이날 기조연설자로 나선 데이터브릭스 아태지역 필드 엔지니어링 담당 부사장 닉 에어스는 기업들이 AI 전환 과정에서 직면한 근본적인 문제로 ‘데이터 분산’을 지목했다. 그는 “오늘날 대부분의 기업은 다양한 시스템에 데이터가 흩어져 있어 동일한 데이터가 중복되거나 서로 다른 기준으로 관리되는 문제가 발생한다”고 설명했다 이어 분석 데이터와 운영 데이터가 분리된 구조 역시 AI 활용을 저해하는 핵심 요인이라고 지적했다. 에어스…
When I started working with Kubernetes over a decade ago, the conversations were about microservices, stateless web applications and horizontal pod autoscaling. Today, the conversation has fundamentally changed. Every architecture review I participate in now centers on one question: how do we orchestrate GPU-accelerated AI workloads at scale without burning through our budget? The numbers…
Agentic AI is an autonomous system that can plan and execute complex tasks and processes as part of an overall workflow that includes humans or functions entirely on its own. Organizations are leveraging agentic AI for everything from managing customer inquiries to automating logistics, optimizing workflows, detecting fraud, and generating and testing code. Research firm…
Technology moves quickly and regulations always lag behind. But AI has thrown everything into overdrive, both the pace of technological change and the rate at which regulators are having to come up with new laws. China’s AI laws were first enacted in 2023, just months after the release of ChatGPT. The EU’s AI Act was…
Leadership is changing faster than most organizations can comfortably absorb. In 2026, senior leaders are being measured by a new mix of expectations, sharper accountability for performance, a more vocal and values-driven workforce and rising pressure to protect culture while navigating constant change. These shifts are not theoretical. They are already showing up in how…
The regulatory body which last year accused Microsoft of inflating its office software’s license prices when it was run on rival cloud platforms to make those platforms less appealing, said Tuesday it will conduct a further investigation into the company’s entire business software ecosystem. The probe by the UK’s Competition and Markets Authority (CMA), scheduled…
모든 최고정보보호책임자(CISO)가 알고 있듯이, 강력한 사이버보안 태세를 유지하는 데는 상당한 비용이 든다. 그러나 비교적 적은 투자만으로도 사이버보안을 강화할 수 있는 방법이 적지 않다는 사실은 널리 알려져 있지 않다. 보안 리더가 창의적으로 접근한다면, 최소한의 비용으로도 기업의 전반적인 보호 수준을 크게 끌어올릴 수 있다. 조직이 추가적인 저비용 보안 강화 방안을 통해 실질적인 이점을 얻을 수 있을까? 그렇다면…
이란의 드론 공격으로 이달 초 장애가 발생한 중동 지역 데이터센터를 이용하는 고객을 대상으로, AWS가 한 달 치 사용 요금을 전액 면제하기로 했다고 확인했다. 이는 매우 이례적인 조치로 평가된다. 3월 1일 발생한 공격으로 중동 지역 내 AWS 데이터센터 두 곳, ME-CENTRAL-1(아랍에미리트)과 ME-SOUTH-1(바레인)이 피해를 입었다. 회사는 다음 날 해당 사실을 공식 인정했다. AWS는 서비스 상태 페이지를 통해…
雇用調査会社Challenger, Gray & Christmasのレポートによれば、2026年に入ってAIが直接原因となった人員削減は1万2304件。これは、全レイオフの8%にとどまる。同社が2023年からAIの雇用影響を追跡し始めて以来、AI起因のレイオフとして報告された件数は累計9万1753件、全削減計画の約3%に過ぎない。2025年通年では5万4836件、全削減の5%だった。
ただし、テック業界では大きな動きが出ている。決済・金融サービス企業BlockのCEO、Jack Dorsey氏が「インテリジェンス・ネイティブ」モデルへの転換を掲げ、人員を50%削減したことは記憶に新しい。テック業界全体では2月に1万1039件のレイオフが発表され、2026年の累計はすでに3万3330件に達している。前年同期比で50%以上の増加だ。ただしそのすべてがAI起因ではない。
Challengerのレポートはこう指摘する。「テックは今、さまざまな圧力に直面している。AIが大きな話題であることは確かだが、グローバルな規制への懸念、関税や経済的不確実性による広告市場の減速、全体的なコスト増なども重なっている」。
過去の手法では予測精度に限界があったという反省から、Anthropicは新たな「観測された露出度（observed exposure）」という手法を導入した。LLMが理論上できることと、実際にどう使われているかを組み合わせて分析する手法だ。AIが人間の代わりに自律的に処理した業務は、人間を補助した業務より高く評価する。具体的には、米国の数百の職種と業務タスクを紐付けるO*NETデータベース、LLMが人間の2倍以上の速度でタスクをこなせるかどうかのタスクレベルの露出度推定、そしてAnthropicのEconomic Indexの利用データを組み合わせて分析している。
Anthropicの研究者Maxim Massenkoff氏とPeter McCrory氏によれば、2022年末以降、AIの影響を受けやすい職種で失業率の「体系的な増加」は確認されていない。ただし、一部の職種では若年労働者の採用が鈍化している兆候はあるという。
この手法で浮かび上がった、AIによる代替リスクが高い職種は以下の通りだ。
コンピュータプログラマー（業務の75%をAIが代替可能）
カスタマーサービス担当（70%）
データ入力担当（67%）
市場調査・マーケティング専門職（65%）
卸売・製造業の営業担当（63%）
ソフトウェアQAアナリスト・テスター（52%）
情報セキュリティアナリスト（49%）
コンピュータユーザーサポート担当（47%）
Moor Insights & StrategyのVPでプリンシパルアナリストのJason Andersen氏はこの手法を高く評価する。「利用実績は理論的能力とイコールではない。人々はまだAIの能力とリスクを把握しようとしている段階だ」。タスクと役割に関してアナリストたちが観察していることと一致しており、判断基準もシンプルだと言う。
Massenkoff氏とMcCrory氏は、この手法がAIの労働市場への影響「すべてを捉える」わけではないと認めている。しかし「事後分析よりも確実に経済的混乱を特定できる」と主張する。「AIの影響がいずれ誰の目にも明らかになることはあり得る。このフレームワークが真価を発揮するのは、影響がまだ見えにくい段階だ。雇用の喪失が表面化する前に、最もリスクの高い職種を早期に特定できる」。
Andersen氏は、AIが職種全体を消滅させる形での導入はまだ見られないと言う。一部のタスクはAIによって再設計されているが、大部分はまだ人間が主導している。「タスクベースの自動化は段階的な効果をもたらし、従業員の生産性を高め、処理能力を向上させる」。
ただし、今回紹介した2つの分析が捉えきれていないことがあるーーAI時代における仕事のあり方全体への影響だ。新技術を最大限に活かすには、ワークフローと役割そのものを変える必要がある。それが業界ごとに解決されるまで、企業は「今の状態で足踏みし続けるだろう」とAndersen氏は予想する。
この”足踏み”は若年労働者に不均衡な打撃を与える可能性がある。既存の従業員は、変化が「経験や専門性が正当に評価されるような大きなもの」でない限り、ワークフローの変更に抵抗するかもしれない。
現状、AIは経験の浅い人材が担っていた業務を肩代わりするツールとして使われている——Andersen氏はこれを問題視する。「タスクと役割を再整理してバランスを取る必要がある。幸い、企業にはそうするインセンティブがある。ベテラン人材の退職が進む中、人員構成が変わりつつあるからだ」
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Source: News
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