2022 年の大量自主退職 (見方によっては大改造) は、ミレニアル世代と Z 世代の従業員が雇用主と雇用者のパワーバランスの是正を求める中で起こった動きでした。その後、国際的な紛争によりグローバルサプライチェーンは混乱し、世界中のほとんどの国は物価高騰の危機に突入しました。レイオフの嵐がテクノロジー業界を襲い、気候危機が深刻化し、政治的分断が広がる中、現在の状況は「大恐慌」と言ってしまっても差し支えないでしょう。一方、昨年あたりから主流となった生成 AI は、エッジアプリケーションやバックエンドプロセスで利用される段階を経て、今や数百万人の従業員の日常生活の一部となりました。これにより「大規模な再トレーニング」の機会がもたらされました。私たちは、AI とハイパーオートメーションの力を、これまでにない規模で活用できるようになったのです。生成 AI を用いるとテキスト、画像、音声、合成データなどのコンテンツを作成できるため、多くの初心者ユーザーがコーディングや自動化をより容易に活用できるようになります。統制の取れていない環境では AI とハイパーオートメーションに対する恐怖が無秩序に広がりますが、用途を規定し、組織データを保護する方法で AI とオートメーションを活用することは可能です。つまり、組織全体への AI とハイパーオートメーションの統合で期待される多くのメリットを安全な形で活用できるのです。
ローコードアプリ開発を生成 AI によって支援することで、一から単独でコードを書く作業は過去のものとなる日も遠くありません。ハイパーオートメーションでは、さまざまな AI エンティティや運用上のサイロに機械学習と予測アルゴリズムが適用され、人間の手を介することなく組織に貢献する、よりシンプルで合理化されたワークフローを作成できます。組織内の誰もが RPA を使って反復的な手作業を容易に自動化することで、やりがいが高く付加価値のある業務に集中できるようになります。技術スキルのギャップが解消されない問題の影響は、昨今のコスト削減と労働力の自然削減によりさらに悪化しています。しかし、開発者以外のユーザーのデジタルリテラシーと能力を引き上げ、プロの開発者の効率性を高めるローコード/ノーコードプラットフォームを利用することで、この影響を小さくできます。従来の開発者は、生産性の改善とすべてのアプリに内在する反復型のコーディング作業を軽減する手段を模索する中、ローコードをより広範に導入しています。不安定な経済状況、グローバルな競争、規制の厳格化は、今に始まった問題ではありません。しかし、今後 10 年においてはこれらの問題が同時に驚異的な規模で組織に影響を及ぼします。大規模なハイパーオートメーションは、効率性、アジリティ、応答性の強化において重要な役割を果たします。
