アーロン・ダリワル氏は、AI採用プラットフォームavuaのCEOである。
2026年は、グローバルなテクノロジー業界にとって転換点になると筆者は考えている。AIはもはや新興トレンドや大胆な予測ではなく、あらゆる主要市場においてソフトウェアの設計、展開、拡張の中核エンジンとなっている。欧州、中東、米国では、企業が製品開発、サイバーセキュリティ、顧客体験、クラウドインフラストラクチャなどにAIシステムを組み込んでいる。
しかし、最も重要な変革の1つは、人材の領域で展開されていると筆者は考えている。AIは、誰が採用され、チームがどのように機能し、急速に加速する業界で組織が優位性を保つために必要な能力を再定義している。
AI主導の採用プラットフォームのCEOとして、筆者はこの変化を日々目の当たりにしている。当社が支援する企業は、エンジニアリング基盤を再設計し、製品ライフサイクルを近代化し、AI対応システムを中心に業務を再構築している。これらの決定は、企業が創出する役割や長期的に構築する人材戦略にも影響を与えている。エンジニアリング、セキュリティ、製品、オペレーションにわたってこれらの新たな役割がどのように形成されているかを理解することで、リーダーは競争優位性がどこで形成されているか、そして最適な採用と組織設計の意思決定をどのように行うかについて、より明確な視点を得ることができると筆者は考えている。
AI主導の製品開発
AIは製品開発における基盤レイヤーとなっている。多くのテクノロジーチームは、予測モデリング、AI支援コーディング、自動テストパイプラインに依存して製品を市場に投入している。筆者が話を聞いた製品リーダーたちは、これらのシステムがユーザー行動を予測し、構造的な問題を早期に特定し、開発プロセス全体を通じて意思決定を加速させるのに役立っていると述べている。このようなシステムにより、チームはユーザーが製品とどのように相互作用するかを予測し、構造的またはパフォーマンスの問題を早期に検出し、計画と提供全体を通じてより効果的な意思決定を支援できるようになっている。
この変革は、従来のエンジニアリング知識とモデル出力の解釈能力、AI影響下の意思決定の評価能力、機械学習の洞察を戦略的製品方向に変換する能力を融合させた、新しいタイプの製品専門家を生み出している。これらのハイブリッド役割は世界中で登場している。例えば、欧州におけるAI導入は官民両セクターで拡大しており、デジタル公共サービスやより広範な産業エコシステムにAIを統合する取り組みが進められている。
この情報に基づき、筆者は、デジタル製品ストラテジスト、AI精通型プロダクトマネージャー、データ主導型UXスペシャリストといった役割が、グローバルな製品チームで標準となりつつあることを確認している。これらの役割を埋める際には、技術分析、ユーザー理解、部門横断的なコラボレーションの間を流動的に移動できる人材を探すべきである。
インテリジェンスのために構築されたエンジニアリングとインフラストラクチャ
今日のエンジニアリング環境は、わずか1年前とも異なって見える。インテリジェントな可観測性、自動インシデント対応、自己修復型クラウドガバナンスが、より多くの企業の日常業務の一部となっている。予測分析は現在、キャパシティプランニング、ネットワーク安定性、サービス信頼性に影響を与えている。
この進化は、エンジニアであることの意味を再定義している。筆者は、リーダーが従来のエンジニアリングの深さとAI支援自動化およびモデル動作の理解を組み合わせたチームの構築に注力することを推奨する。AI支援システム監視、自動化アーキテクチャ、モデルシグナルの解釈、分散クラウドエコシステムの予測保守に熟練した人材を探すべきである。筆者はまた、これらの役割を埋める際に探すべき最も価値のある特性の1つがデジタル適応力、つまり新しいツールを迅速に習得し、パフォーマンスを妨げることなく複雑な環境に適用する能力であることを発見している。
AIと現代のテクノロジーサプライチェーン
グローバルなテクノロジーサプライチェーンは、半導体市場、データセンターのキャパシティプランニング、物流ネットワーク、企業のサステナビリティ目標にまたがり、かつてないほど複雑になっている。これに対応して、企業はこれらの相互接続された課題の管理方法を改善するために、AIの導入を増やしている。筆者は、需要予測、調達サイクルの最適化、在庫決定の強化、業務効率、エンドツーエンドのサプライチェーン全体での持続可能な成果の支援といった分野に、より多くの機械学習モデルが適用されているのを観察している。例えば、業界調査によると、「倫理的調達にAIを使用している企業の約10社中7社が、そのサプライチェーン機能の支援に効果的であると述べている」という。
チームを洗練させる際には、サプライチェーン戦略とインテリジェントシステムを橋渡しできる専門家を探すべきである。ハードウェア分析リード、クラウドキャパシティプランナー、AI対応オペレーションマネージャーといった役割の創出を検討すべきである。筆者は、これらの役割が、特に大規模インフラストラクチャを構築または管理する組織内でより一般的になっていることを発見している。
セキュリティリスクとコンプライアンス
筆者は、2026年に入るにあたり、クライアント企業の多くのセキュリティチームがAIに大きく依存していることも確認している。インテリジェント検出システム、異常監視、自動コンプライアンスツールは、業界や国を超えた企業の日常的なセキュリティ業務の中心となっている。
その結果、新しい役割が登場している。セキュリティインテリジェンスアナリスト、AI主導型リスクスペシャリスト、コンプライアンステクノロジストは、現代のサイバーセキュリティプログラムに不可欠な存在となっている。筆者は、企業がAIセキュリティシステムを適切に装備して常時監視を処理できるようにすると、人間のチームが戦略的分析と部門横断的な対応計画により多くの時間を割けるようになることを観察している。
国境を越えてつながる人材
過去数年間で、グローバルなコラボレーションは例外ではなく標準となった。分散型エンジニアリングハブ、仮想オペレーションセンター、AI対応コラボレーションツールは、チームがタイムゾーンや地域を越えてシームレスに作業するのを支援できる。グローバル業務にAI支援型の人材設計を採用している企業は、すでにより迅速な配送、より効率的な調整、より高い回復力といった成果を上げている。
この変化は、リモートエンジニアリングリード、仮想オペレーションコーディネーター、グローバル統合スペシャリストといった役割への扉を開いた。これらの役割を埋める際には、強力な異文化コミュニケーションスキル、非同期でプロジェクトを管理する実証済みの能力、デジタルコラボレーションツールへの習熟、分散環境における独立した意思決定の実績を示す候補者を優先すべきである。
テクノロジー人材の未来
AIは仕事を変革しているが、それ以上に働く人々を変革している。2026年に最も競争力のあるチームは、エンジニアリングの専門知識とAI精通度、データリテラシー、適応力、予測的意思決定を組み合わせたチームになると筆者は考えている。
しかし、AIツールを導入する前に、企業が人材に必要な正確なスキルを定義することが非常に重要である。その明確性がなければ、AIツールが問題を解決するのではなく、既存のギャップを増幅させるリスクがある。AIを独立したアップグレードとして扱うのではなく、より速くイノベーションを起こし、グローバルにコラボレーションし、わずか数年前には不可能だった規模とスピードで業務を遂行する方法を知っている人材を採用し育成することで、戦略的な人材の乗数として捉えるべきである。
