を念頭に置く必要があります。

より速く進化するデジタル時代

私たちがこの状況に至った経緯を説明するために、テクノロジーとのあなたの平均的なビジネス関係を考えてみましょう。

あなたがソフトウェアエンジニアのチームを雇用したり、SaaSクライアントの群れを持ったりする必要はありません。現在では、テクノロジーを使用しているだけで「テクノロジー企業」とみなされることがあります。

• メール、インスタントメッセージング、ビデオ会議などのテクノロジーにより、内部および外部のコミュニケーションが私たちの生活に浸透しています。
• データ分析やビジネスインテリジェンスツールは、人間が見逃すかもしれない傾向やパターンを明らかにするために使用され、リーダーが可能な限り最も情報に基づいた決定を迅速に下すことができます。
• CRMスイートは、ブランドと顧客の間でより良い、より個性化された関係を作り出すのに役立ちます。
• ITは、サプライチェーン管理を劇的に最適化し、組織が他の場所で使用できる大量の金銭を節約するのに役立ちます。
• 人事におけるテクノロジーの進歩により、適切な候補者を見つけること、組織内で彼らを維持すること、および彼らを可能な限り他の従業員と関わらせることが容易になり、費用対効果も高まります。

テクノロジーに大きく依存する組織はすべて、「テクノロジー企業」とみなされます。

ここで、特に機械学習が、上記の分野に与えた大きな変化について考えてみましょう。人事の分野では、タレントアクイジションから従業員トレーニングおよび開発まで、すべてのことが変わりました。機械学習アルゴリズムは瞬く間に数多くの履歴書を分析し、理想的な候補者をハイライトすることができます。従業員のスキルや好みを分析して、トレーニングプログラムを最大限に有効にすることができます。

サプライチェーン管理の分野では、機械学習や人工知能をインベントリ最適化に使用できます。アルゴリズムは、在庫レベルを予測して、最悪のタイミングで在庫切れになることを防ぐことができます。

顧客関係管理の分野では、自動化されたリードスコアリングやセグメンテーション、セールス予測分析、顧客フィードバックから価値を抽出するためのセンチメント分析など、さまざまな分野で大きな成功を収めています。

これは、非常に単純な事実を浮き彫りにしています。人工知能、特に機械学習は、非常に速く進化しています。

機械学習が変化すると、顧客関係管理、サプライチェーン管理、人事管理などのビジネスの基盤となるものも変化します。これらの変化により、ビジネスそのものも根本的に変化します。すべてが有機的に結びついているため、これらを切り離すことはできません。

これが、テクノロジースキルギャップのような新興問題を、10年前では専門家でも予想できなかったほどの速さで加速させる方法です。

将来の姿

テクノロジースキルギャップについて話しているのは、長い間です。しかしその問題はまだ悪化しています。 ある研究によると、約3分の1の雇用主は、スキルギャップが1年前の今よりも悪化していることを認めています。

しかし、興味深いことに、 約56%の採用担当者 は、人工知能や機械学習のようなテクノロジー介入によって、必要なスキルが大幅に変化することを予想しています。

重要なのは、「予想」という言葉です。既に数年間で大きな変化を経験してきたにもかかわらず、多くの人は最も重要な変化はまだ来ていないと考えています。如果その変化が不可避なら、それを遅らせることは意味がありません。代わりに、それを受け入れるために、将来的にテクノロジーの需要を満たすために、グローバル市場の新しい才能プールを活用する必要があります。

データ分析、AI/機械学習、ソフトウェアエンジニアリング、サイバーセキュリティ、UX/UI学習などが、企業が新しい従業員に求めるべきスキルです。必要なスキルを持った候補者を見つけることができない場合は、すでに雇用している従業員を訓練してギャップを埋める必要があります。

結論

テクノロジースキルギャップは、すべてのビジネスが「テクノロジービジネス」であることを浮き彫りにしています。

時間の経過とともに、テクノロジーはほぼすべての組織のDNAの一部となりました。最初は生産性の向上のために導入されましたが、最終的には企業の競争上の優位性の基盤となりました。ITはこれらの組織の存在理由です。ITを取り除くと、残るものはほとんどありません。

そのため、企業はテクノロジーの進化のペースに縛られます。現在の場合、非常に速いペースです。そこでは、2つの選択肢しかありません。第一に、利用可能なすべての努力を尽くしてそのペースに追いつき、今日のニーズに応え、明日の需要に備えることができます。

第二に、足を突っ張って、頭を砂の中に埋めて、「これまでのやり方がうまくいったから」という理由で古いやり方を続けることができます。

間違いなく、柔軟性を保ち、ITスキルギャップが自分の問題ではないと主張する人たちは、より賢い、より俊敏な競合他社に追い越されることになるでしょう。これは「もし」ではなく「いつ」の問題です。

本当に、より明確なものはありません。