Sまた、ハウスペインターはロボットを操作する方法を学ぶためにSTEMのスキルを必要とする場合があります。 Haye Kesteloo / Shutterstock.com
Amazonの 発表 米国の労働力の3分の1にあたる700の従業員を新技術で再教育するために100,000百万ドルを投資することは、非常に待望されている最新の注意です。 仕事の未来 進行中です。
小売業者の動機と目的を識別しようとしている政策立案者、アナリスト、および学者は、 広報活動 またはの自然な結果 タイトな労働市場。 他の人はそれを考えた 標準的な再教育と投資.
しかしながら、その反応に喪失したことは、それが私たちの他の労働者にとって意味することです。 として 技術中断の専門家Amazonの発表の主なメッセージは明確で疑いの余地がないと私は信じています。明日の仕事には少なくともある程度の能力が必要です。 STEM分野 - 科学、技術、工学および数学
しかし、準備ができているかどうかを確かめるためにAmazonのような会社にそれを任せたいのですか？
Amazonの理論的根拠
Amazonが提供した 骨の折れる詳細、再訓練イニシアチブの理論的根拠。 自社の雇用データと公に入手可能な労働データを利用して、Amazonは過去5年間で同社で最も急成長している技術的および非技術的な仕事を明らかにしました。
データサイエンティストやネットワーク開発エンジニアなどの技術的な仕事は、あなたが期待することでした。 しかし、私を最も興味をそそったのは、プログラムマネージャ、ビジネスアナリスト、マーケティング担当者など、非技術的な立場にあると思われる役職の職務内容説明書でした。 これらの仕事は、今ではSTEMスキルに驚くほどの流暢さを要求しています。
例えば、10年前、若い個人が、物理的なスキルだけで、または単純な学部課程の人的資源に基づいて、Amazonの配送施設で仕事を確保した可能性があります。 今日、それらの同じ仕事には ロボットで作業する 効率的に荷物を移動したり、履歴書を確認するために人工知能を使用する。
免疫がある産業はない
技術的な仕事と非技術的な仕事が曖昧になることは、労働力全体に劇的な変化をもたらしています。 変更されます 仕事の基本的な構造と性質
過去には、STEMの仕事は より有利なキャリアパス。 今、すべての仕事はからのSTEM仕事です、 レンガ造り & 看護 〜へ 放射線学 & 家の絵。 今後数十年のうちに、ロボットや人工知能ではうまくいかなかったり、仕事をしたりすることさえできないような仕事を探すのは難しいでしょう。 マネージャー.
最も急成長している分野の1つは、実際には、人間のロボットとの対話、およびとして知られている共同ロボットの開発です。 コボット。 要するに、AIを搭載したロボットに追われることを回避するのに十分幸運な人間は、それと一緒にまたはその下で作業する能力を示す必要があります。
過去の産業革命と同様に、仕事の未来は「業界4.0自動化、ビッグデータ、モノのインターネット、人工知能、ブロックチェーン、ドローン、5Gといった形でのテクノロジの混乱によって引き起こされています。 ビジネスリーダーは、 スキルの不一致 特に自動化と人工知能に関しては、今後数年間で急速に出現するでしょう。
これらのテクノロジの適用は特定の分野でより顕著になりますが、1つ確かなことがあります。 どの業界も免疫力がない。 技術的な流暢さは現在ベースラインの資格であり、それがない人は取り残される危険があります。
大学で従業員をトレーニングする代わりに、Amazonは独自のプログラムを作成しています。 AP写真/スティーヴン・ゼン
高等教育の役割
誰がこれらの課題に対して労働力を確実に準備する責任を負うべきですか？
Amazonの答えは、本質的には、「私たちはそれを大事にする」というものです。Amazonの発表の最もわかりやすい側面の1つは、次のような独自のプログラムを使用して従業員を再訓練することです。 アマゾンテクニカルアカデミー と機械学習大学。
大学や大学についての言及はありませんでした。 など他の会社、 でログイン同様に、彼らは彼らの訓練の必要性を支えるために伝統的な学界の外のパートナーに頼っていると言います。
一方、 企業大学 ほとんど新たな発展ではない、私は来るべき労働市場の課題がゲームに入るために高等教育が必要であると信じています。
現在の問題ではなく、現在の高等教育は最後の産業革命のために設計されています。 大学や大学は氷河の速度で学位を授与します。 学士号の平均修了時間は 5年。 それは遅すぎます。
この秋にコンピュータサイエンスの専攻学生が大学に入学して2024を卒業したと想像してみてください。その時点で 研究者は期待する のような複雑なコンピュータ言語でコーディングできるようにするAI Python 。 彼女が卒業する時までに、彼女は仕事のために人間と闘っているだけではなく、彼女はまたより効率的でより安いAIボットに立ち向かうでしょう。
高等教育はより適応的かつ革新的になる必要があります。 もしそうでなければ、業界はそれ自身で主導権を握り続けるでしょう。
未来を引き戻す
それから問題は、企業研修プログラムが将来の仕事への参加の基礎であり、労働者がスピードを上げるための唯一の方法であることを望みますか。
Amazonのような組織が代表的であるという十分に根拠のある懸念を抱いて 独占的脅威の増大これらの組織が教育を支配することも望まないと思います。 または、企業の短期的なビジネスニーズにのみ適していると思われる方法で、再トレーニングの努力を集中させること。
産業は役割を果たすべきですが、高等教育が基盤となる必要があります。
著者について
スコットF.レーサム、戦略管理准教授、 マサチューセッツ大学ローウェル大学
この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.
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