AIが人間の労働者に取って代わるのではないかという懸念が広まっていますが、実際には、高給のAI関連職の採用が急増しているようです。
あらゆる業界にわたる数千社の 企業は、AIワーカー を必要としています。具体的には、指示に応じてテキストや画像を生成するアルゴリズムを構築したり、AIモデルを学習させたりできる人材が求められており、これらは特に需要の高いスキルの一例です。 とはいえ、適切なスキルだけでなく、 多様なバックグラウンドを持つ候補者を見つけ、 AIシステムに忍び込みがちなバイアスを最小限に抑えることは、容易なことではありません。
専門家によると、その両方が必要だとのことです。
「テクノロジー製品の開発に幅広い層の人々を巻き込まなければ、失敗した際――それは『もし』の話ではなく、必ず起こることです――最終的な利用者である人間を考慮せずに開発に多額の資金を投じてしまったため、損失を被ることになります」と、 （AIガバナンス ）および調査コンサルティング会社RAI Auditの創設者であるカリム・ジネナ氏は、昨年の『Knowledge at Wharton』の記事の中で述べています。
「テクノロジー製品の開発に、幅広い層の人々を巻き込まなければ……、損失を被ることになります。」RAI Auditの創業者、カリム・ジネナ氏
サイバーセキュリティのリーダーたちは、 多様性に富んだチームこそが私たちの安全を守ることを、かねてより認識してきました。 専門家によると、 これらによって、AIの性能も向上し、収益の向上にもつながることが判明しました。 では、組織はこうした不可欠な新しい人材をどのように見つければよいのでしょうか？
連邦当局の動きを注視しておく価値があるかもしれません。 より効果的で倫理的なAIシステムを構築するという目標は、連邦政府が を通じて、性別、人種、民族の面で多様性に富んだAI人材を 積極的に採用している理由の一つです。 The Biden administration plans to add more than 500 AI professionals to the federal civilian workforce by the end of fiscal year 2025, with the hope that many of those new hires will come from demographic groups not traditionally well represented in STEM.
そして、彼らは単に期待しているだけではありません。 同政権は、AI関連の職種と「AI活用を可能にする」職種（データサイエンティスト、アナリスト、その他技術的要素の少ない職種）の違いを強調することで、候補者の層を広げるとともに、10月に開催される の「Grace Hopper Celebration」（）など、多様性を重視した就職説明会やイベントに参加しています。これは、テクノロジー業界で働く女性やノンバイナリーの労働者を対象としたカンファレンスです。 連邦議会もまた、その役割を果たしており、 歴史的に黒人学生を対象としてきた大学などの教育機関に対し、AIの研究 および開発資金をさらに拡大するよう検討しています。
『Focal Point』 は、AI分野に比較的新しく参入した、多様な民族的・学歴的・職業的背景を持つ新規採用のAI人材数名にインタビューを行い、彼らが注目され、採用され、職場に馴染んでいくまでの経験について話を伺いました。 彼らの体験談は、企業のリーダーや、新たな技術革命に向けてチームを構築している方々にとって、参考になるでしょう。
AI従事者にとって、 の従業員体験（ ）をできるだけ円滑にできれば、それだけ良い結果につながります。何しろ、彼らはAIの最前線に立つ人々であり、効果的なAIの導入、方向性の策定、ガバナンスを実現するために、すべての企業が取り組まなければならない文化的な変革を、身をもって体験しているのですから。
AIにおける多様性は、まずその場に集まることから始まります
ペリゴン（Perigon）のグロースマーケティング責任者であるレイシー・ミラー氏（ ）は、過去10年間にわたり、数多くのスタートアップ企業でマーケティング業務に携わってきました。それは、彼女が「ビジネスを築き上げるための基盤となる一員」であることを愛していたからです。
前職である 3D デザイン社で、ミラーさん（左）は、何か新しいものを築き上げる一員となる機会を得ました。具体的には、の生成AI「 」を画期的な方法で取り入れ、アーティストやその他のクリエイターがデザインを向上できるよう支援する取り組みでした。 彼女は、テキストプロンプトを用いて、背景のシーンにドラッグして配置できる画像を検索するツールに、生成AIを組み込む上で重要な役割を果たしました。
そのスキルセットが履歴書に載った途端、採用担当者たちがこぞって彼女に連絡を取ってきました。
彼女は、AIツールを単に使うだけでなく、自ら作り上げたいと望んでいたのです。 テキサス州オースティンに拠点を置く、AIを活用したメディアアグリゲーター企業「ペリゴン」での彼女の仕事は、マーケティング業務のためのAIの設定や、リアルタイムメディアを活用する技術を最も必要としている可能性の高い販売ターゲットを特定することです。
マーケティング分野の他のポジションからも熱心にオファーを受けていたにもかかわらず、彼女はこの特定の機会がもたらす挑戦に胸を躍らせ、その職に挑むことにしました。 彼女はペリゴンの共同創業者に連絡を取り、自身のスキルを売り込みました。 の機械学習 は非常に新しい技術であり、 生成AIは脆弱でありながらも極めて重要な技術 であるため、ミラー氏は、その活用に必要なスキルを習得できることを潜在的な雇用主に示すことが重要だと述べています。
「彼らが何を話しているのかを知り、彼らの言葉も学びたいのです。そうすれば、顧客と話す際にも、十分な知識を持って臨むことができます。」レイシー・ミラー
ミラーさんはもっと学びたいと考えていますが、彼女にとって最大の課題の一つは、男性開発者たちの中で自分の居場所を見つけることです。 それは、彼女がこれまで携わってきたマーケティングの分野とは異なる文化であり、彼女は、技術開発に関する会議には自ら進んで参加しなければならないことに気づきました。 「彼らが何を話しているのかを知り、彼らの言葉も学びたいのです。そうすれば、お客様と話す際にも、十分な知識を持って対応できるようになりますから。」
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また、彼女は自身の役割を、現在のAIモデルに見られる偏見のいくつかに取り組む機会とも捉えています。例えば、チャットボットにおいて、甘く女性らしい声が目立つといった点です。 ミラー氏は、その背後にある戦略と、それがどのようにして魅力的な女性が商品を販売しているという印象を生み出しているかを理解しています。 すでに男性中心の職業において、それは確かに偏った認識ですが、彼女はこの分野でキャリアを積んでいく中で、その点について人々の意識を高めていきたいと考えています。
ミラー氏は、いわゆるソフトスキルが求められる仕事（マーケティング）と、ハードスキルが求められる役割（AIプラットフォームの構築）の両方を兼任しています。 AI分野で働くために技術スキルを習得しようとする彼女の意欲が、新たな道を開いてくれましたが、彼女は、技術職以外の仕事からAI分野へと似たような道を歩む他の人々が、その過程で挫折を味わうこともあるかもしれないと理解しています。 彼女は、彼らに粘り強く努力し、やがて自分だけの声がその場で聴かれる場所が見つかるという信念を持ち続けるよう励ましています。
タイミングがすべてです――特に、早すぎる場合はなおさらです
Labelbox（、 ）のシニアソフトウェアエンジニアであるスジャン・アブラハム氏は、これまでのキャリアの大部分を検索エンジン関連の仕事に費やし、検索を円滑に行うためのシステム構築に携わってきました。 サンフランシスコを拠点とする、生成AIワークロード向けのデータファクトリーであるLabelboxでは、検索システムの開発経験を持つ人材を求めていました。
「Labelboxには、数百万点に及ぶ画像や動画など、検索可能にする必要がある大量のデータを取り込むシステムがあります」と、アブラハム氏は述べています。 彼の専門知識は、Labelboxが検索プラットフォームを構築するというニーズに合致しており、採用プロセスはスムーズに進んだと彼は述べています。
アブラハムさんは、仕事の中でAIを活用して検索エンジンを開発しています。 彼はその技術について基本的な理解はありましたが、仕事ではこれまで一度も使ったことがありませんでした。 検索プログラムにAIシステムを組み込む経験を得た今、エイブラハム氏は、ミラー氏と同様に、人材紹介会社から声がかかってきていると述べています。
テクノロジーの急速な進展や、 AI に関する感情の浮き沈みに適応することが、エイブラハム氏にとって真の課題でしたが、会社での役割に馴染むことについては、順調に進んでいます。 「明確なスキルセットを持った人材が小規模な組織に加わることは、『知らず知らずのうちに生じがちな文化的な問題を解消するのに役立つ』と、彼は述べています。」
「現在、AIの活用方法はかなり汎用的なものですが、今後数年のうちに状況は変わり、AIスキルを持つ人材への需要が高まるでしょう。」スジャン・アブラハム
アブラハムは、キャリアの転機となっただけでなく、まだ発展途上にある生成AIに携わる機会にも恵まれたという点で、まさに「適切なタイミングで適切な場所にいた」と幸運に感じています。
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「現在、AIの活用方法はかなり画一的ですが」と彼は言います。「しかし、今後数年のうちに状況は変わり、AIのスキルを持つ人材への需要は高まっていくでしょう。」
メンターシップは重要です
Revelio Labs（ ）のエコノミストであるザネレ・ムニクワ氏は、最近、MITで経済学の博士号を取得しました。同氏の研究分野は経済学とコンピュータサイエンスの交差点に位置し、さまざまなAI技術が労働の観点から経済に与える影響に焦点を当てています。
現在の職務において、彼女はAIをさまざまな方法で活用しています。 経済学者として、彼女はデータサイエンティストがデータモデルのさまざまな指標を考案できるよう支援しています。
「私たちが取り組んだモデルのひとつは、『採用確率』モデルでした。これは求人情報を分析し、その求人から予想される採用人数を算出するものです」とムニクワ氏は説明しました。 「私の役割としては、特定のユースケースに合わせてジェネレーティブAIを活用し、レポートを作成することです。」
「私にとって最も価値があったのは、同世代やキャリアの先を行く人々とのサポートネットワークを築くことでした。」ザネレ・ムニクワ
博士課程在学中、ムニクワさんは人脈作りや人間関係の構築、そしてメンター探しにも時間を費やしました。 彼女は、Correlation Oneが主催するデータ・ブートキャンプに参加しました。このプログラムは、 多様な人材がデータ・アナリティクス およびAI関連の職種に就けるよう準備することを目的としています。 彼女は、すでにAIやデータサイエンスの分野で活躍している方々から指導を受けました。 また、就職活動に備えて、キャリアフェアやカンファレンスにも参加しました。
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ニューヨークに拠点を置く人材分析企業「Revelio Labs」での現在の職に就くにあたり、ムニクワさんの採用プロセスは複雑で、数段階にわたる面接が行われました。 彼女のブートキャンプとメンターシップのおかげで、その経験に備えることができました。
「私にとって最も価値があったのは、同世代やキャリアの先を行く人々とのサポートネットワークを築くことでした」とムニクワ氏は述べました。 「その人脈は、あまり歓迎されないような環境に身を置くことになった際に、役に立つことがあります。」
