「AIおよび自動化により、2030年に存在しなくなるであろう6つのテクノロジージョブ」
「2030年に消えるであろう6つのテクノロジージョブ- AIおよび自動化の影響」
私たちは既にAIと自動化の存在を知っていますが、日常のビジネス活動やそれを支える専門職にどのような変革をもたらすかについては、多くの議論がなされています。
一部の職業が完全に絶滅すると予測することは過激に思えるかもしれませんが、将来がどのようなものになるかについて現実的に考え、次に何が起こるかに備えることは合理的です。そのため、現在の方向性に基づいて、今後何が起こるかについていくつかの技術の仕事をご紹介します。
データ入力職員
AIの時代において、データ入力職員は彼らの役割が大幅に縮小する可能性があります。この仕事にはタイピングや文字起こしなどの繰り返しの作業が含まれており、これらは容易に自動化できます。
改善されたOCR技術と機械学習アルゴリズムにより、AIシステムはこれらの作業を非常に効率的に処理できるようになりました。したがって、自動化によってこの職業には2030年までに重要な変化がもたらされることは確実です。
テクニカルサポート担当者
顧客サービスやテクニカルサポートは、長い間消費者の問題解決における最前線でした。しかし、AIの進化とともに、これらの職種は自動化の即時的な脅威に直面しています。
さまざまなセクターの企業は、自然言語処理の機能を備えたAIチャットボットを最初のトラブルシューティングに使用しています。
システムの診断やハードウェアの問題など、さらに複雑なタスクも人的介入なしに迅速に分析して解決することができるAIツールがあります。
この10年の終わりまでには、テクニカルサポートの問い合わせのほとんどが洗練されたAIシステムによって効果的に管理される可能性が高く、伝統的なテクニカルサポート担当者が不要になる可能性があります。
ネットワーク管理者
ネットワーク管理者の役割は、組織内のネットワークのスムーズな運用を管理することが主な目的です。これにはシステム構成の更新、セキュリティプロトコルの管理、ネットワークの障害の修正などのタスクが含まれます。
現在のところ、これらの活動における人間の手は貴重ですが、AIの進歩によって多くの定型的なタスクが自動化される可能性があります。
AIによる予測分析により、問題回避のための予防措置を人間よりも効率的に取ることができます。
さらに、AIベースのツールによって他の日常的な管理業務も自動化されており、ほとんど人的介入を必要としない自己組織化ネットワークが作られています。したがって、ネットワーク管理者の役割は今後の数年間で大きく変わる可能性が非常に高いです。
データベース管理者
かつては、データベース間の変更の管理と調整には重要な人的専門知識が必要でした。しかし、AIの出現によりそれも変わりつつあります。データベース管理の簡素化を可能にする手動作業を支援する自動化ツールが利用可能になってきていますので、伝統的なデータベース管理者の役割は脅威にさらされています。
例えば、自動化によりMySQLからMariaDBへのデータベースの移行が容易になりました。このようなシームレスな移行は以前は管理者による大きな努力を必要としましたが、自動化ソフトウェアによって効率的に行われるようになりました。2030年に向かってこれらの改善が続けば、この分野での手作業の必要性が大幅に低下することが予測されます。
さらに、これらの進歩により、データベース自体もより自己調整化、自律化され、管理のために専門の担当者を必要としなくなる可能性があります。
ハードウェア技術者
過去においては、ハードウェア技術者の役割は不可欠であり、修理やアップグレードは現場で皮膚と血液を持った従業員によってのみ行われることができました。しかし、企業がますますクラウドベースのインフラストラクチャにシフトしているため、物理的な機器管理の必要性が減少しています。
技術の進歩により、需要に応じてスケーリング可能な仮想サーバーやストレージスペースが生まれ、ハードウェアの専門家による手作業の関与が不要になりました。
興味深いことに、自宅やオフィス環境での物理的なデバイスに関する問題においても、AIを搭載した遠隔診断ツールが、潜在的なハードウェア問題を正確に予測する点で絶えず改善しています。これらの問題を事前に把握し、必要な交換部品を自律的に注文することで、この仕事は思ったよりも早く廃れる可能性があります。
品質保証テスター
テック業界では、品質保証（QA）テスターは、ソフトウェアのリリース前にバグを検出し、ソフトウェアの機能性を確保するために重要な役割を果たしています。しかし、AIがより洗練されるにつれて、このタスクはますます自動化されています。
自動化テストツールは、繰り返しのタスクを実行し、テストデータを迅速に生成し、時間やリソースの制約のために人間には不可能なポテンシャルエラーを見つけることさえ学ぶことができます。これらのAI駆動のプログラムは、徹底的なテストを実行することができ、人間には不可能な制約があるため、2030年までに、AIの持続的な開発により、現在のQAテスターは完全に機械に置き換えられるかもしれません。
さらに、こうしたプラットフォームに機械学習アルゴリズムを組み込むことで、それらは各テストの実行ごとにパフォーマンスを向上させることができます。したがって、AIと自動化により、現在の仕事に取り組んでいる専門家の生産性は短期的に向上する可能性があり、役割と責任が変化し、より輝かしい未来が現れることになるでしょう。
最後の考え
この中の良い点は、現在これらの職業に従事しているプロフェッショナルの生産性が短期的にAIや自動化によって向上することであり、役割と責任が変化し、より良い未来が現れるための十分な時間があることです。
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