AI是電腦科學的一個分支，研究開發能夠執行通常需要人類智慧活動的演算法。今天的大多數創新都是由人工智慧或相關技術驅動的。目前，AI人才嚴重短缺。據相關數據稱，全球約有30萬名AI專家，但仍有「數百萬」工作機會。
人工智慧在企業中的快速崛起歸功於其自動化重複任務和執行活動的能力。人工智慧演算法旨在創建利用大數據學習潛在關係的模型。經過訓練的人工智慧模型隨後被部署到自動化日常任務中。企業正在使用人工智慧來改善客戶體驗，從自動飯店登記和資料輸入到基於聊天機器人的客戶服務。
雖然AI驅動的產品確實能創造價值，但自動化的概念已經在公眾中形成了一種強烈的輿論，不少人認為AI將會減少工作。在第一次工業革命之後，人們不得不學習技術才能成為機械師和工業工人，在第二次工業革命之後成為電工，在第三次工業革命期間成為軟體和硬體工程師。
我們正處於第四次工業革命。它重新定義了我們工作、生活和使用產品的基本方式。第四次工業革命建立在我們過去幾十年來所取得的巨大技術進步的基礎上。雲端運算、人工智慧、物聯網、網路安全、自動駕駛汽車和虛擬實境等領域的進步正在模糊現實世界和虛擬世界之間的差距。
企業需要人才來開發與人工智慧相關的應用程式。雖然成品可以減少客服人員，但創造聊天機器人的過程也需要人才。
我們需要數據工程師來儲存和處理大量數據，註釋者和語言學家來分析和註釋文本，業務分析師來定義系統需求，主題專家來定義客戶成功，數據科學家來創建模型，軟體工程師來建立產品，UX/UI人員能夠創造出色的使用者體驗，這樣的例子不勝枚舉。在這個例子中，雖然聊天機器人可能會消除一些客戶服務角色，但它們不成比例地創造了更多與技術相關的角色。
此外，人工智慧和機器學習正在創造新的經濟。電腦視覺和自然語言處理的進步就是很好的例子。如果沒有人工智慧的商業化，就無法想像自動交通工具或元宇宙。雖然一些工作將是多餘的並且將被淘汰，但有更多和更新的機會正在出現。
AI人才的嚴重短缺和企業對人工智慧的極度需求，是高等教育機構和企業彌合技能差距的絕佳機會。儘管印度頂級高等教育機構有AI專業，但這些計畫很難跟上人工智慧的快速發展。
同樣，企業也可以啟動技能再培訓計劃，幫助員工做好準備。如果我們有計劃的話，它將很容易由我們管理。
以上是觀點：AI驅動技術正在創造新的途徑的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
