人工知能(AI)技術を活用した従業員の能力アップ

AI は、複数の業界の企業にとって大きな変革要因となっています。 しかし、AIの導入が加速するにつれて、最も重要な考慮事項の1つは、それが現在の労働力にどのように影響しているかです。 競争力を維持するためにAIに投資したいと思うかもしれませんが、チームメンバーはもっと躊躇するかもしれません。 最近のギャラップの調査によると、従業員の4分の1近くがAIが仕事に就くことを心配しています。 そのため、AIトレーニング計画は、これらの懸念を緩和し、AIの真の可能性を引き出すために不可欠です。

G-P の AI at Work レポートでは、リーダーは AI がデジタルトランスフォーメーション、市場リスク予測、規制コンプライアンスなどの分野にうまく影響を与えることができると考えていることが明らかになりました。 しかし、AIだけでは、適切な人材とプロセスがなければ、これらの目標を達成することはできません。 AIがもたらす利点を最大限に引き出すには、AIの能力とともに従業員のスキルを考慮することが重要です。 リーダーは、AIを活用して業務を変革し、このテクノロジーをサポートするスキルを備えた強力な労働力を構築するというバランスをうまくとれるかを見てみましょう。

AIは従業員の仕事を奪うのか？

多くの従業員は、AIが職場に取って代わるかもしれないと懸念していますが、G-PのChief Product and Strategy OfficerであるNat Natarajanは、適切な準備とトレーニングではそうはいきません。 私たちは、人間の才能とテクノロジーとAIを組み合わせることが、顧客にとって最高の体験の組み合わせであると信じています。 AIが人々を置き換えるとは思わない。 | 私たちのやることを豊かにする » 

AIは、研究やコーディングなどの時間のかかるタスクを処理することで、仕事の効率を高めることができます。 また、技術スキルの有効期間が4年に短縮されたため、AIについて従業員を教育することは、実際には、人材の定着率を高め、AIの利点を最大化する文化を育成しながら、雇用のセキュリティを高めることができます。 

AI のスキルアップにはどのようなことが必要ですか？

社員向けの AI アップスキルには、主に 2 つのタイプがあります。技術的役割のトレーニングと非技術的役割のトレーニングです。 非技術的な役割を担う従業員は、機械学習（ML）アルゴリズムや予測分析などのAI分野に重点を置き、日々の業務全体で分析スキルや意思決定スキルを向上させることができます。 これには、チャットボットなどのAIを活用したツールの使用方法、AIが生成したデータの解釈方法、AIの洞察と独自の判断を組み合わせてより良い意思決定を行う方法などが含まれます。 たとえば、マーケティングの人材をトレーニングして、ターゲットを絞ったキャンペーンにAIを使用するか、人事専門家をトレーニングして、AIを使用して採用タイムラインを最適化することができます。

2 つ目のタイプの AI アップスキルは、より技術的なもので、ソフトウェア開発者などの AI ソリューションの作成、カスタマイズ、または保守を伴う役割向けに設計されています。 これは、Python などのツールを使用したモデル評価のトレーニングから、AI と ML システムが大規模なソフトウェア システムにどのように統合されているか、またはディープラーニング モデルを運用環境に展開する方法の理解まで、さまざまです。

従業員の AI アップスキル戦略を計画する方法

AIは多くの主要なビジネスプロセスの自動化に役立ちますが、重要なコンテキストを提供する必要があります。 AI で人材をトレーニングすると、人間の経験と融合した最先端の AI が 2 倍のボーナスとなり、より良い意思決定を行うことができます。 スキルアップへの道のりは会社によって異なりますが、基本的にAIトレーニングには複数のレベルの専門知識が必要です。 これには、シニアリーダーが仕事でAIを使うことの重要性に傾き、強調し続ける文化が含まれます。 リーダーはまた、各従業員にパーソナライズされた学習プランを提供しながら、チームが現在持っているスキルと将来必要とするスキルも把握する必要があります。 

「従業員をスキルアップさせるには、評価とスキルギャップ分析、データサイエンス、高度な機械学習技術、実際の問題プロジェクトでの実践的な経験、継続的なサポートなどの分野に焦点を当てた的を絞ったトレーニングを含む、十分に構造化されたアプローチが必要です」とG-Pの人材獲得ディレクター、Pooja Chugh氏は述べました。 時間が掛かるかもしれませんが、それは、会社のビジネスと文化をすでに理解している従業員の強みを活用し、組織内でより持続可能で統合されたAIの採用につながる可能性があります。 

AI で従業員を強化することで、ビジネス成果を変革します。

AI のトレーニングを受けた従業員は、困難な問題に取り組み、イノベーションを刺激し、ビジネスで業績を上回らせることができます。 AIトレーニングはまた、人材維持の取り組みにも役立ちます。そのため、人事チームは、競争の激しい今日の雇用環境において、オンボーディングとオフボーディングのサイクルに縛られることを心配する必要はありません。 つまり、福利厚生管理、ポリシー管理、従業員関係など、従業員を改善するその他の重要なタスクに集中できます。 AIへの投資と従業員のスキルアップの両方が、さまざまな業界にどのようなメリットをもたらすかをご紹介します。

消費者向けパッケージ商品（CPG）：

MLアルゴリズムとデータ分析に関するCPG業界の従業員のスキルアップにより、チームはよりデータ駆動型で効率的になります。 CPG業界におけるデータの効果的な管理は、小売業者やサプライヤーから製造業者や消費者まで、多くのソースポイントがあるため困難です。 しかし、MLアルゴリズムとデータ分析について従業員をトレーニングすることで、消費者の需要などの要因を予測し、在庫レベルを最適化する強力な能力を引き出すことができます。 マッキンゼーの調査によると、ある消費者企業は大言語モデル（LLM）を使用して財務計画と分析を簡素化し、調査に費やす時間の最大30%を節約しました。

バイオテクノロジー：

データ分析、予測モデリング、自動化についてバイオテクノロジー業界の従業員をスキルアップさせることで、イノベーションと医療の発展を促進することができます。 例えば、データサイエンスのスキルを使用してバイオマーカーを特定でき、中国の研究者は最近、リンパ節生検から肺がんを正確に検出するためにディープラーニングモデルを使用した。 AIトレーニングは、大規模な生物学的データセットの分析や高度なシミュレーションの実行などのスキルが、精密医療を改善できる発見を加速できるバイオテクノロジー業界では重要です。

ビジネスサービス：

ビジネス サービス業界の従業員に AI スキルを提供することで、データ入力やレポート生成などの反復タスクを自動化できるツールを使用できます。 たとえば、ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) ツールについて従業員をトレーニングすることで、処理時間とヒューマンエラーのリスクを低減し、フォームの完了、データ抽出、ファイル管理などの主要な管理ワークフローを合理化できます。 ト2024ムソン・ロイターが実施したビジネスサービスにおけるAI利用に関する調査では、法務業界の回答者がコスト削減、従業員が価値の高いタスクにより多くの時間を費やすことを可能にする能力、品質管理チェックを支援する能力のためにAIツールを使用したことがわかりました。 

製造：

ML、自然言語処理（NLP）、 予測分析などのプロセスで製造業界の従業員をスキルアップすることで、 エラーを減らし、ワークフロー管理を改善し、ダウンタイムを削減して生産性を高めることができます。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートによると、製造業は世界で最もデータ集約的な産業の1つであり、世界中で年間平均1.9ペタバイトの発電量を生み出しています。 しかし、AIは従業員がリアルタイムのデータを分析し、ワークフローを最適化するのに役立ちます。 予測モデリングのトレーニングを受けた従業員は、機械データを解釈して、機器の故障が発生する前に予防的なメンテナンスをスケジュールできます。 これは、 効率を低下させ、コストを増大させる可能性のある運用の遅延や停止のリスクを最小限に抑えるため、製造業界では重要です。

テクノロジー：

AI 自動化および分析ツールでテクノロジー業界の従業員をスキルアップすることで、短時間でより多くのことを達成できます。 スイスのルガーノ大学の学者は、ML、NLP、自動テストなどのAIスキルは、コーディングやバグ検出などのタスクを支援することで、ソフトウェア開発者のワークロードを半分に削減すると考えています。 サイバーセキュリティなどの分野では、ディープラーニング モデルのトレーニングは、従業員が見逃す可能性のある大規模なデータセットのパターンを特定するのに役立ちます。 また、AIを使用して、クライアントログと履歴データを使用してモデルを構築することで、攻撃パターンが実行される前にそれらを特定することもできます。 

G-P の AI を活用したソリューションでチームを強化しましょう。

グローバルなビジネスのやり方は、AIの採用が進むにつれて絶えず変化しており、この進化し続けるテクノロジーを最大限に活用するには、慎重な計画、投資、継続的な学習が必要です。 適切なAI人材を雇用し、新規および既存の従業員のために継続的なトレーニング戦略を実施することは、AIのメリットを最大化するために不可欠です。 

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