人工知能は専門技術者に取って代わるのでしょうか?

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、人工知能が彼らの役割に与える影響について簡単に見てみましょう。

データ サイエンティストを取り巻く環境の変化

生成 AI とディープ ラーニングは大量のデータに依存します。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。非構造化データの操作に適応している人は成功するでしょう。人工知能はそれにとって脅威ではなく、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テリング

人工知能のこの特別な時代において、技術者の重要性はますます高まっています。仕事 その一部はストーリーテリングです。ビジネス環境では、これがビジネス アナリストの主な役割です。ジェネレーティブ AI は、ストーリーを伝える新しい方法を生み出し、グラフィックスと要約を自動的に生成します。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はなく、それを価値ある直感的な方法で解釈することです。

総合的な開発者: 人工知能による効率の向上

ホリスティック開発者が製品を構築するときは、バックエンドで作業し、データを収集、保存、取得します。また、通常は 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する責任もあります。このプロセスでは、コーディングが非常に重要です。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。人工知能はプログラマーの役割に取って代わるものではありませんが、より速く、より効率的に作業できるようになり、全体的な作業の質を向上させることができます。

#人工知能は、信頼性が高くスケーラブルなコンピューター システムに依存しています。それがシステムエンジニアの仕事であることを確認してください。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。人工知能は、障害の特定やテスト ケースの生成などの一部のタスクを直接サポートできます。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専門家: 干渉防止の役割

一部の技術職は、人工知能の影響を比較的受けません。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の専門家は、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。

「AI はテクノロジーの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の 1 つは、生成型人工知能の時代では、 ITプロフェッショナルをどう定義するか。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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