AIが職業スキルの見方を変えようとしている

本記事は、Entrepreneurにより翻訳された記事です。

人事の悪夢について話しましょう：現在、米国の自動車産業では170万人が働いており、販売される車や走行中の車の99％はガソリン車である。しかし、それは一夜にして変わろうとしています。2030年までに、新車販売の半分が電気自動車になる予定です——何百万もの役割を余剰にし、さらに何百万もの必要性を生み出します。

新しい労働市場へようこそ。テクノロジーが日進月歩で進歩する中、安全な仕事はないように思えます。ジェネレーティブAIはそのペースを速めるばかりで、組織は大混乱に陥っています。職場の役割の中には、数年どころか数カ月で陳腐化するものもあれば、常に新しいものが生まれているものもあります。

企業にとって、こうした変化に対応し続けることは、考え方の劇的な転換を必要とします：さようなら仕事、こんにちはスキル。

企業は従来、厳格な職務記述書に固執することで人材を管理してきました。しかし、絶えず変化する役割に基づいて雇用や解雇を行うことは、ますます問題になってきています。そこで先進的な雇用主は、従業員を固定された役割ではなく、柔軟なスキルの集合体としてとらえ直すという、スキル・ベースのアプローチをとっています。

例えば、組立ラインの従業員はガスエンジンの製造に特化しているかもしれません。しかし、そのボンネットの下には、EV環境でも同じように応用できる数百、数千のスキルのバスケットがある可能性が高いです。

今日の雇用者と労働者にとって、スキルは明日存在しないかもしれない役割よりもはるかに有用である。例えば、ドイツの巨大産業であるヘンケルは、従業員のスキルアップに着手したところ、52,000ものスキルのレパートリーを発見しました。その多くは、デジタル経済がますます発展するなかで、非常に重要な意味を持つものでした。

人材にスキルベースのアプローチを取ることの課題（と報酬）は、ほぼすべてのセクターにまたがります。残念なことに、多くの組織は、どのようなスキルが不足しているのか、どのようなスキルがビジネスの成果につながるのか、どのようなリスキル・アップスキル・プログラムが必要なのかについて、盲目的になっています。

HRテック企業の共同設立者として、企業が人材データを活用し、スキルのレンズを通してビジネスを見ることを支援している筆者は、スキルとスキルを活用することが、企業とその従業員にどのような強力な結果をもたらすかを目の当たりにしてきました。これから役割からスキルへ移行するための3つの重要なステップを紹介します。

ステップ1：すでに持っているスキルを把握する

企業が「採用モード」だと言うと、私はすぐに疑いたくなります。人員増強は論理的な動きに聞こえるかもしれませんが、多くの場合、スキルよりも仕事を優先しています。もっと賢明なアプローチがあります：ビジネス上の問題から出発し、既存の人材で解決できるか？

ユニリーバは、社内の人材マーケットプレイスを立ち上げ、従業員が必要とする場所でスキルを発揮できるようにしました。同社は約3,000のプロジェクトに70万時間を割くことができ、新規採用の必要性を減らし、生産性は40％以上向上しました。

ピープル・アナリティクスを活用することで、組織は人材基盤を理解するための体系的なアプローチをとることができます。スキルの包括的なカタログを作成し、スキルと職務を照合し、ギャップを特定します。その結果、スキルの再教育、配置転換、人材採用のいずれを行うかについて、十分な情報に基づいた選択が可能になります。さらに良いことに、得られたスキルは社内外の求人広告の目玉となります。

企業はスキル・ギャップを高いレベルで発見することはできるかもしれませんが、その詳細を把握するのはせいぜい曖昧な場合が多いです。ある調査では、ほぼ90％の組織がスキルギャップの問題を認識していて、5年以内に問題が生じると予測していました。しかし、現在のスキルや、どのような職務が混乱に直面する可能性が高いかについては、明確に把握できていません。この点については、半数以上の企業が暗中模索していました。

ステップ2：明日必要となるスキルを理解する

自分がどのようなスキルを持っているかを把握することと同じくらい重要なのは、今後どのようなスキルが必要とされるかを理解することである。ここに意図的なアプローチがなければ、たとえ前向きなセクターであっても、不意を突かれやすいです。

例えば、2023年には25万人以上のアメリカ人技術者が解雇され、これは前年比50％の急増である。無数の新興企業とともに、アマゾン、グーグル、メタのような巨大企業でさえも痛みを感じています。彼らはこのような粛清を避けることができたのでしょうか？

そう、スキルベースの労働力計画という新興分野に傾注するべきです。特定の業界でどのようなスキルが流行し、衰退しているかを分類する専門家に頼ることで、企業は適切な業務に適切な人数を配置できるよう、前もって計画を立てることができます。

スキルベースのプラットフォームでは、将来を予測するために予測モデルを使用するものが増えています——例えば、AIコラボレーションスキルの需要は数年後に上昇し、従来のコーディングスキルの需要は低下すると予測していて、正確な科学には程遠いです。しかし、スキルベンダーはテクノロジーやその他の要因が人々の働き方をどのように変化させるかについて、経験則に基づいた推測をすることができます。AIが職種全体を蹂躙する中、その先見性はますます重要になっています。

ステップ3：従業員の再スキルアップ

スキルベースのアプローチを最大限に活用するためには、単に解雇や雇用を行うのではなく、リスキルやスキルアップを取り入れることが重要である。ペプシコは2022年、30万人の従業員にデジタルスキルの無料トレーニングを提供するアカデミーを開始しました。初年度には1万1,000人以上の従業員が登録し、データサイエンティストやサイト信頼性エンジニアなどの資格を取得しました。

ウォルマートは最近、オンライン教育プロバイダーとの提携を開始し、150万人の米国従業員にデータ分析、ソフトウェア開発、データ主導の戦略的思考などのコースを無料で提供します。アマゾンは21億ドルのUpskilling 2025プログラムを通じて、30万人の従業員に教育と技能訓練を提供しています。

大企業でも中小企業でも、同様のリスキルやスキルアップの取り組みが盛んになっています。そのため、企業のニーズに合ったプログラムを簡単に作成できる学習・開発プラットフォームがブームになっています。

従業員はそのようなプログラムを望んでいます。私の会社が従業員を調査したところ、60％近くがキャリアアップのために雇用主主導の能力開発を頼りにしていると答えました。従業員の10人に9人近くが、AIに簡単に取って代わられないよう、雇用主は再スキルアップに何らかの役割を果たすべきだと回答しています。

スキルを前面に押し出すことで得られるROIとは？

人材育成にスキルベースのアプローチを取ることのメリットは、難しいことではありません。デロイトが企業の人的資本動向について調査したところ、約95％が、雇用中心から脱却することが企業にとって重要な成功要因であると回答しました。

人材とやるべきことのマッチングがうまくいくだけでなく、スキルベースの企業はより効率的で競争力があります。変化に適応するのに十分な機敏さがあるため、古い役割ベースのやり方に停滞することなく、進化することができます。

その証拠というと、スキルベースの組織は、効果的に人材を配置する可能性が2倍以上高く、変化を予測し効果的に対応する可能性が57％高く、イノベーションを起こす可能性が52％高いです。そのほかにも、より多様な人材やより優秀な候補者が採用され、採用コストが削減され、従業員の忠誠心と定着率が向上します。

従業員がますますスキルの貯蔵庫となり、伝統的な職務は消滅するのでしょうか？すぐにそうなるとは思えません。結局のところ、役割とは、人が何をするのかを説明するための簡単で便利な省略形なのです。しかし、ピープル・アナリティクスの助けを借りれば、前向きな企業は、役割をより流動的なコンピテンシーの集合体としてとらえるようになるでしょう。

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