近年、AI（人工知能）は新興技術から、業界を超えて業務に深く組み込まれたツールへと移行した。AIが業務の中心となるにつれ、採用プロセスと現在および将来の従業員の能力が、企業が急速に変化するビジネス環境をどれだけうまく乗り切れるかを左右する重要な役割を果たすようになっている。
データサイエンティスト、プロンプトエンジニア、AIエンジニアなど、技術ツールとニーズが絶えず進化する中で、どの職種が企業に最も貢献するかを見極めることは難しい。以下では、Forbes Business Councilのメンバー20人が、企業が最初に採用すべき最も重要な職種を決定する際に考慮すべき要因を詳述する。
1. 目の前の課題
AIが業務の中核となるにつれ、真の問題は「どのAI職種を最初に採用すべきか」ではなく、「どんな課題を解決しようとしているのか」だ。ほとんどの企業は、まだフルタイムの専門家を必要としていない。はるかに効果的なのは、多様なスキルを持ち、迅速に適応できるAI契約社員の柔軟なベンチだ。AIは機敏性を重視するため、人材モデルもそうあるべきだ。- マーシャル・モリス氏、HomeLife Brands
2. ミッションと企業文化との整合性
AI関連の職種を決定する際に最初に考慮すべき要因は、AIが組織のミッションと文化にどのように整合するかを判断することだ。整合性が確認されたら、最初の職種は、AIが文化的整合性を維持しながら組織が目標を達成する方法に与える影響によって決定できる。- マシュー・デイビス氏、GDI Insurance
3. 期待される影響
肩書きは、その席に座る人物よりもはるかに重要性が低い。この変革を形作るリーダーは、明確な判断力、謙虚さ、励まし、そして効率的なアプローチだけでなく創造的なアプローチでAIを使用する姿勢をもたらす。どの職種でも影響を与えることはできるが、誰を採用するかによって、その影響が永続的で、ポジティブで、早期採用者を超えて拡張可能かどうかが決まる。- アリソン・ウィリアムズ氏、idealis advisory
4. 当面のニーズと長期目標
AI職種を採用する際、企業は当面の業務ニーズと長期的な戦略目標のバランスを取るべきだ。特に既存のAI経験が不足している場合はなおさらだ。プロンプトエンジニアやデータサイエンティストのような職種を優先し、迅速な価値を提供しながら基盤的能力も構築できる専門家とジェネラリストを組み合わせることが重要だ。これにより、迅速な影響と持続可能なAI成長が保証される。- アニー・ファン氏、Diligent Corporation
5. AI能力とユーザーニーズのバランスを取る能力
AIが何ができるかとユーザーが何を必要としているかの間を橋渡しできる職種は、専門知識や肩書きよりも初期段階ではより重要であることが多い。なぜなら、これらの従業員がAI技術が実際にユーザーの問題を解決していることを保証するからだ。ほとんどの企業は、ゼロから全く新しいモデルを構築するよりも、既存のAI技術を使用して自社の問題に適用することで恩恵を受ける。- サラ・マウスコフ氏、Winnie
6. 技術戦略の必要性
私は、AIを含む技術戦略の実装を支援するために採用される技術マネージャーの流入を目にしている。これは私が2025年に下した最良の決断であり、中小企業にとっても重要だと考えている。この職種は複数の領域を統合するものであり、一度に多くのことを抱え込むべきではないため、これに集中し、変化に追いつく時間を持つ少なくとも1人の人材を確保することが不可欠だ。- シンディ・フリー氏
7. リスクギャップ
最大のリスクギャップを埋める職種から始めよう。例えば、課題がデータ品質であれば、データサイエンティストから始める。問題が安全な展開であれば、AI倫理専門家を採用する。採用が問題であれば、プロンプトエンジニアに焦点を当てる。重要な採用は、AIを概念から信頼性が高く説明責任のあるビジネス価値に変える人材だ。- アーロン・ダリワル氏、avua
8. 方向性
データだけでなく、方向性を守る職種を採用しよう。明確さがなければツールは役に立たない。AI倫理専門家やプロンプトエンジニアも重要だが、真の優先事項は、AIをより良い意思決定に変えられる人材だ。戦略を先導し、その後に人材を積み上げよう。- マイケル・ランクトット氏、YoungNRetired
9. ガバナンスに関する明確性
すべてのステークホルダーが非生産的な作業を避けるために、ガバナンスに関する明確性を持つことが不可欠だ。まず、これらの専門家が提供するサービスをアウトソーシングしよう。ガバナンス計画の文脈で各職種の役割を理解すれば、失敗を避け、最初に埋めるべき職種に優先順位をつけることができる。- ジム・オーウェンズ氏、West Texas National Bank
10. 変革管理戦略
効果的なAI戦略は変革管理から始まる。エンジニアや倫理専門家の採用に焦点を当てるのではなく、チームに焦点を当てよう。業務改善は、人々への影響を理解し、彼らの賛同を得ることに依存している。- リー・シャピロ氏、7wireVentures
11. ビジネスへの影響に対する説明責任
重要な要因の1つは、ビジネスへの影響に対する説明責任がどこにあるかだ。最初の重要な採用は、モデルやプロンプトを構築するだけでなく、AIを意思決定、ワークフロー、測定可能な結果に変換できる人材であるべきだ。明確な所有権がなければ、AIは理論的なままだ。専門的な職種は後で重要になるが、影響を重視した統合が最初に来なければならない。- ヴァズゲン・ハルチュニャン氏、ELDORADO (Elmarket LLC)
12. 潜在的なミス
まず、AIが失敗した場合に何が起こるかを考えよう。例えば、医療や法律の分野では、不完全な回答が問題を引き起こす──その場合どうするか。AIは魔法ではなく、多くの「if-then」文の集合だ。チェック、最小限の即興、非常に明確なデータが必要だ。私はセキュリティと法的部分から始める。- ミコラ・ルカシュク氏、Marketing Link LLC
13. 適応力
これは成熟した企業には当てはまらないかもしれないが、初期段階では適応力が重要な要因だと考えている。初期チームは流動的知性を持つ人材を採用すべきだ。つまり、AIスタック、ユースケース、制約がまだ進化しているため、ビジネス上の問題を構築し、製品に変換できる人材だ。- アマン・ミシュラ氏、Unsiloed AI
14. 意思決定の質の向上
まず意思決定の質を向上させる職種を採用しよう。AIは迅速にアウトプットを生成するが、悪いインプットと不明確なガードレールがすべてを壊す。ビジネスを理解する強力なAIストラテジストまたはデータリーダーは、実際の成果を推進する方法でプロンプト、ポリシー、モデルを形成できる。その基盤がなければ、専門職種は決して複合的な効果を生まない。- ジャスティン・インマン氏、emberos
15. 共有責任
職種から始めてはいけない。私たちはITでこれを見てきたが、その結果、ビジネスがリクエストを送信する間、タスクは脇に置かれた。今日、すべてのリーダーはITに精通していることが期待されており、AIも同じだ。重要な動きは、すべての職種のすべての採用者が、自分の機能でAIを使用する方法をすでに知っていることを確認することだ。- ジョン・パリンカス氏、Institute for Digital Transformation
16. 採用
実装だけでなく、採用を担当する人材から始めよう。技術は失敗しない。採用が失敗するのだ。私が40年間にわたって貢献したシステムが機能したのは、誰かが技術と人々の間の橋を所有していたからだ。あなたの最初のAI採用者も同じことをすべきだ。業務を理解し、採用を推進する。モデルを構築するだけではいけない。- ドナ・ミッチェル氏、Mitchell Universal Network, LLC
17. 広範な内部エコシステムの必要性
その職種が外部から採用されるか、内部から登用されるかにかかわらず、企業のAIツールとプラットフォームがより広範な内部エコシステムの一部として相互接続することを保証するために、AIストラテジストを配置することが極めて重要だ。そうしなければ、私が「AI孤児」と呼ぶものを作り出すリスクがある。これらは、そのアウトプットを真の影響と具体的な成果に導く目的や統合を欠いたAIアウトプットだ。- サル・フエンテス氏、Decision Counsel
18. 一元化されたクリーンなデータ
私たちは、優れたAIソリューションを作成するには、顧客、ドメイン専門知識、データという3つの重要な要素があると考えている。最初の2つは作成が困難で、持っているか持っていないかのどちらかだ。3番目の要素であるデータは、真の投資だ。AIソリューションが業務のあらゆる側面を活用できるように、一元化され、正規化され、クリーンなデータを維持する必要がある。- アンドリュー・スターン氏、Quilt Software
19. 収益への影響
企業は、オファーを送る前に、各採用が収益にどのように影響するかを明確に理解する必要がある。チームのギャップ、特に収益を生み出すプロジェクトを遅らせているギャップについて、本当に明確にしよう。そこから始めよう。- エミリー・レイノルズ氏、R Public Relations
20. 拡張性
私は常に、ビジネスの拡張性に直接影響を与える職種から始める。例えば、ウズベキスタンでFeedUpを拡大する際、私たちはAIインサイトを実行可能な意思決定に変換できる業務アナリストを優先した。配送、在庫、顧客体験を最適化する人材に焦点を当てよう。- ダイアナ・クルバノワ氏、UzFranchise
