専門家や技術者は人工知能に取って代わられるのでしょうか?

人工知能 (AI) が登場してしばらく経ちます。過去 10 年にわたり、ディープラーニングはコンピューター ビジョンや自然言語処理などの分野に革命をもたらしました。しかしここ 1 年ほどで、生成 AI が世界を席巻しました。人工知能は分類や予測を超えて、即時の応用でさまざまな業界を積極的に創造し、影響を与えています。 IT業界自体がこうした事態の中心となっており、雇用喪失への懸念が高まっている。 5 つのタイプの IT プロフェッショナルと、その役割に対する AI の考えられる影響を簡単に見てみましょう。

データ サイエンティストの状況の変化

ジェネレーティブ AI とディープ ラーニングは多くのデータに依存しています。このデータは構造化された数値形式にすることができます。テキスト、音声、画像、ビデオなどの構造化されていないものもあります。したがって、今はデータサイエンティストにとって変化の時です。非構造化データをうまく扱える人が成功します。人工知能は彼らにとって脅威ではありませんが、大きなチャンスです

ビジネス アナリスト: 人工知能時代のストーリーを語る

現在の人工知能時代において、技術者の重要性はますます高まっています。彼らの仕事の一部はストーリーを伝えることです。ビジネス環境では、これがビジネス アナリストの中心的な責任になります。 Generative AI は、グラフィックスと要約を自動的に生成する機能を備えた、ストーリーを作成する新しい方法を提供します。したがって、ビジネス アナリストの役割は、そのような出力を作成するだけでなく、価値ある直感的な方法でそれらを解釈することです。人々は製品を構築します。データを収集、保存、取得するバックエンドで動作します。通常、Web ページまたはモバイル アプリの形式でフロントエンドを作成します。その多くはコーディングです。たとえば、GitHub Copilot を通じてスターター コードを生成すると、コーディングを簡素化し、高速化できます。 AI はプログラマーに取って代わることはありませんが、プログラマーをより高速に、より効率的に、そして全体的により良くするでしょう。

システム エンジニア: 人工知能を使用して信頼性を向上させる

書き直された内容は次のとおりです。人工知能の動作は信頼性とスケーラブルなコンピューター システムに依存しており、これはシステム エンジニアの責任です。これは幅広い役割であるため、通常は経験豊富な技術者が配置されます。人工知能を直接使用して、障害の特定やテスト ケースの生成などのタスクをサポートできます。一方、システム エンジニアは、システム アーキテクチャとプログラム管理の組織固有の側面に集中できます

サイバーセキュリティの専門家: 干渉防止の役割

一部の技術職は、直接的な影響を比較的受けにくいです。人工知能の。これらの役割の 1 つは、サイバーセキュリティの専門家です。コンピュータのセキュリティは、終わりがなく、進化し続けるニーズです。以前のテクノロジーと同様に、AI によってこの混合と複雑さがさらに増しています。コンピューティングは主にクラウドで行われ、AI へのアクセスは多くの場合エッジ デバイスを介して行われます。その結果、サイバーセキュリティ専門家は、より多くの仕事をし、より多くのスキルを習得する必要があります。

「人工知能は技術専門家に取って代わるのでしょうか?」という質問の具体的な側面は、生成人工知能の時代における IT 専門家をどのように定義するかということです。日常的なコーディングの多くは自動化され、必要とされる専門知識はアルゴリズムの設計により重点が置かれるようになります。広範な非構造化情報の観点から見ると、数値処理は情報抽出に置き換えられるでしょう。少なくとも近い将来、企業は人工知能によって効率性を高め、訓練を受けた専門家から問題を解決し、リスクを負う能力を獲得しようとするでしょう。

技術専門家は人工知能に取って代わられるのではなく、強化されるでしょう。

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