明らかに、仕事の家族が一夜にして消えることはありません。変化には時間がかかります。しかし、先を見据えることは、全員のエネルギーを方向づけ、仕事の減少という運命と憂鬱からキャリアを遠ざけるのに役立ちます。  AI の仕事への影響に関するレポートを読むと、めまいがすることがあります。  AI のせいで世界中で 8,500 万人の雇用が失われるだろう ( ）   オリバー・ワイマン フォーラム ソフトウェア開発者は次のように予測しています。 ?!   2040年までに絶滅するかもしれない : 「今後 5 年間で、8,300 万人の雇用が失われ、6,900 万人の雇用が創出されると予測されています。」 世界経済フォーラム 世界の労働力の 40% (14 億人) は再教育が必要になります。 ( ）   IBMの調査 プロダクト マネージャーとして、私は ポスト AI の世界で自分のキャリアに将来はあるのかという質問をします。 当然、   これらの数字は、タオルを投げて、「まあ、あきらめて、見て見ぬふりをして、何が起こるか見てみましょう」と言うのに十分悪いように聞こえる 。しかし それは： かもしれません 私の主張全体 破壊的なトレンドは、正しい方向に目を向けていてノイズを乗り越えることができれば、かなり前から目に見えます。 どのような新興テクノロジーでも、運用に関する専門知識のレベルに到達するのは比較的簡単です。 おそらく今後数年以内にほぼ完全に淘汰されるであろう仕事もあれば（私が賭けているのは最前線のカスタマーサポートだ）、その後ブームサイクルを経る仕事もある。 これらについては、従来の市場では十分な供給ができなくなり、過去 10 ～ 15 年間のコーディング ブート キャンプで行われたのと同様の資格のリブランディングが見られるでしょう。 テクノロジー業界に携わる私たちのほとんどは、おそらく中間のどこかに到達するでしょう。たとえ変化が急速に起こったとしても、私たちには完全な方向転換を必要とするのではなく、新しいスキル（と機会）に向けて反復する選択肢と余裕があります。 デザイナー、開発者、PM: AI は一部を殺し、一部を生み出す 2027 年までに ( ): 世界経済フォーラム デザイナーの需要はある程度増加するでしょう。 開発者の種類によっては、仕事が最大 25% 増加する可能性があります (ブロックチェーン開発者はその集団のリーダーの 1 つです!)  PM の仕事のおよそ 10% がなくなり、およそ 10% が追加されるため、実質ゼロになります。実はプロダクトマネジメントというのは、 。しかし、AI PM とランダム PM の経験は代替不可能であるため、主な利点は、成長するテクノロジー (AI かその他かに関係なく) にできるだけ近いことです。   AI 人材に最も求められる人材の 1 つ   私たちの個人的な経験に影響を与えるマクロトレンド: エンゲルのポーズとソローのパラドックス 私たちが進歩、自分自身の関連性、そして今後 10 ～ 20 年のキャリアを 経験するかを決定するのは、単に雇用の機会だけではありません。マクロトレンドにも影響を受けるでしょう。 どのように 中期的な影響は全体的に悪いかもしれないが、うまくいけば、私たちは好転するまで生きていけるだろう：エンゲルスの一時停止 エンゲルスの『ポーズ』は、GDPが急成長する一方で労働者階級の賃金が停滞した1800年代初頭の英国産業革命を描いている。いくつかの理論がありますが、最終的には、急成長しているビジネスの所有者と投資家が利益をポケットに入れ、賃金を比較的横ばいに保ったということです。 聞き覚えがあるとしたら - 先進国経済は現在、エンゲルスの「1980 年以降のコンピューター革命」の新たな一時状態にあると主張しています。 カール・ベネディクト・フレイ 彼は、初期の労働者代替技術は賃金を下げる傾向があると説明する。労働力を増強する高度なテクノロジーがさらに登場すると、賃金と人材の需要が増加する傾向にあります。  「もしテクノロジーが既存の仕事の労働者に取って代われば、賃金や労働によって生じる国民所得の割合は低下するかもしれない。対照的に、テクノロジーの変化が労働力を増強しているのであれば、労働者の既存の仕事の生産性が向上するか、まったく新しい労働集約的な活動が生み出されるだろう」 、それによって労働需要が増加します。  (…) 所得に占める資本の割合が増大するということは、技術進歩による利益が非常に不平等に分配されることを意味していた。企業の利益は実業家によって捕らえられ、彼らはそれを工場や機械に再投資したのである。」 これは楽観的な兆しです！そして、企業が期待しているものと一致しています。 調査対象となった経営幹部の 87% は、従業員は生成 AI に置き換えられるよりも強化される可能性が高いと考えています。   IBM から  : OWF  「一部の専門家は、従業員の現在の業務が生成型 AI と自動化によってどのような影響を受けるかを調査し、業務をトランザクション関連、リレーショナル関連、専門知識関連の 3 つのタイプに分類しています。私たちのトランザクション業務の多くは、ロボットによるプロセスオートメーション、機械学習、生成型 AI の組み合わせによって代替される一方、深い専門知識や人間のコラボレーションを必要とする作業はますます強化されるでしょう。」  AI 革命の差し迫った兆候を待つのはスヌーズフェストになる可能性があります: ソローのパラドックスと生産性の J カーブ ソローのパラドックスと 同様の現象について話しています。つまり、私たち（経済、企業、CEO、投資家と同じように）が「画期的な」テクノロジーに資金を注ぎ込んでも、その効果はしばらく現れないように見えるということです。 エリック・ブリニョルフセンの生産性 J カーブ 同様の疑問は 1987 年に提起され、経済学者のロバート ソローは、コンピューター時代の急成長と予想される生産性の向上との間に乖離があることを観察しました。この観察は現在「ソローのパラドックス」として知られています。 企業と政府はITインフラに資金を注ぎ込んだが、期待されていた生産性の飛躍的な向上は著しく見られなかった。この矛盾により、多くの人は、問題はテクノロジーの能力ではなく、その実装方法にあるのではないかと疑問に思いました。 (  ）   OWF エリック・ブリニョルフセンは、その理由を次のように説明しています。 汎用テクノロジーは、新しいプロセス、製品、ビジネス モデル、人的資本の共同発明を含む、大幅な補完的な投資を可能にし、またそれを必要とします。これらの補完的投資は、企業にとって貴重な資産を生み出したとしても、多くの場合無形であり、国民経済計算ではあまり測定されません。 彼 そして、電気モーターの革命的な効果が実現するまでになぜ時間がかかったのか: 第一世代の工場管理者は、蒸気エンジン 、蒸気エンジンの限界を中心に組織された工場から蒸気エンジンを取り出し、ポンと放り出しました。その代わりに電気エンジンが搭載されます。 蒸気エンジンが電気モーターに置き換えられた例を示します 用に特別に建設され 新しい管理者の波が電気エンジンのアフォーダンスに合わせてシステムとワークフローを再設計するまで、期待された革新性と生産性が確認できませんでした。 誰も雇用主が効果的なスキル再教育の推進者であると期待すべきではない 「なるほど、AI がそれほど重要であり、雇用する人材が不足しているのであれば、企業は人材の育成に資金を投資するはずだ」と言う人もいるかもしれません。そして確かに、彼らはそうするだろう。それを裏付ける統計はたくさんあります。 しかし、企業が提供できるもの（そしてその速さ）と、人々が仕事に必要なものとの間には、すでに重大かつますます不一致が生じています。ましてや、従業員が雇用市場で競争力を発揮するために必要なものと、既存の能力をわずかに向上させるために必要なものとは、言うまでもありません。狭義の仕事。から  : OWF   さて、ここで浮いている秘訣は何でしょうか？ 個人レベルでは、以下の間には落胆するような断絶があります。  AI ができること、または AI が私たちの仕事にどのよう 変革をもたらすのかという漠然とした約束と、現時点で既存の製品が実際にできること。 な  AI 人材に対する需要が何を求めているかと、供給市場が今日どこにあるか (つまり、私たち従業員がどこにいるか) の間です。 しかし、これらの傾向は両方とも動きのある部分です。重要なのは、後ろに留まるのではなく、前進するピースの1人になることです。解毒剤は、私たち一人ひとりが、実際に進歩をもたらす応用や機会に必然的に気づき始めるまで、何かを使用し、何かを構築し、何かを学ぶことです (これについては次の投稿で説明します)。    PS.この投稿が気に入った場合は、  での私の今後の見解も気に入っていただけるでしょう。そこでは、データと市場の洞察を深く掘り下げながら、破壊的テクノロジーとその機会についての実用的な見解を書いています。 hypegeist.substack.com でも公開されています ここ

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