デジタル時代において、情報技術 (IT) は、通常の役割を超えて、ほぼすべての分野やビジネスに浸透しています。この成長は、主に人工知能 (AI) とロボット技術の急速な進歩によるものです。これらの技術がビジネスにさらに統合されると、ビジネスの仕組みや、IT 人材に求められる仕事やスキルが変化します。
実際、米国の労働者の約 80% は、仕事の少なくとも 10% が生成 AI の影響を受ける可能性があり、 企業の従業員の少なくとも 20% がスキルの再習得を必要とすることになります。このブログでは、AI とロボット工学が IT の仕事にどのような大きな変化をもたらしているか、新しい職種がどのように生まれているか、そして IT の将来に必要なスキルがどのように変化しているかについて説明します。
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従来の IT の役割: 要約
これまで、IT の役割と仕事は、主に機器の取り扱い、データの安全性の確保、ソフトウェアのインストール、ハードウェアの問題の解決などでした。システム管理者、ネットワーク エンジニア、ヘルプ デスク担当者などの主な仕事は、テクノロジー ツールの取り扱いと保守でした。
AIと自動化の到来
AI とロボットがIT に導入されて以来、これらの標準的な仕事は大きく変わりました。自動化ツールは、データの入力、簡単なシステム チェックの実行、さらには脅威追跡の一部など、反復的なタスクを実行できるようになりました。逆に、AI は自然言語処理、予測分析、IT 運用における複雑な問題解決を通じて、より複雑な決定を下します。
既存の役割への影響
- システム管理者とネットワーク エンジニア: 自動化により、パッチ管理、ネットワーク構成、システム更新などの日常的なタスクが引き継がれるようになり、システム管理者とネットワーク エンジニアは、ネットワーク アーキテクチャの計画やサイバー セキュリティ戦略などのより戦略的な活動に集中できるようになりました。
- ヘルプデスク技術者: AI 搭載のチャットボットと仮想アシスタントが、顧客からの最初の問い合わせとトラブルシューティングを処理するようになりました。この移行により、人間の技術者は、批判的思考と人間の介入を必要とする、より複雑で高度なサポート タスクに集中できるようになります。
- データ アナリスト: データ分析における AI の使用により、この役割は大きく変化しました。AI アルゴリズムは、人間よりも効率的に大規模なデータセットを分析し、これまで気づかなかった傾向やパターンを特定できます。データ アナリストは、AI モデルを特定の分析ニーズに合わせて調整するために、機械学習の手法を理解する必要があります。
新たな役割の出現
AI と自動化技術がさまざまな分野に急速に統合されたことで、IT 業界にいくつかの新しい役割が生まれました。これらの役割は、従来の IT 機能と最新技術が提供する革新的な機能の間のギャップを埋めるように設計されています。企業がこれらの高度なツールを活用しようとするにつれて、IT プロフェッショナルは刺激的な新しい分野で機会を見つけます。ここでは、これらの新しい役割のいくつかとその内容を詳しく見ていきます。
AI/MLエンジニア
AI/ML エンジニアは、機械学習モデルと人工知能システムの設計、実装、保守を専門としています。これらの専門家は、優れたプログラミング スキルと、AI の原理とデータ サイエンスに対する深い理解を持っています。彼らの仕事には、新しいアルゴリズムの実験、精度と効率性を高めるための既存モデルの最適化、他のビジネス システムとシームレスに連携する AI ソリューションの導入などが含まれることがよくあります。
自動化スペシャリスト
自動化スペシャリストは、ビジネス プロセスを改善する自動化ソリューションを実装および管理します。この役割には、テクノロジーと、それが強化することを目指す特定のビジネス オペレーションに対する深い理解が必要です。この分野のスペシャリストは、ロボティック プロセス オートメーション (RPA)、インテリジェント プロセス オートメーション (IPA)、およびその他のテクノロジーを使用して、業務を合理化し、手作業を減らし、人的エラーのリスクを最小限に抑えます。
データサイエンティスト
データ サイエンティストは以前から存在していましたが、ビッグ データと AI が普及して以来、その仕事は大きく変化しました。これらの専門家は、ビッグ データ セットから有用な情報を取得するために非常に重要です。重要なビジネス上の問題を解決するために、データ サイエンティストは統計分析、予測モデル、機械学習を組み合わせて使用します。彼らの仕事は、医療や銀行などの分野でますます重要になっています。これらの分野では、意思決定が正確で最新の情報に大きく依存しています。
倫理的なAIアドバイザー
AI システムが普及するにつれて、倫理的 AI アドバイザーの必要性が高まっています。これらの専門家は、AI アプリケーションが倫理基準と規制要件に準拠した方法で開発および使用されるようにします。AI モデルの偏り、プライバシーの懸念、自動化が従業員に及ぼす広範な影響などに関する問題に対処します。潜在的な害を最小限に抑えながら社会に利益をもたらす責任ある AI の使用について組織を指導することを目指しています。
クラウド統合スペシャリスト
クラウド テクノロジーを利用する人が増えるにつれて、クラウド統合スペシャリストは、AI と自動化ツールがすべてのクラウド プラットフォームで適切に機能することを保証する上で重要になります。クラウド統合スペシャリストはクラウド システムとサービスについてすべてを知っており、クラウドベースのアプリを構築、インストール、管理できます。彼らの仕事により、ビジネスが急速に成長し、提供するすべてのクラウド サービスが適切に連携できるようになります。
AIプロダクトマネージャー
AI プロダクト マネージャーは、AI ベースの製品が正しく構築され、リリースされるようにする責任を負います。AI の技術的な側面と人々の要望の両方について、多くの知識が必要です。この仕事の一環として、他のチームの開発者、データ サイエンティスト、マーケティングの専門家と連携して、AI 製品が顧客のニーズを満たし、ビジネス目標に適合していることを確認します。
進化するスキルセット
役割が進化するにつれて、その役割を担うために必要なスキルセットも変化します。IT プロフェッショナルは、現在、技術、分析、ソフト スキルを組み合わせて備えている必要があります。
- 技術スキル: AI プログラミング言語 (Python や R など) に関する知識、AI および機械学習フレームワーク (TensorFlow や Apache Spark など) に関する知識、自動化ツールに関する専門知識は、IT プロフェッショナルにとって基本的なスキルになりつつあります。
- 分析スキル: ビッグデータを処理し、複雑な定量分析を実行できることが重要です。データ構造、統計的基礎、AI モデルからの出力を理解することも不可欠です。
- ソフトスキル: 技術的な側面は AI と自動化によって処理されるため、問題解決、批判的思考、効果的なコミュニケーションなどのソフトスキルがこれまで以上に重要になります。IT プロフェッショナルは、複雑な技術的概念を非技術的な関係者に明確に伝え、さまざまな部門間で協力する必要があります。
結論
人工知能 (AI) とロボット工学は、IT 分野でますます利用されています。これにより、役割が変化し、この分野でまったく新しいタイプの仕事が生まれています。この変化により、従業員は柔軟性を持ち、常に学習し、新しいツールを使用できる必要があります。企業は、AI とテクノロジーを最大限に活用するために、トレーニングと成長に資金を費やす必要があります。IT 従業員が生き残るためには、生涯を通じて新しいことを学ぶことに前向きで、仕事やタスクを変更する用意がなければなりません。IT、AI、ロボットの連携は、今後も仕事の成長と効率化の大きな部分を占め続けるでしょう。
注目の画像: rawpixel.com による画像
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