自動化と人工知能（AI）が日常業務にますます組み込まれるなか、リーダーたちは従業員のスキル構築や専門職の進化について再考を迫られている。アップスキリング、リスキリング、人材の流動性は、変化するビジネス環境において競争力、回復力、関連性を維持するための中核的要素となっている。
急速な変化に対応する人材育成戦略を設計するには、新しい研修プログラムを追加するだけでは不十分だ。意図的な取り組み、適応力、そしてテクノロジー導入と従業員体験の明確な結びつきが必要となる。以下では、Forbes Business Councilのメンバーが、人材育成がイノベーションを支援しながら、エンゲージメントと長期的なロイヤルティを強化する方法についてアドバイスを共有する。
1. 透明性と信頼から始める
変革が来ることを明確にし、何もしないという選択肢はないことを伝える。目標は成長であり、雇用削減ではない。AIを使ってチームの実際の課題を解決し、それがいかに効果を高めるかを示す。対話を促し、信頼を築く、オープンで人間中心のテクノロジー戦略を伝えることだ。- Nashay Naeve氏、 Tsubaki Nakashima
2. AIを使って低価値業務を排除する
AIを脅威として扱うのをやめよう。代わりに、単調な作業を排除するツールとして扱うべきだ。チームに反復的なタスクにAIを使う方法を教え、彼らが実際に楽しめる高付加価値の仕事に時間を割けるようにする投資をしよう。BrightStarでは、保険認証、入金処理、給与計算などのワークフローを自動化した。人々は、時代遅れのプロセスを守っているときではなく、仕事に意味を感じるときにエンゲージメントを維持する。- Shelly Sun Berkowitz氏、 Founder 2 Founder
3. アップスキリングを成長の道筋として位置づける
アップスキリングを補習プログラムではなく、成長の道筋として扱おう。最も強い企業は、AIと自動化の研修を実際の流動性の機会と結びつけ、従業員が組織での将来を見られるようにしている。新しいツールが自分たちを置き換えるのではなく、影響力を拡大することを人々が理解すれば、エンゲージメントとロイヤルティは高まる。- Tejas Shah氏、The Villa Life
4. 従業員に学び方を教える
仕事のために人々を訓練するのをやめよう。代わりに、学び方を教えるのだ。ほとんどのアップスキリングプログラムは、開始時点ですでに時代遅れになっている。今重要な実際のスキルは、次に何を学ぶ価値があるかを見極め、素早く自分で学ぶというメタスキルだ。これを正しく理解している企業は、研修プログラムを実施しない。好奇心旺盛な人材を雇い、邪魔をしないのだ。- Dhruv Roongta氏、Slashy
5. 役割ではなく能力に焦点を当てる
ほとんどの人材戦略が失敗するのは、AIが積極的に解体している仕事のために人々を訓練するからだ。勝利への転換は、役割ではなく能力を中心に設計することだ。何が自動化されるかをマッピングし、実際のプロジェクトと有給のスキル構築を通じて、人々をより高度な判断業務に移行させる。従業員が学習ポータルだけでなく、企業での将来を見られるとき、ロイヤルティは育つ。- Katie Breault氏、YUPRO Placement
6. 実際の業務を中心に開発を設計する
抽象的な研修ではなく、実際の業務を中心に人材育成を設計しよう。AIと自動化を実際のプロジェクトに組み込み、明確な社内流動性の道筋と組み合わせる。従業員がテクノロジーが自分の役割とキャリアを拡大していると見れば、エンゲージメントが高まり、企業内で成長が起こるためロイヤルティが続く。- Ankit Pathak氏、 Consultadd Inc.
7. アップスキリングを明確なキャリアパスと結びつける
アップスキリングを単発の研修プログラムではなく、実際のキャリアパスと結びつけよう。自動化が生み出している役割にリンクした「スキルトラック」を作成し、実際のプロジェクトで実践するための保護された時間とメンターを提供する。昇進、社内異動、または給与で進捗を報いる。従業員が企業での自分の将来を明確に見られるとき、能力とともにエンゲージメントとロイヤルティが高まる。- Rawad Baroud氏、 ZeroGPT
8. 学習を業務に直接組み込む
我々は、学習が業務の隣ではなく、業務の中で起こるようにしている。新しいテクノロジーが業務の進め方を変える場合、実際の業務をしながらそれをテストさせ、それに応じて役割を再構築させる。多くの場合、この自律性は正式な研修よりも勝る。なぜなら、人々の投資意欲とエンゲージメントを維持するからだ。- Rytis Lauris氏、 Omnisend
9. 人材育成を生きたシステムとして扱う
業務が進化するにつれて、従業員の現在のスキルと隣接するスキルを継続的にマッピングする。AIを使って新たなニーズを特定し、的を絞ったリスキリングを推奨し、社内機会をより早く開放する。人々が静的な役割ではなく、目に見える進化する道筋を見るとき、投資意欲と適応力を感じ、留まって成長する可能性がはるかに高くなる。- Sandeep Dhillon氏、 High5
10. AI駆動型学習をカスタマイズされたキャリアプランに統合する
効果的な方法の1つは、パーソナライズされたAI駆動型学習をキャリア開発計画に統合することだ。AIを活用することで、組織はスキルギャップを特定し、将来のニーズを予測し、各個人の強みと志向に合わせてアップスキリングとリスキリングの機会を調整でき、開発を従業員にとって非常に関連性が高く、やる気を起こさせるものにできる。- Jordan Henry氏、 Veritas AI Consulting
11. タスク完了よりも批判的思考を優先する
タスクのための訓練をやめ、批判的思考のための訓練を始めよう。我々は、従業員を自動化プロセスに関与させることで戦略を設計している。彼らがAIが処理できる「雑用」タスクを特定するのを手伝うとき、彼らは脅威を感じるのではなく、力を与えられる。これは、彼らの成果だけでなく、頭脳に投資しているため、ロイヤルティを構築する。テクノロジーを代替物にするのではなく、パートナーにするのだ。- Adam Povlitz氏、 Anago Cleaning Systems
12. 学習を日常のワークフローに組み込む
学習を独立した研修ではなく、ワークフローに組み込もう。AIが反復的なタスクを吸収するにつれて、能力をメンターシップとスキル認識を伴うストレッチワークに変換する。社内人材マーケットプレイスを運営し、従業員を自動化設計やデータ品質業務などのプロジェクトにマッチングさせる。社内流動性と完了率を追跡する。人材育成が即時的で成果と結びついているとき、エンゲージメントは強化される。- Faustino Júnior氏、 FGMED
13. AI習熟度と構造化された実験を組み合わせる
AI導入は複雑だ。この分野の最前線にいる人々でさえ、しばしば遅れていると感じることを認めている。強力な人材戦略は、AI習熟度と構造化された実験を組み合わせ、従業員が成果に対する説明責任を維持しながら、自分の業務の一部を自動化できるようにすべきだ。手動実行からシステムレベルの思考と、ますます有能なツールの管理への移行が重要だ。- Jason Lee氏、 Predexon
14. スキル優先の社内マーケットプレイスを構築する
AIを使ってタスクを人材にマッピングし、実際の昇給と結びついたバッジを獲得する週次マイクロギグと迅速な学習スプリントを提供する。これをキャリアパスの透明性でバックアップし、新しいスキルを解放するたびに、より高位の役割への扉が開くようにする。この戦略は、日常業務を明確な成長の道筋に変え、人々が実際に将来を見られるため、ロイヤルティを維持する。- Sundar Kumarasamy氏、 Excelerate
15. ソフトスキル開発に投資する
ソフトスキルを見落とさないように。AIが変化を加速させるなか、組織は意図的に、多様な役割とレベルを集めて学び、協力し、実際の問題を解決する、部門横断的で高性能なチームを構築すべきだ。これにより、スキルの関連性が保たれ、将来に備えられると同時に、エンゲージメント、つながり、ロイヤルティが高まる。リスクは離脱にある。- Rick Elliott氏、 Panasonic Connect North America
16. 人材戦略を収益ドライバーに固定する
絶え間ないアップスキリングに過度に注力する代わりに、私は今日実際に企業収益を推進するものを中心に人材戦略を設計している。一度に1つの目標に焦点を当て、変更をテストし（A/B実験のように）、機能するものだけをスケールする。エンゲージメントとロイヤルティは、安全性、公平性、尊重から生まれる。従業員が絶えず再訓練されるのではなく、保護され、評価されていると感じるとき、彼らはパフォーマンスを発揮し、留まる。- Sima Mosbacher氏、 HIGHSCALE AI
17. 実際の従業員の意見を取り入れる
ロイヤルティは壮大なプログラムを通じて構築されるのではなく、一貫した小さな行動を通じて構築される。間違いは、個人からの実際の意見なしにソリューションを設計することだ。人々に自主性の使用と機会への可視性を与えるシステムを構築する。まず彼らがどこにいるかを理解するために耳を傾ける。地平線を示し、そして彼らに運転させる。- Curtis Anderson氏、 Nursa
