未来を受け入れる: AI がさまざまな分野の職務要件をどのように変更するか

公開: 2023-07-05

この記事は、TeamLease HRtech CEO、Sumit Sabharwal によって寄稿されました。

AI テクノロジーの現在の進歩により、私たちの仕事のやり方が再定義されています。ここ数年で、テキスト、写真、オーディオ、ビデオ用の生成 AI 製品が利用できるようになりました。さまざまな種類のコンテンツを作成するための多数の生成 AI ツールには、ほんの数例を挙げると、ChatGPT、Dall-E、PlayHT、Descript などがあります。これらの製品はより広く入手可能であり、製品間の競争が激しいため価格が低く抑えられているため、多くの企業がこれらの製品を使用して業務を迅速かつ効果的にスピードアップしています。これらの電子製品を上手に使用できる労働者の需要は、導入に伴って増大します。人工知能の継続的な開発の結果、雇用市場の状況は変化しています。

AI がさまざまな分野にわたって仕事の要件をどのように変化させるのかについて説明します。

人事
マーケティング
ファイナンス
オペレーション

人事

人事部門は、日常業務においてテキストコンテンツに大きく依存しています。職務内容、従業員契約、ハンドブックとポリシー、トレーニング資料、従業員とのコミュニケーション、法的およびコンプライアンスの書類などはすべて、人事専門家によって書かれなければなりません。テキスト生成 AI システムを使用すると、これらのコンテンツ要件をすべて満たすことができます。ただし、最も難しいのは、生成された情報がタスクの要件を適切に満たすように、適切なプロンプトを選択することです。

このため、企業は迅速かつ効果的な提案を行える人事スペシャリストを必要とします。

将来的には、生成 AI はさまざまな HCM プラットフォームに統合されるでしょう。雇用主は生成型 AI 対応 HCM プラットフォームに独自のデータを入力し、HR 専門家がそのデータを分析して、離職率、従業員エンゲージメント活動の必要性、その他の要因を予測します。 AI が HR IT 部門に浸透し続けるにつれて、より多くの HR プロフェッショナルが生成 AI テクノロジーについて学ぶ必要があるでしょう。

マーケティング

マーケティングが機能するための基本的な前提条件はコンテンツです。広告、ソーシャルメディア、電子メールマーケティング、コンテンツマーケティングなどのマーケティング活動は、コンテンツがなければ不可能です。人事部門に比べて、マーケティング部門のコンテンツのニーズははるかに多様です。マーケティングでは、テキストに加えて、グラフィック、ビデオ、オーディオの支援も必要です。したがって、マーケティングの専門家は、あらゆる種類の生成 AI ツールの使用に熟達している必要があります。

研究を加速するには、コンテンツライターが適切なトリガーを作成することに熟練している必要があります。グラフィックデザイナーとソーシャルメディアマーケティング担当者は、新鮮なデザインコンセプトを作成するために、芸術的なインスピレーションを迅速に生み出す分野で能力を磨く必要があります。これには、単語プロンプトから画像を生成する AI ツールが使用されます。アニメーション、ナレーション、その他の目的のために、ビデオクリエイターは AI テクニックを学ぶ必要もあります。こうした才能を持ったマーケティング担当者を雇用するために、企業はそうするでしょう。

ファイナンス

AI が雇用ニーズに影響を与えるもう 1 つの業界は金融セクターです。財務分析、予算編成、予測、財務報告、リスク管理などの責任を含む組織の財務業務は、財務部門によって管理されます。これらの職務には、財務データの評価、キャッシュフローの監視、規制遵守の確認、賢明な財務上の決定が含まれます。財務データの量と複雑さ、時間のかかる手動プロセス、財務報告の正確さの要件などは、財務専門家が直面する困難のほんの一部です。たとえば、詳細な財務レポートを作成したり、大量のデータセットを手動で分析したりすることは、人的ミスが発生しやすい時間のかかる作業となる可能性があります。

生成 AI の支援により、これらの問題は解決できます。予測とリスク評価のための洞察は、生成 AI テクノロジーを通じて得ることができ、データ分析を自動化し、財務報告手続きを迅速化することもできます。たとえば、AI を活用した財務分析ツールは、大量の財務データを迅速に分析できます。金融アナリストは、生成型人工知能 (AI) を使用して、生の財務データと使用したい主要業績評価指標 (KPI) を生成型 AI に提供することで、気づかれなかった可能性のあるパターンや傾向を分析し、特定することができます。

金融専門家は、生成 AI が自社の業務に革命をもたらす可能性があるため、自社のデータセットに適用するために必要な知識と能力を備えている必要があります。財務専門家にとって、さまざまな分析ツールやアルゴリズムの使用に習熟することは、予算編成、投資、財務戦略に関して正確な予測や十分な情報に基づいた判断を下すのに役立つため、非常に重要になります。

オペレーション

組織内の商品とサービスの生産と流通は、運用部門によって管理および最適化されます。これには、物流計画、在庫管理、生産スケジュール、サプライチェーン管理、品質保証などの活動が必要になります。ただし、ボトルネックの特定、需要の正確な予測、高レベルの生産性と効率の維持は、運用プロフェッショナルが頻繁に直面する困難です。

運用の専門家は、生成 AI の助けを借りて、これらの障害を克服できます。汎用 AI ソリューションは、大量のデータセットを分析することで、生産プロセスの非効率を発見し、在庫管理を最適化し、サプライチェーンの運用を強化できます。 AI アルゴリズムを使用すると、運用チームはより効果的に生産スケジュールを計画し、リソースを割り当てることができます。AI アルゴリズムは、たとえば過去の販売データや外部の影響を分析することで需要を正確に推定できます。生成 AI は、製造データのパターンや異常を特定することで、品質管理手順を改善し、高い製品品質を保証する可能性もあります。

運用専門家は、生成 AI の恩恵を受けるために、適切なスキルを開発する必要があります。 AI ツールによって生成される洞察を使用および理解する方法についての知識を得る必要があります。特定の運用上の要求に応えるカスタマイズされた AI モデルを作成して実装するには、データサイエンティストや AI 専門家との協力が不可欠になります。運用担当者は、生成 AI について学ぶことで、意思決定スキルを向上させ、プロセスを合理化し、運用効率を高めることができます。

結論として、AI テクノロジーの使用は拡大しており、今後も成長し続けると予想されます。生産性を向上させるために、マーケティング、財務、運営などの多くの企業部門は、これらのソリューションを導入する必要があります。 AI 能力を学ぶことの重要性は、あらゆる業界の専門家が理解する必要があります。 AI の熟練度をスキルセットに加えれば、変化する市場によりよく適応し、組織の成功に貢献し、変化するテクノロジー環境をうまく交渉できるようになります。