意見: AI 主導のテクノロジーが新たな道を生み出している

AI は、通常人間の知性を必要とするアクティビティを実行できるアルゴリズムを研究および開発するコンピューター サイエンスの分野です。今日のイノベーションのほとんどは、人工知能または関連テクノロジーによって推進されています。現在、AI人材の不足が深刻です。関連データによると、世界には約 30 万人の AI 専門家がいますが、それでも「数百万」の雇用機会が存在します。

企業における人工知能の急速な台頭は、反復的なタスクと実行アクティビティを自動化する人工知能の能力によるものです。人工知能アルゴリズムは、ビッグデータを活用して基礎的な関係を学習するモデルを作成するように設計されています。トレーニングされた AI モデルは、日常的なタスクを自動化するために展開されます。企業は、ホテルの自動チェックインやデータ入力からチャットボットベースの顧客サービスに至るまで、顧客エクスペリエンスを向上させるために AI を活用しています。

AI を活用した製品は確かに価値を生み出すことができますが、自動化の概念は国民の間で強い世論を形成しており、多くの人が AI によって雇用が削減されると信じています。第一次産業革命の後、人々は機械工や産業労働者になるためのスキルを学ばなければなりませんでした。第二次産業革命後は電気技師になるために、そして第三次産業革命の間にソフトウェアとハ​​ードウェアのエンジニアになるためにスキルを学ばなければなりませんでした。

私たちは第 4 次産業革命の中にいます。それは私たちの仕事、生活、製品の使用の基本的な方法を再定義します。第 4 次産業革命は、過去数十年にわたって私たちが成し遂げてきた驚異的な技術進歩に基づいています。クラウド コンピューティング、人工知能、モノのインターネット、サイバーセキュリティ、自動運転車、仮想現実などの分野の進歩により、現実世界と仮想世界の間のギャップが曖昧になりつつあります。

企業は、人工知能に関連するアプリケーションを開発する人材を必要としています。完成した製品によってカスタマー サービス スタッフは削減できますが、チャットボットの作成プロセスにも人材が必要です。

大量のデータを保存して処理するにはデータ エンジニア、テキストの分析と注釈付けにはアノテーターと言語学者、システム要件を定義するにはビジネス アナリスト、顧客の成功を定義するには主題専門家、モデルを作成するにはデータ サイエンティストが必要です。ソフトウェア エンジニアは製品を構築し、UX/UI 担当者は優れたユーザー エクスペリエンスを作成します。リストは続きます。この例では、チャットボットによって一部の顧客サービスの役割が削除される可能性がありますが、不釣り合いに多くのテクノロジー関連の役割が作成されます。

さらに、人工知能と機械学習は新しい経済を生み出しています。コンピューター ビジョンと自然言語処理の進歩がその良い例です。人工知能の商用化なしに自動運転交通やメタバースを想像することは不可能です。一部の仕事は不要になり、廃止されるでしょうが、より多くの新しい機会が生まれています。

AI 人材の深刻な不足と企業による人工知能に対する極端な需要は、高等教育機関や企業にとってスキル ギャップを埋める絶好の機会です。インドのトップ高等教育機関には AI 専攻が存在しますが、これらのプログラムは人工知能の急速な発展に追いつくのが困難です。

同様に、企業は従業員の準備を支援する再スキル研修プログラムを立ち上げることもできます。計画があれば簡単に管理できます。

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