AIがより高度になったとしても、実行可能である可能性が高いホワイトカラーの仕事とスキルを次に示します。

 -  **創造性と人間の相互作用を必要とする仕事**：マーケティング、デザイン、看護、教育など。人間の相互作用、感情的知性、創造性に大きく依存するものは、自動化のリスクが低くなります。焦点を当てるスキルには、複雑な問題解決、社会的知覚、創造性などが含まれます。

 -  **管理とリーダーシップを必要とするジョブ**：一部の管理タスクは自動化されますが、ビジョンを提供し、チームを動機づけ、インスピレーションを与え、人々の問題を処理するためには、人間のマネージャーが必要になります。開発するスキルには、リーダーシップ、複雑な意思決定、判断、意思決定などが含まれます。

 -  **データサイエンスとAIの雇用**：AIと自動化が進むにつれて、データサイエンティスト、AIエンジニア、および機械学習スペシャリストがAIシステムを構築、監視、継続的に改善するための需要も同様です。学習スキルには、統計、データ分析、機械学習、プログラミングなどが含まれます。

 -  **技術的に専門的な仕事**：高度に専門的な知識を必要とするソフトウェアエンジニアリングなど、特定の技術的な仕事に対する継続的な需要があります。需要のある技術ドメインとプログラミング/コーディングスキルの習熟度を含めるスキル。

雇用主にとって、これは次のことを意味します。

 -  ** AIが苦労している人間のスキルに焦点を当てる**：創造性、コラボレーション、共感、複雑な問題解決など。

 -  **労働者の継続的な再訓練**：AIがいくつかのタスクを自動化するため、雇用主はAIと競合するのではなく、AIを補完する新しいスキルを再訓練および獲得する機会を提供する必要があります。

 -  ** AIとの作業、それに反対ではなく**：AIは、それらを置き換えるのではなく、人間の労働者を増強するツールになります。雇用主は、AIと人間のスキルを効果的に統合する方法を学ぶ必要があります。重要なのは、各役割とタスクの技術的スキルと人間のスキルの適切なバランスを見つけることです。
Here are some white-collar jobs and skills that are likely to remain viable even as AI becomes more advanced:

- **Jobs requiring creativity and human interaction**: Things like marketing, design, nursing, teaching, etc. that rely heavily on human interaction, emotional intelligence, and creativity are less at risk of automation. Skills to focus on include complex problem-solving, social perceptiveness, creativity, etc.

- **Jobs requiring management and leadership**: While some managerial tasks may be automated, human managers will still be needed to provide a vision, motivate and inspire teams, and handle people issues. Skills to develop include leadership, complex decision making, judgment and decision making, etc.

- **Jobs in data science and AI**: As AI and automation advance, so will the demand for data scientists, AI engineers, and machine learning specialists to build, monitor, and continually improve the AI systems. Skills to learn include statistics, data analysis, machine learning, programming, etc.

- **Technically specialized jobs**: There will be a continued demand for certain technical jobs like software engineering that require highly specialized knowledge. Skills to have include proficiency in in-demand technical domains and programming/coding skills.

For employers, this means:

- **Focusing on human skills that AI struggles with**: Things like creativity, collaboration, empathy, and complex problem solving.

- **Continuous retraining of workers**: As AI automates some tasks, employers will need to provide opportunities for retraining and acquiring new skills that are complementary to AI rather than competing with it.

- **Working with AI, not against it**: AI will be a tool to augment human workers, not replace them. Employers will need to learn how to effectively integrate AI and human skills. The key will be finding the right balance of technical skills and human skills for each role and task.