2025年4月、ShopifyのCEOトビー・リュトケが発表した「AIに仕事をさせられないことを証明してから人間を雇え」という社内メモは、当初は単なる経営者の誇張表現と見なされていた。しかし8か月が経過した2026年1月現在、このメモは人材市場の大規模な再編を引き起こす起点となっており、その影響は加速度的に拡大している。ShopifyはAI活用を業績評価に組み込み、採用基準を根本的に変更した。同社は数年前からGitHub Copilotなどのツールを導入し、内部インフラを整備してきた実績があり、メモ発表時には既にその文化が根付いていた。一方で、Box、Fiverr、Duolingoなどの追随企業は準備不足のまま同様の方針を打ち出し、特にDuolingoは顧客離れという大きな反発に直面した。2026年現在、AI関連スキルを求める求人は倍増し、エントリーレベルの採用は縮小する一方で、AIネイティブな若手人材とAIを使いこなすシニア人材への需要が高まるU字型の人材市場が形成されつつある。この変革は今後数年かけて進行し、職務内容の境界線の曖昧化、報酬の二極化、AI習熟度の基準化といった形で全産業に波及していくと予測される。
トビー・リュトケのメモが引き起こした変革
8か月前、トビー・リュトケは多くの人が典型的なテック系CEOの大げさな主張として片付けたメモを投稿しました。AIは必須である。ロボットにできないことを証明してから人間を雇え。AI使用を業績評価に組み込め。そして反応は予想通りでした。
ビジョナリーだと呼ぶ人もいれば、Shopifyでのレイオフを隠すための煙幕だと呼ぶ人もいました。そしてほとんどの人は、これは静かに消えていくだろうと思いました。過激に聞こえるけれど実際には何も変えない経営幹部の声明の墓場に埋もれるだろうと。
彼らは間違っていました。リュトケが実際に行ったのは、人材市場の再編のスタートを切ることでした。そしてそれは2026年1月の現在、誰もが予想したよりも速く加速しているのです。
私たちはこの物語の終わりにいるのではありません。毎週新しいシグナルが現れる中で、リアルタイムでこれが展開されるのを目撃しているのです。ちょうど今週、ブラウザ会社のジョシュ・ミラーが、Claude Codeネイティブな構築方法に精通している人材にプレミアムを支払っていると述べました。
それは1つの会社、1つの発表ですが、もっともっと大きな何かの症状なのです。雇用市場そのものが書き換えられており、8か月前には推測的に見えた変化が、今では実際の採用基準、報酬構造、業界全体の役割定義に現れているのです。
毎週新しいデータポイントが生まれ、毎月パターンがより明確になっています。私たちはこれの終わりには程遠いのです。
リュトケが本当に言ったこと、そして本当に意味したこと
では、私たちがどこに向かっているのかを理解するためには、リュトケが昨年4月に実際に何を言ったのか、そしてもっと重要なのは、それが何を意味していたのかを理解する必要があります。なぜならこれはテック業界のあらゆる人に影響を与えるからです。
このメモはShopifyだけのための新しい哲学ではありませんでした。これは明確にしておきたいのですが、それは既存の哲学を新しい能力、つまり人工知能に適用したものだったのです。
リュトケは長い間、彼が赤の女王フレームワークと呼ぶものの下で運営してきました。これはルイス・キャロルの「鏡の国のアリス」から借りたもので、赤の女王がアリスに、彼女の王国では同じ場所にとどまるためには全力で走り続けなければならないと告げる場面です。
Shopifyでは、これは厳しい現実に変換されます。年率20%から40%成長している会社では、自分の役割に再び適格となるためだけに、毎年少なくともそれだけ改善しなければならないのです。
これはリュトケ自身にも他の全員にも当てはまります。あなたは過去の自分と競争しているのではありません。会社の成長に歩調を合わせ続けた理論上の自分と競争しているのです。だから停滞は単なる失敗ではなく、スローモーションの解雇なのです。
2025年4月のAIメモは新しい哲学ではありませんでした。それは新しい能力乗数に適用された赤の女王の論理だったのです。4月のメモが行ったのは、AIをその改善のための新しいメカニズムとして特定したことでした。
具体的な指令は本当に明確でした。反射的なAI使用は今や基準的な期待であり、提案ではなく、推奨でもなく、期待されているのです。AIはすべての「仕事を成し遂げる」プロジェクトのプロトタイプ段階を支配しなければなりません。
パフォーマンスレビューにはAI使用に関する質問が含まれます。マネージャーと同僚は、互いがどれだけAIネイティブで、どれだけAI反射的であるかを評価し合います。チームは人員増加を要求する前に、AIがその仕事をできないことを証明しなければなりません。
そしてすべての人というのは、上司を含む全員、リュトケと彼の経営チームを含むすべての人を意味します。リュトケの以前の奨励からの重要な変化は明示的でした。
彼が言ったように、「いじってみろという呼びかけは、2024年に彼が行ったことですが、正しいものでしたが、あまりにも提案的すぎました。これが今日私が変えたいことです」。メモからの直接引用です。
さらに追及されると、彼は続けて、この挑戦に応じるだけで、人々が行った仕事のX倍を達成するのを見たと明言しました。そして率直に言って、これは私が見てきたことと一致しています。
世界のトップ開発者たち、トップ1%という表現を使いたければそうですが、彼らは昨年100億トークン、1億行のコードを出力しました。AIネイティブな働き方にコミットすることなしに、そのレベルの生産性には到達できないのです。
賛否両論の反応とメモの真の意図
トビーの4月の元々の主張に対する反応は、残念ながらよくあることですが、イデオロギーの線に沿って分かれました。支持者は、これを会社にとって、そして競争に真剣な企業にとって正しい道だと見なし、批判者はこれを人員削減のための煙幕だと見なしました。
しかし、その議論のすべてでほとんどの人が見逃したのはこれです。このメモは生産性についてのものではないのです。私は先ほど、100億トークン、すべてのコード行について言及しました。実際には選択圧力についてなのです。
AI使用をパフォーマンス指標にすることで、リュトケはShopifyをより効率的にしようとしていたわけではありません。彼は、誰がそこで働きたいと思うか、そしてShopifyに着いたら誰が繁栄するかを再形成していたのです。
このメモは実質的に、採用に関するフィルターであると同時に人材メッセージでもありました。公平を期すために言うと、Shopifyを違うものにした一部、そのメモがその会社でうまく機能した一部は、Shopifyが長い間似たような文化を持っていたからです。
私は以前、赤の女王レースがShopifyでしばらくの間テーマだったことについて話しました。そして、VPおよびエンジニアリング責任者のファルワン・タワーとの7月のファーストラウンドインタビューで、Shopifyで持続するメモの背後にあるメカニクスが見えてきます。
2021年の終わりに、このAI関連のすべてが主流になる前に、タワーはGitHub CopilotをShopifyに持ち込みました。それはあまりにも早かったため、彼はまだ製品の代金を支払うこともできませんでした。それはプレアルファでした。
ChatGPTのリリースの1年前、Shopifyではエンジニアリング全体でCopilotを既に使用していました。その会社がどれだけ早かったか。2023年初頭、数年前には、彼らは80%の採用率を持っていました。
そしてShopifyが構築したインフラが、トビーが発したマンデートを可能にしたのです。彼らは内部LLMプロキシ、従業員が単一のインターフェースを通じて複数のAIモデルにアクセスできる集中システムを作成しました。
ユーザーはモデル間をシームレスに切り替えることができました。そしてプロキシは本番環境でのスケーリング、追跡、フェイルオーバーを処理します。彼らはSlack、Salesforce、G Suiteに接続する数十のMCPサーバーを構築しました。
本質的に、タワーが呼んだように、彼らはすべてをMCP化しているのです。内部データのあらゆる部分をAI照会に利用可能にしているのです。そして誰かがMCPコネクタを作成すると、もちろん誰でもそれを使用できます。
彼らはまた、roastをオープンソース化しました。これは、Claude Codeで構築されたAIオーケストレーションフレームワークで、コーヒー豆ではなく、建設的な批判でコードの貢献をroastするものです。
構築から得られた重要な洞察は、タワーの言葉を引用すると、AIエージェントは軌道に乗り続けるために助けが必要だということです。これは本当です。そして、複雑なプロンプトを個別のステップに分解すると、はるかにうまく機能します。
だから、AIに何百万行ものコードを自由に徘徊させることはあまりうまくいきませんでした。それでROSTはそこに必要な構造を提供するのを助けるのです。
Shopifyの実践的なAI活用事例
さて、高度なモデルを技術チームのためにゲート制御する会社とは異なり、Shopifyは全員にすべてへのアクセスを与えます。支出の割り当てはありません。タワーは、従業員の価値の代理指標として、誰がCursorトークンに最も多く支出しているかを追跡しています。
そして最近、ShopifyのCTOがリストのトップになりました。これは、これらのCスイートの人々でさえ個別の貢献者でもあることを示しています。そして、ツールの採用は、この寛容な環境に応じて非常に速く爆発したため、タワーは1500のCursorライセンスを注文しなければならず、すぐにさらに1500を手に入れなければなりませんでした。
皮肉なことに、これであなたは座り込むことになるでしょう、最も急速に成長しているユーザーグループはエンジニアリングにいませんでした。これが私が言いたいことです。人材市場は変化しています。彼らはサポートと収益チームにいます。彼らはCursorライセンスを取得しています。
法務チームがこれを可能にするのを助けました。なぜなら、タワーが2021年にCopilotを採用したいと思ったとき、法務との会話は「私たちはこれをやるつもりです。どうすれば安全にできますか?」と始まったからです。
それで、法務は方法を見つける立場に置かれました。「これをできるかもしれませんか?許可を求めてもいいですか?」と尋ねる代わりに。なぜなら、そうすると法務はデフォルトで一部の、Shopifyの従業員がこれらのツールをどのように使用するかの具体例が、AI拡張作業が実際にどのように見えるかを少し明らかにします。
セールスエンジニアは、最も頻繁に使用するツールであるG Suite、Slack、SalesforceのMCPをCursorで構築されたダッシュボードに持ち込み、それから彼は「今日は何をすればいいか」と尋ねることができます。そして、システムはSalesforceの商談を見て、欠落している電子メール応答に気づき、アクションを促します。
タワーが説明するように、彼は文字通りCursorを彼のホームページとして使用できます。なぜなら、彼はツールを使用しているのではないからです。彼は、私たちが仕事の中核だと思っていたこれらのものを仲介排除しているのです。
ところで、CursorはShopifyの話によく出てきますが、Claude Codeで今すぐ非常に似たことができます。だから、私があなたに興奮してもらいたいのはツールではありません。役割の変化です。
一方、収益ツールチームは、RFP質問に答えながら、勝利した回答から積極的に学習するRFPエージェントを展開しました。そして、それは取引に勝つものの蓄積された知識を通じて改善し、営業担当者はRFPに必要な情報を発見するために、独自に自動化されたサイト監査ツールを構築できます。
タワーがこれについて話したとき、彼は良い用語を作ったと思います。彼はこれをプロセスパワーと呼んでいます。なぜなら、効果的に私たちは既存のフローを通じて仕事の流れを加速させているだけではないからです。
私たちは根本的に仕事がどのように行われるかを再構築しているのです。私たちはプロセスパワーを使って仕事を再テコ入れします。Shopifyの内部AIチャットツールは、オープンソースツールを実験しているシニアエンジニアによるプロトタイプとして始まりました。
それは非常に広く採用されたため、専任のエンジニアリングチームが今それを運営しています。そして、このパターン、個々の実験が組織のインフラストラクチャになることは、広く実験することが許可されている組織でAIネイティブなワークフローが伝播するメカニズムなのです。
雇用データが語る複雑な現実
数字は、AIと雇用に関するあらゆる単純な物語を複雑にする物語を語っています。そして私はそれを強調したいのです。なぜなら、通常の仮定は、このような物語は残忍な雇用削減を意味するというものだからです。
Shopifyは2022年末に約11,600人の従業員を抱えていました。それがピークでした。ゼロ金利時代であったことを強調したいのですが、これは雇用に関する会話全体における複雑な要因です。
その年のレイオフ後、金利が上昇したとき、AIとは何の関係もなく、彼らは2023年5月のレイオフ後に約10,000人に減少しました。そしてAIが生産性を加速させたと妥当に言える前に、彼らは2024年12月までに8,300人に減少しました。
8,100人で、これはすべてトビーがAI物語を出す前のことです。だから、はい、彼らは引き続き無駄を削っています。しかし、正規化された金利ベースで人員数がほぼ横ばいであり得ることを理解する必要があります。そして、AIで生産性が急上昇するのをまだ見ることができるのです。
今、一部の観察者は、トビー・リュトケのメモは投資家を警戒させることなく継続的なコスト削減をカバーするための煙幕だったと理論化しています。会社におけるAIへの関与の深さを考えると、私は同意しません。
私は、彼らがAIに本当に情熱的に投資してきたと思いますし、赤の女王レース文化の中にいるなら、私がAmazonにいたときのような文化ですが、成長にコミットしなければなりません。
そして、それは、成長していないなら去るというタイプの文化の1つです。だから、彼らは高い離職率を持つ傾向があります。そして率直に言って、AI生産性の向上を見始めるポイントに到達するために、他のポジションの補充をしないだけで十分でしょう。
戦略的な人材配置:インターンシップ拡大の理由
しかし、過去8か月間の最も興味深い展開の1つは、Shopifyが保存し強調することを選択している役割に関する本当の戦略的論理があるということです。
「AIができないことを証明しろ」メモから数か月後、私たちが議論してきたことですが、Shopifyはインターンシッププログラムの大規模な拡大を発表しました。75人から1000人以上のエンジニアリングインターンへの拡大です。
はい、正しく聞きました。10倍以上の増加です。そして、なぜだろうと思うかもしれません。しかし、私たちは金利引き下げの正規化について、そしてより多くの生産性を活用する方法、赤の女王レース文化について話したばかりです。
これらのどれが、より多くの採用につながるのでしょうか?AIが仕事をできるなら、なぜ1000人のインターンを雇うのでしょうか?しかし、Shopifyが人材的に何を求めているかを理解すると、論理は明確になります。
Shopifyは、タワーがAIケンタウロスと呼ぶものを探しています。私はそのフレーズが大好きです。彼らは自然にAIツールに慣れています。なぜなら、彼らはそれと一緒に育ったからです。AIネイティブは別の言い方です。そして、彼らは既存の人材を最新の状態に保つよう押し進めます。
実際、OpenAIで最近同じ採用原則が働いているのを見ます。インターンやジュニアエンジニアが入ってきて、彼らはAIネイティブであり、それが彼らがテーブルにもたらすものの一部なのです。
プログラムは複数の次元にわたって勝利として現れます。インターンはAIネイティブなスキルをもたらします。彼らは新鮮な視点をもたらします。だから、Shopifyはフルタイムの役割のために見る候補者の巨大なプールを得て、インターンはShopifyから実際のスキルを持って去り、それをエコシステムに持ち帰ることができます。
ここで私が見ているのは、人材市場においてほぼU字型のパターンです。非常にシニアな人々がいて、彼らは信じられないほどレバレッジされています。
私たちはこのビデオで、ShopifyのCTOが一部の月でトークンの出力ナンバーワンであることについて話したばかりです。同時に、ジュニアを雇うことへの情熱があり、AIネイティブなジュニアを雇い入れています。これがU字型人材市場の姿です。
パフォーマンス評価とコピーキャットの波
さて、Shopifyはあなたが期待するように、AI反射性を十分に真剣に受け止めているので、それはレビューサイクルに入ります。マネージャーと同僚は、私が言ってきたように、あなたがどれだけAIネイティブで反射的であるかを評価します。
しかし、会社はまた、それが合理的な評価であることを確認します。なぜなら、彼らはAIツールの使用を分析し、それを同僚からのレビューと相関させ、正の相関を見つけたからです。
言い換えれば、あなたの同僚があなたがAIネイティブかどうかを言うとき、彼らは実際にある程度知っていて、雰囲気は正しいのです。さて、このシステムをゲーム化するリスクがあります。グッドハートの法則は真実です。何かを目標にすると、人々はそれをゲーム化する方法を見つけます。
だから、AI レビューを管理し推進している場合、深く強力なAI使用と浅い使用を区別できることが重要です。さて、Shopifyは、部門全体で約30%高い従業員の生産性を見たと言いますが、彼ら自身が指摘するように、彼らは何年もAI作業を行ってきました。
だから、従業員の生産性が本当に上昇するのを見るポイントに到達するには、深い投資が必要です。誰もがそれを理解したわけではありません。実際、2025年の残りの期間、エコシステム全体でコピーキャットの波が爆発しました。
Box、Fiverr、Duolingoがすべて流れに乗り、それがすべてうまくいったわけではありません。これは、指摘する価値のある物語の別の部分だと思います。
AI革命を始めて、軍隊の準備ができておらず、武器の準備ができていないなら、比喩を使うと、戦争に勝つことはできません。Duolingoのバージョンは、AI革命をどのようにやってはいけないかのケーススタディになっています。
2025年4月28日、トビーの元のメモの非常に近い時期に、CEOのルイス・フォン・アーンは、AIファーストの変革のバージョンを概説するメモを共有しました。AIが仕事をできるなら請負業者を段階的に廃止し、AIをパフォーマンスレビューの一部にする。
トビーに非常に似ているように聞こえますね?まあ、反応は災害でした。人々はDuolingoへのサブスクリプションをキャンセルし始めました。AIファーストは人々が最後だということだと人々は言いました。
そして最終的に、DuolingoのCEOはそれを撤回しなければならず、メモをリリースしたときに、私はそれをうまくやらなかったと認めました。私はAIを従業員がすることを置き換えるものとは見ていません。
最終的に彼は、反発が顧客の成長を弱めたことを認め、まず既存の従業員にそれについて教えることによって、AI変革の基礎を築くことに戻らなければなりませんでした。
Boxのアーロン・レヴィは、より持続可能かもしれない道を見つけました。彼のアプローチは、ひねりを加えた雑用の排除に焦点を当てています。自動化するチームは、戦略的プロジェクトのために節約を保持できます。
だから、AI節約はBoxのCFOに戻りません。AI節約はチームに戻り、チームが次の戦略的ブレークスルーの選択に資金を提供するのを助けます。だから、このフレーミングはAI採用を脅威から起業家的チームのための機会に変換し、インセンティブ構造を完全に変えます。
最終的に、コピーキャットの波が明らかにしたのは、会社レベルでの途方もない根本的な選択圧力があり、すべてのCEOがそれを感じてきたということです。
しかし、彼らの実行は、リーダーが自分たちの組織と聴衆をどれだけよく理解しているかに基づいて、大きく異なりました。リュトケのバージョンは、Shopifyでうまくいったと思います。なぜなら、Shopifyはその選択をサポートするためのインフラストラクチャと文化を構築するために何年も費やしてきたからです。
メモが落ちたとき、それは既に起こっていたことの多くを形式化していました。それは多くのコピーキャットには当てはまりませんでした。
ビッグテックへの波及とジェンスン・フアンの発言
リュトケのメモの影響は、ビッグテックにまで及びました。ジェンスン・フアンは2025年11月に、マネージャーが従業員にAIをあまり使わないように言っているという報告に対して、この引用で応答しました。
人工知能で自動化できるすべてのタスクを、人工知能で自動化してほしいのです。彼は雇用の安全性に対する抵抗を狂気だと呼びました。彼は付け加えました。あなたには仕事があると約束します。
そして正直なところ、Nvidiaは1年で29,000人から36,000人の従業員に成長し、ジェンスンは彼らがおそらくまだ約10,000人の従業員不足だと言っています。だから、彼は採用に関して彼のお金を口にしているのです。
これらの発表全体のパターンは一貫しています。AI使用は、奨励から期待され、測定されるものに移行しています。だから、測定されるものは管理され、管理されるものは最終的に私たち全員の行動を形作ります。
そして、これに早く取り組んだ会社は、今ではAIツールの使用と従業員のパフォーマンスとの相関を示す何年ものデータを持っています。その相関が真の生産性を反映しているかどうかは、いくらか秘密のソースのままですが、メカニズムに関係なく、選択圧力は現実です。
雇用市場のデータが示す変化
一方、雇用市場自体が変化しているというデータは、追跡するのに十分具体的になっています。だから、AI スキルを必要とする求人は、2024年の約5%から2025年の9%に倍増しました。
AI習熟度を必要とする職業の労働者は、2023年の約100万人から2025年の700万人に成長しました。米国の求人で最も急速に成長しているスキルカテゴリーです。
そして、Shopifyのエントリーレベルへの投資にもかかわらず、エントリーレベルの締め付けは目に見えます。企業の66%がAIを採用するにつれてエントリーレベルの採用を削減しています。91%が自動化主導の役割の変化を報告しています。
7年以上の経験の求人は増加していますが、エントリーレベルの役割は縮小しています。一部の企業は、名目上ジュニアポジションであっても、以前のプロジェクトを要求するようになりました。これは、雇用市場に参入する人々から私が聞くことと完全に一致しています。
そして、これらの雇用市場の変化とともに、スキルギャップは広がっています。企業の84%が人材ベース内で重大なスキルギャップを報告しています。AI/MLの役割は埋めるのに89日かかり、これは平均よりも長いです。
そして、組織のほぼ90%が運用でAIを使用していますが、AIが成熟していると自分たちを評価するのはわずか9%です。率直に言って、これは現実的に聞こえます。
ブラウザ会社の発表とスキル重視の未来
そして、今週のブラウザ会社からの発表は、本当に多くのうちの1つです。ミラーが、デザイナーがプルリクエストを直接提出し、非エンジニアが自分のアイデアとコードをプロトタイプし、エンジニアが実験的なサイドプロジェクトを実行することについて話すとき、彼らはClaude Codeについて話していますが、私はトビーのメモのエコーを聞きます。
私は、根本的にスキルが仕事よりも重要な世界に移行していることを示している継続的なパターンを聞きます。4月に引き起こされた再編は、はるかに広い市場に伝播しており、書き直されている職務記述書、AI習熟度評価を追加している面接プロセス、さらには報酬モデルが再調整されているところに現れています。
そして、ジュニア従業員に関するトビーの洞察は、研究で持ちこたえ続けています。だからこそ、他の多くの会社がジュニア人材に投資しないことを選択しているのが興味深いと思います。
ジュニアが日常のワークフローにAIを持ち込むのはより簡単で、10年以上の経験を持つシニアは、彼らの古いパターンについてアンラーンすることがより多くあります。
皮肉なことに、多くの学術的研究は、AIが人材ツリーの早い段階にいる人々を、シニアを助ける以上に助けることを示しています。そして、それについて多くの議論があります。
確かに、自分のドメインをよく知っている非常にシニアな人々のためのマルチスレッディングとエージェントワークフローから信じられないほどのレバレッジを見ることができます。
私は、学術的研究は技術に数か月から1年遅れる傾向があると思います。私自身の期待は逸話的には、ドメインの専門知識とツールを迅速に展開する能力のために、ジュニア人材で見るものを矮小化するシニアで経験豊富な側の外れ値を見ることになるということです。
アンラーンすることが多くある多数の平均的なシニア従業員を見ることになるでしょう。そして、労働力の早い段階でAIネイティブになる、空腹な新しい従業員をかなりの数見ることになるでしょう。
2026年以降の展望
では、これはすべて2026年にどこに向かっているのでしょうか?私たちは、展開するのに何年もかかる変革の8か月目にいます。そして、そのペースは加速しています。
AI習熟度は、差別化要因から基準的な期待に移行しています。2026年末までに、AI習熟度要件が知識労働の求人の大部分に現れることを期待してください。専門的なスキルとしてではなく、電子メールやスプレッドシートのようなものとして。
これに早く取り組んだ企業は、Shopifyのように、業界標準になる期待を確立しています。役割の境界、そしてこれは大きなものですが、脅威にさらされ続け、溶解し続けます。
デザイナーがPRを提出し、非エンジニアがプロトタイプを作成し、エンジニアがサイド実験を実行するというパターンは、広がり続けます。職務名は、人々が実際に何をするかの記述性が低くなります。なぜなら、仕事自体が非常に速く変化しているからです。
皮肉なことに、隣接するドメインに越境するコストは今急速に低下しています。つまり、役割とはしごの間のクリーンな分割という従来の組織図の仮定は、時代遅れになっているのです。
新しい調整役割も出現します。誰もが構築できるとき、誰かが一貫性を確保しなければなりません。ブラウザ会社のデザインプロデューサーのような、より多くのポジションを期待してください。これは、AI拡張チームからの出力の増加量を管理するオーケストレーション役割です。
これらは伝統的な管理役割ではありません。それらは、1人当たりの創造的アウトプットが劇的に増加した世界のための統合とキュレーション役割です。
報酬は二極化します。1人のAI習熟した労働者が以前は2人または3人が必要だったことをできるなら、給与の計算は変わります。企業は、単に使用だけでなく、真のAIレバレッジを示すことができる労働者にプレミアムを支払います。
一方、生産性がスケールしない労働者は、絶対的なアウトプットが一定のままであっても、巨大な賃金圧力に直面します。これは赤の女王レースが戻ってきたのです。
残念ながら、エントリーレベルの締め付けは強まると思います。企業が労働者の訓練に投資する伝統的なエントリーレベルの仕事は、正当化するのがより困難になっています。
そして、パラドックスは、同時に企業がキャリアの早い段階のAIネイティブな人材を探しているということです。だから、ジュニアおよびエントリーレベルの従業員に対する期待設定に巨大な切り替えがあり、誰もが一度に取り組んでおり、誰も良い答えを持っていません。
私たちが前進するにつれて、他のすべての人のためのトレーニングギャップは戦略的負債になっています。ShopifyのMCPサーバーやLLMプロキシのようなAIインフラストラクチャに早期に投資した企業は、複利の優位性を持っています。
そして、遅れて採用する企業は、鶏と卵の問題に直面しています。彼らはAI習熟ワークフローをサポートするためのインフラストラクチャなしにAI習熟労働者を雇うことができません。しかし、彼らは労働者なしにインフラストラクチャを構築することもできません。
だから、2026年に向けて、そのAI習熟人材に入札する多くの企業があるでしょう。
結論:選択圧力としての赤の女王メモ
では、これは私たちをどこに残すのでしょうか?リュトケが書いた赤の女王メモは、最終的には選択圧力についてです。それは、彼らが行動しなければ、企業自体がAIから重大な絶滅レベルのリスクに直面していることを理解しているCEOです。
そして、それは、これらのCEOの発言を彼らの内部システムへの影響から主に見るよりも、理解するためのより有用なフレームだと思います。企業全体が、変化しなければAIからリスクにさらされています。
最近、TailwindのCEOからの反省を見ました。Tailwindはインターネット全体の基礎的なCSSフレームワークの1つですが、それでも彼らは浮き続けるのに苦労しています。
Vercelはそれらをベイルアウトすることについて話しています。そして、これは彼らの製品が使用されていないからではありません。TailwindのようなCSSフレームワークは、AIエージェントによってますます多く使用されています。それはビジネスモデルが競争力を維持していないからです。
そして私はそれを共有して、誰もがAIを実存的リスクとして考える必要があることを強調します。そして、あなたのチームに挑戦するとき、またはあなたが挑戦されているチームにいるとき、それは最後の可能なドルを引き出すことではありません。
それは、会社がどのようにAI競争力のある会社になることができる巨大な選択圧力イベントを通じて急速に進化する必要があるかを理解することです。リュトケが8か月前に書いたように、停滞はほぼ確実です。
彼は何もしなければという意味でした。そして停滞はスローモーションの失敗です。登っていないなら、滑っているのです。そして業界の残りの部分は本当にやってきて、これを理解しました。
時折、業界の残りを形作るメモを見ることがあります。そして私は、赤の女王メモはそれらの1つだと思います。私たちは10年後に振り返って、これが人材再編の新しいアークを開始し、私たち全員がそれと共に生きていることに気づくでしょう。
そして私は、役割が変化し、役割が解消し、ジュニア人材がどのように扱われるかのシフト、責任の定義方法のシフト、基準としてのAI習熟度の期待、報酬の劇的な二極化を見続けることを予想しています。
これらはすべて、2025年初頭のトビーのメモから予測可能だったことです。そして、2026年に私たちが見ているのは、ボリュームが11で、これがますます速く起こっているということです。
だから、これは私たち全員に影響します。役割を探している人、現在の仕事にいる人は、あなたは一人ではないことを知ってください。会社は一人ではないことを知ってください。誰もが一緒にこのプロセスを経験しています。
そして、あなたがスケールアップするのを助けるためのツールがそこにあります。実際、私のビデオのほとんどはそれについてです。だから、私があなたをより大きな絵に連れて行きたかったのと同じくらい、私はそのちょっとした情報なしにあなたを残したくないことを理解してください。
もしあなたがガイダンスと構造とトレーニングガイドを探しているなら、私は多くのそれらを行います。私はそれらをここに、ビデオ形式でここに置きます。私はまた、それらをSubstackとライティング形式で置きます。
これは私たち全員の生涯で最大のトレーニングイベントです。だから、それは私についてではありません。あなたは私の話を聞く必要はありません。あなたが望むなら、他の誰かを見つけることができます。それは完全に大丈夫です。それは素晴らしいです。他にも多くの素晴らしいAIクリエイターがいます。
あなたがスキルアップするのを助けることができる人々を見つけて、練習を始めてください。それがあなたができる最も重要なことです。乾杯。
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