シスコ（Cisco）のシニアバイスプレジデント兼グローバルイノベーション責任者であるガイ・ディードリッヒ氏。
ギャラップによると、過去2年間だけで職場でAIを使用する米国の従業員の割合はほぼ2倍になり、特にホワイトカラーの専門職やリーダーシップ層での採用が急速に進んでいる。現在、3人に1人のリーダーが週に数回AIを使用している。
職場にAIが増え、ツールがますます複雑になるにつれて、企業がテクノロジー職を採用する際に求めるスキルも変化している。基本的なAIの知識だけでは、もはや十分ではない。基本的なチャットボットから高度なエージェントへの移行により、企業は高度に専門化された技術スキルを持つ新たな人材を求めるようになっている。
一方で、システムがより多くのタスクを担うようになるにつれ、人間特有のスキルへの需要はさらに価値が高まっている。今、組織はスキル戦略を適応させる必要があり、個人もこれらの新しい要件に備える必要がある。
基本的なAIから専門的な技術スキルへ
テクノロジー職は、複雑な新しいAI技術が労働力に加わることで変革が進んでいる。AIエージェントが登場した現在、基本的なAIリテラシーはもはや差別化要因ではない。組織は今、エージェントやその他の最先端AI技術を効率的かつ生産的に保つスキルを持つ専門家を優先している。
実際、最近のAIワークフォースコンソーシアムレポートによると、AI/MLエンジニアからAIリスク・ガバナンスの専門家まで、高度に専門化されたAIポジションが現在、テクノロジー市場の成長を牽引している。
これは単なるトレンドではなく、業界の採用パターンの全面的な変化である。世界経済フォーラムの「Future of Jobs 2025」レポートによると、AIとビッグデータは最も急速に成長しているスキルのリストのトップに位置し、調査対象の雇用主の85%が2030年までにこれらの分野でのスキルアップを優先する計画を立てている。
Pythonや基本的な機械学習などの基礎的な能力は依然として価値があるが、大規模言語モデル（LLM）のセキュリティとジェイルブレイク防御、基盤モデルの適応、マルチエージェントシステムなどのスキルへの需要に取って代わられており、わずか数年前の求職者が直面していた市場と比較して、劇的に変化した雇職市場を示している。
シスコの「Rev Up to Recert」プログラムは、Learn with Ciscoプラットフォームの一部であり、選ばれたテクノロジートレーニングコースへのアクセスを一時的に無料で提供している。最近、中級ITプロフェッショナル向けのAIインフラストラクチャに焦点を当てた提供が特に強い参加を集めたが、これは多くの技術者が入門的なAIコンセプトを超えて、より専門的で実践的な専門知識を得ることに熱心であることを示している。
二重の使命：技術的な器用さと人間的スキル
AIの能力が成長するにつれて、専門的なスキルへのプレミアムも高まっている。しかし、プロフェッショナルを際立たせるのは、強力なAI能力だけではない。それは、思慮深い人間の判断力、創造性、問題解決能力、共感と深い技術的専門知識の組み合わせである。
この変化は単に哲学的なものではなく、実用的なものである。インテリジェントシステムはより自律的になり、それらが生み出す課題は技術的なものと同様に人間的なものになっている。AIエージェントと人間の労働者の両方がタスクを完了する職場では、組織は曖昧さをナビゲートし、多様なチームを団結させることができるリーダーを必要とする。イノベーションは、明確なコミュニケーション、積極的なコラボレーション、原則に基づいたリーダーシップによって導かれた場合にのみ、意図した影響を達成する。
その結果、テクノロジー、法律、倫理の交差点での専門知識への需要が急増している。社会的影響を予測し、組織を規制上および倫理的な課題を通じて導くことができるプロフェッショナルは高い需要がある。
世界経済フォーラムはこの点を強調し、創造性、回復力、適応性を今後10年間で最も急速に成長するスキルクラスターの中に挙げている。変化が唯一の定数である業界では、人間と機械の知性の両方を活用する人々が次に来るものを形作るだろう。
ギャップを認識し、そして埋める
変化には、パートナーシップと共有責任によって推進される、スキル構築への新しいアプローチが必要である。例えば、AIワークフォースコンソーシアムは、生涯学習が経済的な必須事項であることを認識し、今後10年間で9500万人のスキルアップとリスキリングに取り組むことを約束している。アマゾンのような主要組織も同様の投資を行っており、成功は学習と適応できる労働力に依存するという共通の理解を示している。
これは、どの1つの企業やセクターだけで解決できる課題ではない。機会を拡大し、スキルギャップを埋めるには、官民のパートナーシップが必要である。企業、政府、教育機関は基本的なAIトレーニングを超えて、絶え間ない変化に対応するために高度な学習の文化を育む必要がある。
従業員にとって、これは新しい資格を取得する以上のことを意味する。既存の強みを基盤とし、実践的な経験を求め、利用可能な豊富なリソースを活用することが重要である。エントリーレベルの人材は、プロンプトエンジニアリング、倫理的AI、機械学習などのAIスキルに焦点を当て、中級レベルのプロフェッショナルは機械学習オペレーション（MLOps）、戦略、プロジェクト管理などの分野に拡大すべきである。スキルアップを継続的な旅として捉える人々が、最も繁栄する準備ができているだろう。
私たちはもはやAI時代の入り口に立っているのではなく、大胆かつ決断力を持って行動する人々に報いるペースで進む、その真っただ中にいる。組織と個人の両方にとって、成功はスキルに投資し、生涯学習を受け入れ、変化に敏捷性をもって対応する人々のものとなるだろう。
