AI は労働市場を 2 つの速度に分割し、判断力、創造性、リーダーシップの価値を高めます

人工知能が組織を再編している 労働市場 世界は 2 つの異なる軌道を描いています。一方で、日常業務を自動化するポジションを促進し、判断力、創造性、リーダーシップ、専門的経験の価値を高めます。一方で、特定の機能については、専門性の低い人でも実行しやすくなります。

これは、6 大陸の 10 億件を超える求人の分析から作成された PwC の「グローバル AI 求人バロメーター 2026」の主な結論の 1 つです。この研究は、AI が人間と人間の間に新たな分断を生み出していることを示しています。 「専門化」され「民主化された」仕事、雇用の創出、給与の進化、スキル要件において異なる結果が得られます。

• ポジション 専門化された これらは、テクノロジーが機械的作業の一部を吸収し、専門家が複雑な意思決定、技術的経験、人間関係に集中できるようにするものです。 PwC には、放射線科医や採用マネージャーなどのプロフィールがこのカテゴリに含まれます。
• 仕事 民主化された一方、AIによって機能自体が簡素化され、専門家以外でも簡単に実行できるようにしたものです。例として挙げられているのは、技術サービスの責任者や医療秘書です。

報告書によると、専門職は民主化職に比べて2倍の速さで成長しており、給与の伸び率は42％も高いという。このデータは、最大の経済的価値は必ずしも AI が単独で実行できるタスクに集中しているわけではなく、AI が実行できるタスクに集中していることを示唆しています。 自動化が難しい人間の能力を増幅します。

AI を最大限に活用している企業が最も従業員を増やしています

バロメーターは、人工知能の利用が増えると必然的に雇用の減少につながるという考えに異議を唱えます。このテクノロジーを最も活用している企業は、 従業員の 52% の増加 2018 年のレベルと比較し、エクスポージャーが少ない企業で観察された 36% と比較して。
その違いは給与にも表れます。 AI を組み込む能力が最も高い企業は、 給与が 24% 増加、最も露出が少ない場合でも17％でした。

PwC は、これらの結果を、AI から最大限の価値を得ている組織が、プロセスの自動化やコスト削減のみを目的として AI を使用しているわけではないことを示していると解釈しています。彼らはそれを次の目的にも使用します 専門家の能力を拡大する、イノベーションを加速し、新しい市場に参入し、追加の収入源を開発します。 「世界経済全体で、人材と価値創造のさまざまなモデル間に新たな分断が見られ始めています。」とPwCのグローバル最高AI責任者のジョー・アトキンソン氏は語った。 「AI から最大の利益を得ている企業は、AI を利用して人間のエクスペリエンスを増幅し、イノベーションを加速し、全く新しい価値源を生み出しています。その結果、主に自動化に焦点を当てている企業と比較して、生産性と成長における優位性を拡大しています。」と説明してくれました。

企業間の格差も拡大 生産性。 AI に最もさらされている分野で事業を展開している企業は、2018 年と比較して 2025 年に 34% の生産性向上を記録しました。これに対し、AI を使用する能力が低い企業では 24% でした。最も影響を受けやすいグループの中で、最も優れたパフォーマンスを発揮する企業にも特に顕著な影響が現れます。上位 20% は、2018 年と比較して労働生産性の平均 163% の成長を達成しました。この数字は、人工知能を最も活用している企業グループが記録した数字のほぼ 5 倍です。

PwCは、AI導入が加速した2022年以降、エクスポージャーが最も大きい企業は、エクスポージャーが最も小さい企業に比べて、労働生産性の向上における優位性が3倍になったと指摘している。報告書ではこれらの組織を次のように呼んでいます。 「スター企業」 そして、その結果が自動化の程度を高めることだけに対応しているわけではないことを強調しています。その利点は、テクノロジー、人間の経験、新しい運用モデル、ビジネス開発を組み合わせる能力にあります。

AI の仕事はほぼ 8 倍の速さで増加しています

人工知能に関する特定のスキルを必要とする仕事は、一般の雇用市場よりもはるかに速いペースで成長しています。
教育エンジニアリングや機械学習などの知識を必要とする仕事は、求人全体の 9% に対して 69% 増加しました。これは、その成長速度がほぼ 8 倍であることを意味します。

AI関連の求人数も2024年と比べてほぼ2倍となっており、その拡大率は2015年以降の市場全体を上回っている。 テクノロジー、メディア、電気通信 これらは、この種の機会が最も多く存在するセクターであり、11% を占めています。次いで専門サービスが 6% です。対極にあるのはヘルスケア分野で、特に AI スキルに関連する仕事は 1% 未満です。

この研究では、要求されるスキルが進化する速度も分析されています。人工知能に最もさらされる仕事では、必要とされるスキルが、それほど露出の少ない仕事に比べて 2 倍以上の速さで変化しています。その差は前年に比べて 75% 増加しており、 プロフェッショナルプロフィールの変革 加速し続けます。

AI にさらされた仕事に新たなタスクが追加されると、必要な作業が 2.5 倍増加する 強烈な人間力、共感、判断力、創造性、リーダーシップなど。 PwC は、テクノロジーが日常業務の占める割合が大きくなるにつれて、これらの機能の価値が高まると指摘しています。したがって、専門的な利点は、機械的な実行から、解釈、意思決定、および他の人々との対話へと移行します。

キャリアのはしごは短くなっている

最も重要な変更点の 1 つは、 労働市場へのアクセス。 PwC は、米国における 240 万件の初級レベルの求人を分析し、増加している求人を特定しました。 「高齢化」 これらのポジションの。

人工知能に最もさらされている若手の役割は、リーダーシップ、創造性、戦略的思考、判断力、対面でのやり取りなど、伝統的に経験豊富なプロフィールに関連付けられているスキルを要求する可能性が 7 倍高くなります。これらのスキルを必要とする入社の機会は、2019 年以降 35% 増加しました。同じ期間に、残りの初期の仕事は 10% 減少しました。

これは、AI が専門職のキャリアにおける上位の地位を一般に排除しているわけではなく、企業がそこにアクセスする人々に期待するものを変えていることを示唆しています。テクノロジーは、これまで実践を通じて学習することを可能にしていた日常的なタスクの一部を吸収しつつあります。 若い労働者はより早く複雑な責任に直面することになります。

「経験と専門知識との従来の関係は変化しつつある」PwC のグローバル ワークフォース リーダー、ピート ブラウンは次のように述べています。 「AI は、これまで学習として機能していたルーチンワークの一部を排除する一方で、キャリアのかなり早い段階で判断力、リーダーシップ、適応性への要求を高めています。」 と説明しました。

初心者レベルのポジションの変革は、専門能力開発の従来のモデルに課題をもたらします。キャリアの初期段階では、通常、監督と段階的な責任の獲得を伴う、それほど複雑ではないタスクに依存していました。これらの機能が自動化されると、より価値の高いアクティビティへの移行が迅速化されます。しかし、 労働者は実際のルートの一部を失う可能性もある これにより、重要な決定を下す前に経験を積むことができました。

企業がやるべきこと

PwCがビジネスリーダーを推奨 人工知能を活用して成長を追求する 効率性の追求だけに留まらないようにしましょう。これは、収益の開発、市場へのアクセス、新しい価値提案の創出、業界を超えたコラボレーションの確立にそれを適用することを意味します。
組織は、人材とトレーニングへの投資の目標を正しく設定するために、各ポジションで必要とされる人間の経験がどのように変化するかを分析する必要もあります。

このレポートは、次の可能性を強調しています。 エージェントAI 専門的なスキルを補完するものとして。複数のエージェントを管理するワーカーは、経験の範囲を大幅に拡大し、より大規模なタスクを管理できます。
PwC は、最初のキャリアパスを再設計することもアドバイスしています。オンボーディング、サポート、学習プログラムでは、まず従業員を準備させる必要があります。 リーダーシップ、対話者との関係、および戦略的決定。

同社は最終的に、技術的スキルと人間的スキルへの同時投資を擁護した。 AI の使用方法を知ることは重要ですが、共感、判断力、創造性、適応性、リーダーシップ スキルも重要になります。
このように、この研究は、テクノロジーによって自動的に排除されない労働市場を描いている。 人間の価値。再配布します。最も進化する機能は、AI がルーチンワークの一部を削除し、経験、判断、意思決定の貢献をより可視化する機能です。