Smoothstackの最高経営責任者（CEO）であるJohn Akkara（ジョン・アッカラ）氏。起業家。機会創出とインパクト創造に情熱を注ぐ支援者。
私がディビジョンIのテニス奨学金を得て米国に来たとき、多くの人と同様に、努力と大学の学位があれば成功の方程式は完成すると信じていた。しかし、競争の場が平等ではないことにすぐに気づいた。
私の大学のルームメイトは、私が知る中で最も有能な人物の一人だった。頭が良く、意欲的で、学びも早かった。しかし、卒業後、彼は自分の潜在能力をはるかに下回る低賃金の仕事に就いた。それは彼にスキルがなかったからではなく、適切な扉を開くことが多いネットワークやアクセスが欠けていたからだった。
それは私の心に残った。私は仕事への倫理観と教育があれば十分だと信じて育った。しかし、ここで私は、すべての適切な資質を持つ人が、スタートする前に脇に追いやられるのを目の当たりにしていた。
問題を反対側から見る
数年後、私はIT企業でコンサルティングの仕事をしていて、自分がその方程式の反対側にいることに気づいた。今度は私が人材を探す側だった。クライアントは特殊な技術に精通した高度なスキルを持つエンジニアを必要としていたが、私たちは十分な速さで彼らを見つけることができなかった。
見出しはどれも同じことを言っていた。巨大な「スキルギャップ」があると。そしてそれには真実があった—しかしそれは全体像ではなかった。私が見た現実はもっと複雑だった。確かに、特定のスキルは不足していた。しかし同時に、従来の採用フィルターを通過できなかった多くの有能な人々も目にした—適切な環境、ツール、トレーニングがあれば、間違いなく仕事をこなせる人々だ。
それは単なる不足ではなかった。ミスマッチだった。潜在能力は存在していたが、システムはそれを表面化させるように構築されていなかった。
次のベンチャーの創設
私はそのミスマッチを修正するためにSmoothstackを立ち上げた。アイデアはシンプルだった。経歴に関係なく、高い適性と意欲を持つ個人を特定し、実際の環境で即座に生産性を発揮できるよう準備させること。それは、生の能力を持つ人々を見つける拡張可能な方法を作り出し、教科書のシナリオだけでなく、仕事の現実を反映した実践的なプロジェクトベースのトレーニングを提供することを意味した。
私たちは単に役割を埋めようとしていたわけではなかった。未開拓の潜在能力と、それを最も必要としている企業との間に橋を架けていたのだ。何年もの間、それは「スキルギャップ」問題を直接解決することを意味していた。つまり、十分な速さで採用に苦労している組織に、訓練され、すぐに働ける人材を供給することだった。
しかし、何かが変わり始めた。
誰も無視できない変化
エンジニアへの需要が高いままであっても、採用パターンが変化していることに気づき始めた。一部のセクターでは採用が減速した—企業がより少ない仕事を必要としていたからではなく、一人のエンジニアが提供できるものの定義が変わったからだ。
理由は明らかだった：人工知能（AI）。
AIは単に人々の作業速度を上げるだけでなく、彼らが達成できることの規模を変えていた。AIを自分のワークフローに組み込む方法を知っているエンジニアは、以前なら数カ月かかっていたことを数週間で達成できるようになった。プロジェクトサイクル全体が、かつての時間のほんの一部に圧縮できるようになった。
そのとき気づいた。議論は移行していた。もはやスキルギャップについて話しているのではなく、能力ギャップを見ていたのだ。
スキルギャップから能力ギャップへ
古いモデルでは、より多くの成果が必要な場合、より多くの人を雇った。この方程式は生産性の向上が段階的なものであった場合に機能した。
しかし、AIが仕事に完全に統合されると、生産性の向上は段階的ではなく—指数関数的になる。私はAIネイティブなエンジニアが従来の役割の何倍もの成果を出すのを見てきた。その優位性は、設計から納品までのプロジェクトのライフサイクル全体に適用されると、さらに増大する。
この環境では、人数は最も重要な指標ではなく—能力が重要だ。つまり、今日の本当の採用課題は十分な人数を見つけることではなく、適切な人材を見つけることなのだ。
AIネイティブ時代に向けた構築
私のビジネスにとって、これは使命の進化を意味した。私たちは依然として高い潜在能力を持つ人材を見つけ、高需要の役割に向けて育成しているが、現在はAIの流暢さがその準備の核心にある。
私たちのAIネイティブなエンジニアは、AIツールを時々使うだけでなく、ワークフローのあらゆる部分にそれらを組み込んでいる。コード生成の自動化、テストの加速、システムの最適化、運用効率の向上など、彼らはAIを能力の乗数として扱っている。
これがリーダーにとって意味すること
この変化は、リーダーが人材戦略について考える方法を変える：
• 大量採用よりも選択的採用： 成功は最大のチームを構築することではない。AIに精通した人材の最高の集中度を持つことだ。
• 継続的なスキルアップ： AIは急速に進化している。成功する人々は、新しいツールやワークフローに同じくらい速く適応できる人々だろう。
• AIをコアコンピテンシーとして： それはオプションのスキルであってはならない。AI能力は初日からトレーニングと開発に直接組み込まれなければならない。
今後5年間で、多くの業界で全体的な採用量が横ばいまたは減少する中でも、AIネイティブな人材への需要が急増すると予想している。テクノロジーリーダーにとって、課題はエンジニアの数よりも、各エンジニアがAIを通じて出力を増幅する能力がどれだけあるかということになるだろう。
この変化をマスターする組織は、市場投入までの時間を短縮し、コストを削減し、イノベーションサイクルを加速させるだろう。
過去を振り返り、未来を見据える
大学時代のルームメイトのことを思い返すと、私はまだ非凡なことをする生の能力を持つ人—それを示す適切な機会が必要だっただけの人を見ている。
それが私にとってこの仕事の核心だ。ツールと技術は変わった。スピードは変わった。しかし使命は変わっていない：アクセスがなかった場所にアクセスを作り、資格ではなく能力にキャリアを構築し、人材が可能だと思わなかった場所で成功するのを助けること。
私たちは「人数を数える時代」から「人々の能力を掛け算する時代」へと移行している—そして企業はこのギャップを、一人のキャリアと一つのチームごとに埋めつつある。
