Informationsteknologi (IT) har vuxit in i nästan alla områden och verksamheter i den digitala tidsåldern, och går utöver dess vanliga roller. Denna tillväxt beror till stor del på hur snabbt artificiell intelligens (AI) och robotteknologier förbättras. När dessa tekniker blir mer integrerade i företag förändrar de hur företag fungerar och vilka jobb och kompetens som behövs inom IT-arbetskraften.
Faktum är att cirka 80 % av de amerikanska arbetarna kan ha minst 10 % av sitt arbete påverkat av generativ AI, vilket leder till att minst 20 % av företagsanställda måste omskola sig . Den här bloggen berättar om hur AI och robotik förändrar IT-jobb på stora sätt, hur nya jobbtitlar kommer till och hur de färdigheter som behövs för framtidens IT förändras.
Se även: SoftBank Vision Fund 2 investera 120 miljoner dollar i Adverity
Traditionella IT-roller: En sammanfattning
Tidigare handlade IT-roller och jobb mestadels om att hantera utrustning, säkerställa datasäkerhet, installera programvara och åtgärda hårdvaruproblem. De viktigaste jobben för personer som systemansvariga, nätverksingenjörer och helpdesk-arbetare var att hantera och underhålla tekniska verktyg.
Tillkomsten av AI och automation
Dessa standardjobb har förändrats mycket sedan AI och robotik introducerades i IT. Automationsverktyg kan nu utföra repetitiva uppgifter, som att ange data, utföra enkla systemkontroller och till och med vissa delar av hotspårning. Omvänt fattar AI mer komplicerade beslut genom naturlig språkbehandling, prediktiv analys och komplex problemlösning i IT-drift.
Inverkan på befintliga roller
- Systemadministratörer och nätverksingenjörer: Automation har tagit över rutinuppgifter som patchhantering, nätverkskonfiguration och systemuppdateringar, vilket gör att systemadministratörer och nätverksingenjörer kan fokusera på mer strategiska aktiviteter såsom planering av nätverksarkitektur och cybersäkerhetsstrategi.
- Help Desk-tekniker: AI-drivna chatbots och virtuella assistenter hanterar nu inledande kundfrågor och felsöker. Denna förändring gör det möjligt för mänskliga tekniker att koncentrera sig på mer komplexa stöduppgifter på högre nivå som kräver kritiskt tänkande och mänskligt ingripande.
- Dataanalytiker: Användningen av AI i dataanalys har förändrat denna roll avsevärt. AI-algoritmer kan analysera stora datamängder mer effektivt än människor och identifiera trender och mönster som tidigare var obemärkta. Dataanalytiker måste nu förstå maskininlärningstekniker för att skräddarsy AI-modeller för specifika analytiska behov.
Uppkomsten av nya roller
Snabb integrering av AI och automationsteknik i olika sektorer har skapat flera nya roller inom IT-branschen. Dessa roller är utformade för att överbrygga klyftan mellan traditionella IT-funktioner och de innovativa möjligheter som modern teknik erbjuder. När företag strävar efter att utnyttja dessa avancerade verktyg hittar IT-proffs möjligheter inom spännande nya områden. Här är en närmare titt på några av dessa nya roller och vad de innebär:
AI/ML-ingenjörer
AI/ML-ingenjörer är specialiserade på att designa, implementera och underhålla modeller för maskininlärning och artificiell intelligens. Dessa proffs har starka programmeringsförmåga och en djup förståelse för AI-principer och datavetenskap. Deras arbete innebär ofta att experimentera med nya algoritmer, optimera befintliga modeller för bättre noggrannhet och effektivitet, och att implementera AI-lösningar som interagerar sömlöst med andra affärssystem.
Specialister på automation
Automationsspecialister implementerar och hanterar automationslösningar som förbättrar affärsprocesser. Denna roll innebär en djup förståelse för tekniken och den specifika affärsverksamhet den syftar till att förbättra. Specialister inom detta område arbetar med Robotic Process Automation (RPA), intelligent processautomation (IPA) och andra tekniker för att effektivisera verksamheten, minska manuellt arbete och minimera risken för mänskliga fel.
Dataforskare
Även om dataforskare har funnits ett tag, har deras jobb förändrats mycket sedan big data och AI blev populärt. Dessa experter är mycket viktiga för att få användbar information från stora datamängder. För att lösa viktiga affärsproblem använder datavetare en blandning av statistisk analys, prediktiva modeller och maskininlärning. Deras jobb blir allt viktigare inom områden som sjukvård och bank, där beslut beror mycket på korrekt och uppdaterad information.
Etiska AI-rådgivare
Behovet av etiska AI-rådgivare har ökat i takt med att AI-system blir mer genomgripande. Dessa proffs säkerställer att AI-applikationer utvecklas och används på ett sätt som följer etiska standarder och regulatoriska krav. De tar upp frågor relaterade till partiskhet i AI-modeller, integritetsproblem och de bredare effekterna av automatisering på arbetsstyrkan. De syftar till att vägleda organisationer i ansvarsfull AI-användning som gynnar samhället och samtidigt minimera potentiell skada.
Molnintegrationsspecialister
Eftersom fler människor använder molnteknik är Cloud Integration Specialists avgörande för att säkerställa att AI och automationsverktyg fungerar bra på alla molnplattformar. De kan allt om molnsystem och tjänster och kan bygga, installera och hantera molnbaserade appar. Deras arbete säkerställer att företag kan växa snabbt och att alla molntjänster de erbjuder fungerar bra tillsammans.
AI produktchefer
AI-produktchefer är ansvariga för att se till att AI-baserade varor byggs och släpps på rätt sätt. De behöver veta mycket om både den tekniska sidan av AI och vad folk vill ha. Som en del av det här jobbet kommer du att arbeta med utvecklare, datavetare och marknadsföringsexperter från andra team för att se till att AI-produkten möter kundernas behov och passar affärsmålen.
Utvecklande färdighetsuppsättningar
I takt med att roller utvecklas, gör de färdigheter som krävs för att fylla dem. IT-proffs måste nu ha en blandning av tekniska, analytiska och mjuka färdigheter:
- Tekniska färdigheter: Kunskap om AI-programmeringsspråk (som Python och R), förtrogenhet med AI och ramverk för maskininlärning (som TensorFlow eller Apache Spark) och expertis inom automationsverktyg blir grundläggande färdigheter för IT-proffs.
- Analytiska färdigheter: Det är avgörande att kunna arbeta med big data och genomföra komplexa kvantitativa analyser. Att förstå datastrukturer, statistiska grunder och resultatet från AI-modeller är också viktigt.
- Mjuka färdigheter: Med de tekniska aspekterna som hanteras av AI och automation, är mjuka färdigheter som problemlösning, kritiskt tänkande och effektiv kommunikation viktigare än någonsin. IT-proffs måste formulera komplexa tekniska koncept till icke-tekniska intressenter och samarbeta mellan olika avdelningar.
Slutsats
Artificiell intelligens (AI) och robotik används allt mer inom IT. Det här är att byta roller och skapa helt nya typer av jobb på fältet. På grund av denna förändring måste arbetsstyrkan vara flexibel, alltid lära sig och kunna använda nya verktyg. Företag måste lägga pengar på utbildning och tillväxt för att få ut det mesta av AI och teknik. För att förbli relevanta måste IT-arbetare vara öppna för att lära sig nya saker under hela livet och villiga att byta jobb och uppgifter. IT, AI och robotar som arbetar tillsammans kommer att fortsätta att vara en stor del av framtida tillväxt och effektivitet i arbetet.
Utvald bild: Bild av rawpixel.com
Prenumerera på Whitepapers.online för att lära dig om nya uppdateringar och förändringar gjorda av teknikjättar som påverkar hälsa, marknadsföring, affärer och andra områden. Om du gillar vårt innehåll, vänligen dela på sociala medieplattformar som Facebook, WhatsApp, Twitter och mer.