論文の概要: Artificial intelligence and the Gulf Cooperation Council workforce adapting to the future of work

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05927v1
• Date: Sat, 08 Nov 2025 08:42:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.657106
• Title: Artificial intelligence and the Gulf Cooperation Council workforce adapting to the future of work
• Title（参考訳）: 人工知能と湾岸協力評議会の労働力は仕事の未来に適応する
• Authors: Mohammad Rashed Albous, Melodena Stephens, Odeh Rashed Al-Jayyousi,
• Abstract要約: 湾岸協力評議会(GCC)における人工知能(AI)の急速な拡大は、中心的な疑問を提起している。 本研究はサウジアラビア王国(KSA)、アラブ首長国連邦(UAE)、カタール、クウェート、バーレーン、オマーンで労働準備を監査する。 我々は、ブリッジ機構を使わずに労働市場の分岐を危険にさらす、新たな2トラックの人材システム、研究エリート対急激な訓練実践者を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid expansion of artificial intelligence (AI) in the Gulf Cooperation Council (GCC) raises a central question: are investments in compute infrastructure matched by an equally robust build-out of skills, incentives, and governance? Grounded in socio-technical systems (STS) theory, this mixed-methods study audits workforce preparedness across Kingdom of Saudi Arabia (KSA), the United Arab Emirates (UAE), Qatar, Kuwait, Bahrain, and Oman. We combine term frequency--inverse document frequency (TF--IDF) analysis of six national AI strategies (NASs), an inventory of 47 publicly disclosed AI initiatives (January 2017--April 2025), paired case studies, the Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) and the Saudi Data & Artificial Intelligence Authority (SDAIA) Academy, and a scenario matrix linking oil-revenue slack (technical capacity) to regulatory coherence (social alignment). Across the corpus, 34/47 initiatives (0.72; 95% Wilson CI 0.58--0.83) exhibit joint social--technical design; country-level indices span 0.57--0.90 (small n; intervals overlap). Scenario results suggest that, under our modeled conditions, regulatory convergence plausibly binds outcomes more than fiscal capacity: fragmented rules can offset high oil revenues, while harmonized standards help preserve progress under austerity. We also identify an emerging two-track talent system, research elites versus rapidly trained practitioners, that risks labor-market bifurcation without bridging mechanisms. By extending STS inquiry to oil-rich, state-led economies, the study refines theory and sets a research agenda focused on longitudinal coupling metrics, ethnographies of coordination, and outcome-based performance indicators.
• Abstract（参考訳）: 湾岸協力評議会(GCC)における人工知能(AI)の急速な拡大は、中心的な疑問を提起している。 社会技術システム(STS)理論に基づいており、サウジアラビア王国(KSA)、アラブ首長国連邦(UAE)、カタール、クウェート、バーレーン、オマーンで労働準備を監査している。 我々は,6つの国家AI戦略 (NAS) の用語周波数逆文書頻度 (TF-IDF) 分析,47の公開AIイニシアチブ (2017年1月～2025年4月) の在庫,ペアケーススタディ,Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBzuAI) とSaudi Data & Artificial Intelligence Authority (SDAIA) アカデミー (SDAIA) アカデミー,およびオイルルースラック(技術的能力)と規制コヒーレンス(社会的アライメント)を結合したシナリオマトリックスを組み合わせる。 コーパス全体で34/47イニシアチブ (0.72; 95% Wilson CI 0.58--0.83) は共同の社会技術設計を示し、国レベルの指標は0.57--0.90(小さなn、間隔が重なる)である。 シナリオの結果は、我々のモデル化された条件下では、規制の収束は財政能力以上の成果を確実に結ぶことを示唆している:断片化された規則は高い石油収入を相殺でき、調和された基準は、不安定な状態下での進歩を維持するのに役立つ。 また、新たな2トラックの人材システム、研究エリートと、急速に訓練された実践者を比較し、ブリッジ機構を使わずに労働市場の分岐を危険にさらす。 STSによる石油豊かで国家主導の経済への探究の拡大により、この研究は理論を洗練し、縦方向のカップリング指標、調整の年代学、結果に基づくパフォーマンス指標に焦点を絞った研究課題を定めている。

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