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2025-01-08 09:31:00
分析: ハイブリッド ワーク、AI の使用の増加、仕事での学習方法の性質の変化に関して、たくさんの冷ややかなおしゃべりが予想されます。
まで パンデミック 2020年、私たちのほとんどの仕事は朝家を出て職場に行くことでした。一晩中、 Zoomミーティング そしてキッチンテーブルで仕事をするのが当たり前になりました。何年にもわたるハイブリッドとリモートワークの後、振り子は必然的に逆方向に戻り、2024 年には多くの企業が 要求が厳しい 従業員はオフィスに戻ります。
では、2025 年には何が待っているのでしょうか?ハイブリッド ワークなどの新しい働き方は依然として中心であり、テクノロジの加速、特に AI や初心者から専門家への学習軌道の加速も同様です。
RTÉ Radio 1 の Today with Claire Byrne より、Z 世代は職場をどのように変えていますか?
アイルランドの企業は、これらの重要な課題に効果的に対応し、それに向けた設計を行う準備ができていますか?これらの課題にどのように対処するかについての決定はどのような基準で行われているのでしょうか?どのような証拠を利用できますか?また、証拠がない場合、組織の証拠を入手、分析、パイロットテストするために組織はどのような戦略を実行できますか?
ハイブリッド ワークは定着しつつあります。それともそうなのでしょうか?
ハイブリッドな働き方に関する見出しは、「」とは大きく異なります。ハイブリッドな働き方は定着する「、」週5日労働は終わった」から「オフィスへの復帰を義務付ける」まで。いくつかの予備調査 特定する その生産性と 従業員の定着率 ハイブリッド動作により改善されます。しかし、ここにはハイブリッドが機能しているという証拠もあります。 減少する 組織の学習、革新、コラボレーション、そして組織のソーシャル ネットワークは 弱まった。その結果、ハイブリッド勤務がいつ、どこで、誰にとって有益であるかを上司が判断できる十分な証拠がないため、ハイブリッド勤務のメリットとデメリットについては依然として議論が続いています。
RTÉ Radio 1 のブレンダン・オコナー番組より、なぜアマゾンのような雇用主は従業員にオフィスに戻るよう促すのでしょうか?
現在のハイブリッド勤務の尺度は初歩的であり、たとえば、週あたりのオフィス勤務日数とオフィス外勤務日数に基づいたものが主であり、行われている仕事の性質の大きな違いは十分に考慮されていません。オフィスに戻るか、ハイブリッドのままにするか、完全にリモートにするか、あるいはそのどちらかの問題であってはなりません。これは、従業員とその組織の両方にとっての利点と落とし穴を同時に特定する、より微妙な答えです。
企業は次のことを行う必要があります 収集して分析する 従業員の幸福、社会的つながり、組織へのコミットメントを確保しながら、生産性やイノベーションなどの組織の成果を高めるハイブリッド勤務の最適なモデルを特定するための証拠。これらのハイブリッド勤務の最適モデルでは、さまざまな従業員グループとさまざまな作業タスクを考慮する必要があります。端的に言えば、決定が下されたことの証拠は何ですか?それがあなたの組織、従業員、仕事の性質にとって最も効果的な決定であるかどうか、どうやってそれを判断しますか?
AI 時代における未来の仕事は人間のものになるのでしょうか?
今日の仕事の世界で組織が直面している注目のテーマと課題は、デジタル変革、より具体的には「AI の時代」と呼ばれるものに関するものです。もう一度言いますが、それはどちらかです」ロボットが引き継いでいる‘ または ‘AIがすぐに世界を征服するわけではない‘。テクノロジーとその実装が、その機会とリスクに関する私たちの知識よりも速いスピードでどのように進んでいるかを論じたニュース記事は、ほぼ真実です。
RTÉ Radio 1 の The Business より、物理学者、エンジニア、科学コミュニケーターであるフィリップ スミスが、コールセンターの従業員が日々直面する怒りを鎮めるために AI がどのように活用されているかについて語ります。
しかし、AI の導入状況を見ると、自社が追いついていないと感じる必要はないようです。によると、 ジョシュ・バーシンの予測AI を導入し、仕事や業務を再設計し、生産性に対する AI のメリットに焦点を当てている企業はわずか 5% です。組織の 85% は、リスク、法律、コンプライアンス、ガバナンスに関してまだ検討段階にあります。
同時に、AI は情報を提供し、誘導し、人間の行動を形成します。 人間の判断を操る。マイケル・アリーナの要約が明らかにしているように、仕事の未来は人間です。 AI は人間のつながりに取って代わることはできません。しかし、AI を備えた人間が AI を持たない人間に取って代わられるため、従業員に必要なスキルと機会とリスクの認識を開発し、AI を持たない人間から移行する時期が来ています。 AI を組織的に探求して AI を導入する。
RTÉ News のレポートによると、仕事のほぼ 3 分の 1 が AI によって悪影響を受ける可能性があることが判明
労働者の学習方法を再考する
情報が急増し、オンデマンドで知識にアクセスできるようになったことで、学習、意思決定、問題解決がかつてないほど簡単かつ迅速になっているように思われます。実現できるテクノロジーは数多くあります。 従業員が職場や必要なときに学習できるようにする。 AIはできる 意思決定を促進します（ただし、それに代わるものではありません）。マイクロラーニング モジュールを使用すると、従業員はタスクを完了し、必要なときに知識を思い出すことができます。
この方法で知識や情報にアクセスすると、確かに知識へのアクセスがより簡単かつ迅速になり、作業の流れの中での一部の形式の学習が促進されますが、個人および組織の学習ニーズをすべて満たすわけではありません。まず、デジタル情報、誤った情報、偽情報、偏った情報、フェイクニュースが過去 10 年間でさらに蔓延するようになりました。したがって、学習のために情報や知識にアクセスする個人や企業は、批判的思考と分析に取り組む必要があります。 評価する 彼らが読んでいる証拠の信頼性。
組織は、職場で具体的に非公式な学習を実現する方法を熟考し、再考する必要があります。
第二に、将来の学習と能力開発のニーズを予測する企業の能力 ますます不可能です そして 過去の経験やデータにあまり基づいていない。その結果、必要な知識をすべての従業員に特定し、必要な時期に事前に提供する組織の能力が大幅に低下します。企業は誰にも見えない未来に向けて従業員をどのように備えさせているのでしょうか?さらに、学習とは知識にアクセスするだけではなく、それを理解し、認知的に吸収し、複数のシナリオに適用できるようにすることです。
組織は、「学び方を学ぶ」ための従業員のメタコンピテンシーを開発し、必要に応じて暗黙の知識や証拠を独自に入手して評価する必要があります。正式な学習の機会を提供し、確実な知識を提供することに重点を置くと、迅速に情報を提供できますが、非公式な学習や他人の暗黙知からの学習から得られる学習価値は得られません。雇用主は、従業員がグループで働き、他の人と一緒に働き、困難な仕事を遂行し、顧客に対応することで、職場で特に非公式な学習をどのように実現できるかを振り返り、再考する必要があります。
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ここで表明されている見解は著者の見解であり、RTÉ の見解を代表または反映するものではありません。
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