主要なAI予測はすべて同じ結論を示している。労働者への混乱は現実のものであり、それは速く、システム全体に及ぶ。それでも私たちは同じ対応に手を伸ばし続けている——より多くの研修プログラム、より多くの資格、AIが到来する前からすでに不十分だった同じツールをさらに増やすことだ。
私たちはいまだにこれをスキルの問題として捉えている。そうではない。これはシステムの問題なのだ。
過去の技術変革の波——パーソナルコンピューター、インターネット——は、数十年かけて労働市場を再構築した。AIは異なる。より速く、より広範囲に及び、より予測不可能だ。世界経済フォーラムの「仕事の未来レポート」は、2025年から2030年の間に世界で9200万の雇用が失われる可能性があると予測している。ビジネスリーダーや経済専門家の推計では、最も深刻な混乱は2年から5年以内に起こるとされている。
これは満ち潮ではない。津波だ。そして問題は、それが到来するかどうかではなく、私たちがそれを吸収するために何かを構築したかどうかだ。
自分の専門知識が静かに価値を失っていくのを見守るキャリア半ばの労働者にとって、そしてAIによってすでに再構築された雇用市場に参入する新卒者にとって、このタイムラインは抽象的なものではない。次に何が起こるかについて誰が責任を負うのかという問いも同様だ。
現時点での答えは、実際のところ誰もいない、だ。そしてそれは変わらなければならない。いくつかのことが不可欠となる。
第一に、学習を仕事の一部とし、そのように資金を投入すること。
「生涯学習」は長い間、決まり文句だった。今やそれは必須要件だ。学位が人生全体のキャリアに備えることができるという考えは、常に楽観的だった。今日では、ほぼ維持不可能だ。学習はもはや人生の一段階ではあり得ない。それは仕事そのものに織り込まれなければならない。つまり、雇用主が立ち上がる必要がある。年次研修カタログではなく、継続的な能力開発への真の投資が必要だ。仕事から離れてではなく、仕事の流れの中で行われる種類のものだ。
第二に、スキルアップの速度は変化の速度に合わせなければならない。
私たちは、製品リリースサイクルで進化する技術に対して、学術的なタイムラインで更新される労働力システムを構築してきた。今日、約100校の米国の大学、つまり約3%のみが、何らかのAI資格を提供している。世界経済フォーラムは、既存のスキルセットの39%が2030年までに変革されるか時代遅れになると推定している。技術分野の労働者にとって、一部のスキルは2年未満で必須から時代遅れになる。答えはより多くのコースではない。それは、教えているツールと同じ速さで更新される学習インフラであり、事後的に追加されるのではなく、仕事に組み込まれたものだ。
第三に、人間が人間のスキルを構築する方法について、異なる理論が必要だ。
マイクロソフトのブラッド・スミス氏は、ホワイトカラーの仕事のための見習いモデルを提案している——エントリーレベルの労働者がAIと競争するのではなく、AIと並んで成長するというものだ。これは有望な直感だ。しかし、ほとんどの企業のスキルアップ投資は依然として技術認定に流れている。経験的で応用的な学習は、判断力、適応力、協働力を構築する上で、従来の研修を一貫して上回る。実世界の問題解決は教室に勝る。モデルは存在する。問題は、私たちがそれに資金を提供し、規模を拡大する意思があるかどうかだ。
この3つすべてに共通するのは、私たちが労働力開発を個人が自分の時間と自分のリソースで管理するものとして扱ってきたということだ。AIは、その前提がいかにひどく時代遅れになったかを露呈している。
楽観的な見方の根拠はこうだ。私たちは以前にも困難な労働力の移行を解決してきた。GI法——不完全で不平等に分配されたが、規模において変革的だった——は、共有投資が何をもたらすかを示した。雇用主、政府、教育者が労働力開発を個人の責任ではなくインフラとして扱ったとき、それは機能した。私たちは再びそれを行うことができる。ただ決断する必要があるだけだ。
津波は待ってくれない。しかし、早期警報システム、強靭なインフラ、協調的な対応に投資するコミュニティは、生き残るだけでなく、より強く再建する。それは楽観主義ではない。それは計画だ。
