重要性の判断
86影響の優先順位付けには文脈と関係者の意見が必要だ。
AIは文書のレビュー、分類、開示文書の初稿作成を加速できる。
エビデンスが不完全で、トレードオフが議論の的になり、公の主張が法的・倫理的な帰結を生む場面では、人間の責任が中心であり続ける。
中程度
機械が代わり得る業務の割合
定型的な調査と報告は自動化できるが、マテリアリティ、検証、説明責任を伴う意思決定は人間の仕事であり続ける。
肩書きではなく業務単位で算定。低いほど安全。
AIが奪えない仕事 →機械が奪えないもの
説明責任
90組織には公の主張に責任を持つ人材が必要だ。
倫理的なトレードオフ
84システム単独では議論の的になる価値観を解決できない。
関係者からの信頼
74変化には信頼できる人間関係が必要だ。
独立した検証
70エビデンスには自動生成された草案を超える異議申し立てが必要だ。
すでに奪っているもの
文書の分類
78システムは方針やサプライヤーの回答を仕分けできる。
報告書の初稿作成
74ツールは定型的な文章や表を組み立てることができる。
定型的な調査
70AIは定義された情報源を要約できる。
データクリーニング
68標準化されたデータチェックはますます自動化されている。
仕事の変わり方
保証の拡大
エビデンスとトレーサビリティが中心になる。
継続的なデータ
監視が年次報告書の枠を超えて広がる。
サプライチェーンの可視化
ツールは改善するが、サプライヤーのデータギャップを解決するわけではない。
AIガバナンス
サステナビリティチームがテクノロジー自体の影響を評価する。
枝分かれする新しい仕事
気候リスクアナリスト
気候シナリオを財務と戦略に結びつける。
サステナビリティ保証スペシャリスト
開示とエビデンスを検証する。
循環経済マネージャー
材料と製品システムを再設計する。
レスポンシブルAIアナリスト
テクノロジーの社会的・環境的影響を評価する。
展望
この職種は、定型的な文書の組み立てに費やす時間を減らし、エビデンスの検証と変化の方向づけに費やす時間を増やすだろう。
その価値は、信頼できる測定を説明責任を伴う運用上の意思決定に結びつけることにかかっている。
似ている職業
分野だけでなく、6つのスコアが近い職業です。
🧫
臨床データサイエンティスト
臨床データ、治験データ、医療システムのデータを用いて、より安全な医療、研究、業務上の意思決定のための信頼できるエビデンスを生み出す。
AI耐性 68 🔐?????????????????
デジタル攻撃を発見、防止し、対応することで、システム、データ、人々を保護します。
AI耐性 63 🌬️再生可能エネルギーエンジニア
再生可能な資源を信頼できる電力に変える、風力、太陽光、蓄電、送電網のシステムを設計・構築・改善する。
AI耐性 72 🦾ロボット技術者
感知し、判断し、物理世界で行動する機械を設計する仕事。真の難問は知能ではなく、世界そのものだった。
AI耐性 65 🧬遺伝カウンセラー
遺伝性疾患、検査の選択、結果について人々の理解を助け、ゲノム科学と非指示的で思いやりのあるカウンセリングを組み合わせる。
AI耐性 72 🌉土木技術者
川と岩と重力を橋・道路・清潔な水に変える職業――イムホテプ以来、文明を静かに支え続ける仕事。
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ビジネス・金融のほかの職業
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起業家
会社を興す人——機会を見出し、リスクを背負い、給料の支払いに責任を持つ。アッシリアの隊商金融業者からベンチャー支援の創業者まで。
AI耐性 88 💹投資銀行家
企業に値を付け、資本を動かすディールメーカー——メディチ家のフィレンツェから今日のピッチブックまで続く商売で、巨額の金が動くときの信用に対価が支払われる。
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帳簿の番人――文字そのものを生み出したほど古い技を受け継ぎ、いまはそれを自動化するために作られたソフトウェアと折り合いをつけている。
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希少性を研究する学者――アダム・スミスのピン工場から中央銀行の意思決定室まで、どんなモデルも捉えきれないものを予測せよと求められ続けている。
AI耐性 62