人工知能が仕事を奪うという懸念への反論とも言えるが、コンサルティング会社のKPMGは本日、次のリストを発表した間もなく最も求められるAI職種になると予測する5つの職種のリストである。この予測は、同社自身のプロジェクトおよび助言を行っている案件に基づいている。その職種は次のとおり。
AIアーキテクト – 企業のどこでAIが役立つかを見極め、パフォーマンスを測定し、そして何より重要な点として「AIモデルを長期にわたって維持すること」を担う。アーキテクトが不足していることは、「企業がAIの取り組みを首尾よく維持できない大きな理由である」とKMPGは指摘する。
AIプロダクトマネージャー – チーム間の橋渡しを行い、特に規模を拡大する際にアイデアが確実に実行されるようにする。アーキテクトや人事部門と緊密に連携し、人間と機械の双方が効果的に働けるようにする。
データサイエンティスト – 利用可能な膨大なデータを管理し、そのデータに意味を持たせるためのアルゴリズムを設計する。
AIテクノロジー・ソフトウェアエンジニア – 「企業が直面する最大の問題の一つは、AIをパイロット段階から拡張可能な導入へと移行させることだ」とKMPGは記している。ソフトウェアエンジニアは、拡張可能な技術を構築する能力と、AIが実際にどのように機能するかを理解する能力の両方を備える必要がある。
AI倫理学者 – AIは数多くの倫理的課題をもたらしており、その課題は技術の発展とともに今後も明らかになっていく。ガイドラインを策定し、それが確実に守られるようにすることは、今後ますますフルタイムの仕事になっていくだろう。
どのような人材を育成し採用すべきかを列挙するのは容易だが、実際にそれらの職務に就く準備が整った人材のパイプラインを構築することは別の問題だ。予測の主執筆者であり、KPMGの米国データ・アナリティクス部門責任者でもあるブラッド・フィッシャーは、これらの職務に備えている人材が不足していると、Quartzに語った。
フィッシャーによると、大学やその他の教育機関におけるAI分野の教育は「かなり急速に」増加しているが、十分な速さではない。そのため、需要は当面の間、供給を上回り続けるだろうという。一部の職務は既存の従業員で充足できる可能性もある（例えば倫理学者など）が、その他の職務には、外部研修を通じて習得するのが最善となる可能性のある特定の専門的技術知識が必要だ。
「結局のところ、こうしたスキルの一部はほとんどの組織にすでに存在しているかもしれないが、大多数は単純に存在していない」とフィッシャーは述べる。「これらの職務は、既存人材の再教育・再訓練と、まったく新しい人材の採用を組み合わせて充足する必要があるだろう。」
このギャップは、労働市場に参入する人々と、その中で職種転換を考えている人々の双方に好機をもたらしている。フィッシャーは、AI関連の職に関心を持ちながらも、まだ学問的な進路を選んでいない人々に指針を示している。ビジネスプロセスのスキルは「習得」できるものの、と彼は述べ、「数学、計量経済学、コンピュータサイエンスなど、データサイエンティストやビッグデータのソフトウェアエンジニアになるための深い技術スキルに代わるものはない」と語った。
「技術的スキルがまったくない人がデータサイエンティストになることはおそらくできないが、AI倫理学者やAIプロジェクトマネージャーになるための素養を持っている可能性はある」と彼は助言する。「『すぐに即戦力となる』適切なスキルを持っている可能性は低いが、ある程度の努力をすれば、将来のAI専門家になることは可能だ。」
すでに働いているが、AI関連の職に移りたいと考えている人については、フィッシャーは、既存のスキルに最も適した職種を選び、「再教育」に備えるべきだと述べている。先進的な企業は、スキルニーズの大きな変化を見越して、まさにこれを行えるよう従業員を支援し始めていると指摘する。
ジョアン・キャッシュ氏は、取締役会会長を務めるMind Gym（行動科学を活用してオーダーメイドの研修を提供）は、一部の職種が実際になくなる一方で、AIや自動化の利用が拡大するにつれ、繊細なスキルを必要とする他の種類の職種へのニーズは高まると述べている。
「例えば、多くのファイナンス業務は自動化できるため、若手のファイナンス人材の必要数は減少するでしょう」と彼女は述べ、「しかし、残された人々の業務を監督するために、高度なスキルを持つマネージャーがより多く[必要とされる]ようになるでしょう」と続けた。彼女はそう述べている。
職種が入れ替わるにつれ、新たな職種が生まれ、他の職種が失われ、人間と機械の境界線はぼやけるというより、むしろ明確になっていく可能性が高い。新たな職種は「思いやり、共感力、感情知性を備えていること」に基づくものになるとキャッシュ氏は述べる。
