AIの急速な商業化により、職場とビジネス戦略は再構築されようとしています。
世界経済フォーラムの新たな報告書では、2030年までにAIと人材のトレンドが仕事の未来をどのように形作る可能性があるかについて、4つのシナリオを示しており、業界ごとにリスクと機会は異なります。
ビジネスリーダーたちは、進行中のAIと労働力の変革に関連する重要な不確実性と、それに対する自社の戦略的対応について見解を示しました。
企業は、イノベーション、適応、不確実性への対応を求める圧力にますます直面しています。
AIの急速な商業化は、ほぼすべての業界において、仕事のあり方や価値創造のアプローチを再構築する、最も変革的なトレンドの一つです。重要な不確実性はもはや、AIが世界経済に影響を与えるかどうかではなく、その影響がどれほど急速かつ深く経済を再構築するかにあります。
世界経済フォーラムの「世界経済シナリオ対話シリーズ」第2版－新経済における仕事の四つの未来：AIと人材2030－では、2030年までのAIと人材のトレンドに関する、説得力のある4つのシナリオを示しています。これらのシナリオは予測ではありません。代わりに、人間とAIの相乗効果から、AIが労働力の適応準備を上回る未来まで、さまざまな道筋を検討し、リーダーがリスクを理解し、前提を検証し、未来に備えるための枠組みを提供します。
AI導入の加速により、その影響は予測しにくくなっていますが、一つ明らかなことがあります。それは、技術だけでは職場の未来は決まらないということです。イノベーションと人材戦略について今日下される決定が、企業、労働力、そして各機関が進行中の変化をいかにうまく乗り切れるかを左右するでしょう。
今後5年間で、AIと人材のトレンドのうち、自社の業界に最も大きな影響を与えるものは何か、そして関連するリスクと機会について、トップ幹部に意見を聞きました。彼らの回答は以下のとおりです。
グンター・バイティンガー、SVP製造部門兼工場デジタル化責任者、シーメンス
「2030年までに、ワークフローと戦略に最も大きな影響を与えるのは、三つの要因の衝突から生じるでしょう。すなわち、AIの商業化、急速に進化する人材環境、そして益々分断される地政経済です。個々の影響ではなく、それらの相互作用が、組織が共有された生産性を実現するか、構造的な混乱に直面するかを決定するでしょう。
「AIは実験段階から業務の中核へと移行しつつあります。決定的な優位性は自動化だけからは生まれず、人間とAIの協働を中心にエンドツーエンドのワークフローを再設計することから生まれるでしょう。主なリスクは組織的な惰性と再教育の不足であり、機会は、人間の判断力と創造性がAIによって増幅される、拡張された組織を構築することにあります。
「同時に、労働力も変化しています。従来のモデルが対応できるよりも速くスキルが陳腐化しており、一方でリモートワーク、プラットフォーム型人材、AIを活用した学習によって、能力が所在地や在籍期間から切り離されつつあります。継続的な学習を戦略的な業績指標として組み込む企業は好業績を上げるでしょう。そうでない企業は、二極化した労働力と格差の拡大というリスクに直面します。
「地政学は仕事の在り方をさらに変えつつあります。地域化と規制の乖離により、世界全体の最適化に代わって、強靭で複数地域にまたがる労働力戦略の必要性が高まっています。
「結局のところ、仕事の未来は技術よりも、リーダーの選択によってより大きく形作られるでしょう。特に、包摂的な再教育、責任あるAI、そして技術、政策、労働市場からのシグナルを予見する能力がその鍵となります。」
ダンテ・ディスパルテ、最高戦略責任者兼グローバル政策責任者、Circle Internet Financial
「2030年までに注目すべき変革的なトレンドの一つは、特に金融サービスにおいて、そしておそらくサービス集約型のすべての産業にわたって、人間によるサービスとAIを活用したサービスの区別がつかなくなる融合です。
「一方で、このトレンドは、より高度で幅広い活用のために人的資源を解放しうるものです。他方で、ただでさえ手の届きにくい経済的移動のはしごを、特にエントリーレベルの労働者にとってさらに掴みにくくするでしょう。最前線のサービス業務は、グローバル化が約束したものの一つだったのですから。
「もう一つの注目すべきトレンドは、エージェント型労働力の組織への組み込みです。これにより、業務は機械と人間から成るハイブリッドな労働力によって遂行されるため、管理の視野が広がるでしょう。一方で、成果、リスク、報酬に対するリーダーの説明責任は変わらないままでしょう。」
シリル・ペルデュカ、SVP兼最高技術責任者、ロックウェル・オートメーション
「AI、ロボティクス、その他の産業技術の進歩により、自動化から自律化への移行が可能になっています。自動化は依然として現代の製造業の礎であり、反復的で高精度な作業に理想的ですが、今やそれらのシステムを飛躍的に強化し、自己組織化と自己最適化を実現できます。また、産業の課題を解決するよう設計された直感的なAI技術によって、産業プロセスの複雑さを単純化することもできます。これにより、人々は意欲低下や負傷につながる反復的な作業に費やす時間を減らし、より価値の高い監督や改善活動に集中できるようになります。例えば、AIによるコード生成により、エンジニアは機械を一行ずつプログラムする必要がなくなり、製品の改良に集中できます。また、かつて単一の機械での継続的な操作を担当していたオペレーターが、ライン全体やプロセスをより広い視野で捉えることも可能になります。大切なのは、技術によって人々が自らの可能性を最大限に発揮できるよう支援することです。
「多くの組織が産業用AIの導入に熱心である一方、それを成功裏に展開するには、意図的な導入と現実的なアプローチが必要です。AIを活用したソリューションの導入には、安全性、セキュリティ、信頼性が不可欠な複雑な産業環境において、デジタルシステムと物理システムを統合することが伴います。成功した展開と拡張性には、産業向けに設計されたAIと、それを扱う人々が必要です。
「技術だけでは変革は起こりません。人々を中心に据えた戦略の実行が不可欠です。私にとってわくわくするのは、人々に『スーパーパワー』を与え、より戦略的で創造的になれるようにしていることです。これは、人間と機械の間にシナジーを生み出し、両者がそれぞれの最大限の可能性に到達できるようにすることなのです。」
スリエカ・コルル、最高戦略責任者、Pearson
「生成AIとエージェント型AIの能力における新たな進展により、個別化された学習体験が可能になり、評価の新たなアプローチが促進され、コンテンツの作成と選別の在り方が形作られるでしょう。今後5年間で、教育業界全体のプロバイダーは、大規模に個別化されたコンテンツを提供するようになり、リアルタイムのフィードバックとコーチングによって教育者と学習者の双方を支援するようになるでしょう。
「組織内では、学習は業務の流れの中でシームレスに行われ、AIシステムがライブで個別化されたコンテンツ、フィードバック、評価を提供するようになります。スキルの追跡と資格認定は、より機動的な人材育成と、個人のキャリアの流動性の向上の両方にとって中心的な役割を担うでしょう。これらすべてには、学習・開発部門が継続的な学習を形作り、実施することが求められます。
「AI活用の当初の焦点は、どの役割を自動化できるかにありましたが、持続的な生産性向上の恩恵は、技術を効果的に活用する人々の能力によってもたらされるでしょう。これは、AIツールにできることと、人材がそれをどれほど上手く使えるかとの間にある「学習ギャップ」に対処することによってのみ実現します。最も成功する組織は、AIへの習熟と並行して、批判的思考、創造性、識別力など、成功に不可欠な人間の能力の育成に投資するでしょう。教育プロバイダーは、透明性があり、信頼でき、直感的で、学習成果を提供するよう意図的に設計され、教育者がAIの力を安全かつ効果的に活用し、業界全体の学習効果を高めるのに役立つツールを構築する必要があるでしょう。」
アントニオ・デ・ラ・トーレ・ディアス、企業戦略・最適化部門責任者、Repsol
「エネルギーは、経済の発展と社会の繁栄にとって最も重要な産業の一つです。政治的な分断に起因する、現在の漸進的な不確実性の下で、エネルギー転換は、環境への配慮、供給の安定性、工業化、手頃な価格を組み合わせた、世界規模での最適化された歩みに向けて、新たな課題と機会の両方に直面しています。
「当社の人材は、私たちが構築している、進化したグローバルなエネルギー付加価値連鎖の重要な要素です。その独自の特性を考慮しながら、AIと人材の適切な組み合わせを最適化する方法は、競争優位性を強化し、すべての利害関係者の利益のために、より付加価値の高い製品やサービスを提供するのに役立つでしょう。これはエネルギー業界にとって新たな課題であり、その目標を達成するために、より専門化され、かつグローバルな職務プロファイルを生み出しています。」
アダム・ハインズ、CEO室長兼上級専務取締役、Hines
「どの業界に身を置いていようとも、AIを取り巻く追い風は否定できません。Hinesのようなグローバルな不動産投資家は、中期的および近い将来において、すでにいくつかの重要な転換点を目にしています。
「注目すべき重要な変化は、AIが労働者の生産性、交通、そして物件の利用method事例に至るまであらゆるものに影響を与えることによる、資産クラスの融合です。
「労働者は、より迅速に業務を遂行しており、またAIによって自動化された業務を行う必要がなくなりつつあります。企業がエントリーレベルの人材の採用を減らす中、この変化は企業の階層の最下層においてすでに労働力に影響を及ぼしています。
「しかし、当社のポートフォリオに入居している雇用主が、スペースの必要性をどう捉えるかも再構築されつつあります。必要なスペースの量というよりも、むしろどのような種類のスペースが必要かが問題になっています。将来的には、都市を構成する建物が生産性によって評価されるようになる可能性があり、AIがそれを可能にするでしょう。
「私たちが見出している機会は明白です。データセンター、電力供給された土地、産業用不動産などの不動産プロジェクトは、今や都市を支えるだけでなく、進行中のAIブームを支える新たな「インフラ」となっています。」
