AI/自動化により、2030 年までに 6 つの技術職のタスクが廃止される

現在、人工知能と自動化は急速な発展段階に入っています、多くの人が心配しています 彼らは、いくつかの専門的な役割を置き換えることになります。 一部の仕事が完全になくなると予測するのは大げさのように思えるかもしれませんが、次に起こることに備えるために、将来何が起こるかについて現実的であり続けることが賢明です。 これを念頭に置き、現在のテクノロジー#に基づいて、

##開発の方向性、

最終的には廃止される可能性があるいくつかの

技術的作業を要約しました。 データ入力事務員人工知能の時代には、データ入力事務員の役割が劇的に縮小する可能性があります規模 。 この作業は、主に 入力とコピー、その他の繰り返しの タスク

であるため、

これは、自動化された # 手順 # に置き換えることが非常に簡単です。 光学式文字認識 (OCR) を使用 テクノロジーと機械学習アルゴリズム 継続的な改善により、人工知能システムはこれらの正確なタスクにおいて信じられないほど効率的になりました。したがって、自動化が 2030 年までに大きな影響を与えることは確実です。 テクニカル サポート担当者

カスタマー サービスとテクニカル サポートは、常に最前線で 消費者の問題を解決してきました。しかし、人工知能が進歩し続けるにつれて、これらの役割は自動化の差し迫った脅威に直面しています。 さまざまな業界の企業がすでに、自然言語処理を活用した人工知能チャットボットを使用しています (NLP) 機能 、 を使用して、第 1 レベルのトラブルシューティングを実行します。システム診断やハードウェアの問題を伴う、継続的なより複雑な

自然

タスクまた、人間の介入なしに問題を迅速に分析して解決できる人工知能ツールを通じて処理することもできます。

今月末までに、ほとんどのテクニカル サポートの問い合わせは、高度な人工知能システムによって行われる予定です。 効果的な管理により、従来のテクニカル サポート担当者 は排除の終わりに直面する可能性があります 。 ネットワーク管理者ネットワーク管理者の主な責任は、組織の内部ネットワークが正常に動作するように管理し、保証することです。これらの責任には、システム構成の更新、セキュリティ プロトコルの管理、ネットワーク障害の修復などのタスクが含まれます。これらの活動中に、人間の 操作 #現在 にはまだかけがえのない 重要性があります

しかし、人工知能の 継続的な改善は この仕事に対する脅威です多くの日常的なタスクを自動化します。 AI 主導の予測分析により、発生する可能性のある問題を予測し、"先制的なアクションを実行できます。"

問題を回避するための

アクション。その効率は または

をはるかに超えています 人類が到達したいと願うレベル。 さらに、その他の日常的な管理タスクも AI ベースのツールを通じて自動化でき、人間の介入をほとんどまたはまったく必要としない自己組織化を実現できます （自己組織化）ネットワーク。したがって、自動化により、今後数年間でネットワーク管理者の役割が大きく変わる可能性があります。 データベース管理者これまでは

、データベース全体にわたる変更の管理と調整には多くの人的資源が必要でした リソース。しかし、人工知能の台頭により、このすべてが変わりつつあります。データベース管理 タスク を簡素化する自動化ツールの出現により、従来のデータベース管理者 の役割も脅かされています。 たとえば、MySQL から MariaDB に移行する場合、自動化によりデータベースを簡単に変更できます。 以前は、このシームレスな移行には管理者側に多大な労力が必要でしたが、現在は自動化されたソフトウェアによってより効率的に移行できるようになりました。 2030 年に向けて、これらの改善により人間の介入の必要性は引き続き大幅に減少すると予測されています。 さらに、これらの進歩は、データベースが最終的にはより自動的に調整され、自律的になる可能性があり、データベースを管理するための専任担当者さえ必要なくなる可能性があることを意味します。

ハードウェア技術者

以前は、ハードウェア技術者の役割は不可欠であり、オンサイトの修理やアップグレードは従業員が直接行うことしかできませんでした ＃＃ ＃行われなければ。しかし、より多くの企業が業務をクラウドベースのインフラストラクチャに移行するにつれて、物理デバイス管理の必要性は減少しています。

技術の進歩により、ハードウェアの専門家を必要とせずに、

必要に応じて拡張できる仮想サーバーとストレージ スペースが作成されるようになりました。手動#介入#。この傾向により、物理的な機器や機械の取り扱いを専門とする従来の技術者への依存は大幅に減少しました。 興味深いことに、自宅やオフィスの物理的な機器の問題である場合でも、インストール

AI 駆動のリモート診断ツールは、次の点で正確です。

潜在的なハードウェアの問題の予測においても継続的な改善が行われています。これらの問題を事前に予測し、必要な交換部品を自分で注文すると、ハードウェア技術者 # は、思っているよりも早く不要になる可能性があります。 品質保証 (QA) テスターテクノロジー業界では、QA テスターはエラーとプレイのトラブルシューティングを担当します。リリース前にソフトウェアの機能を保証する上で重要な役割を果たします。ただし、人工知能が 高度になるにつれて、このタスクは

ますます自動化されてきています。

自動テスト ツールは、人間の介入なしに反復タスクを実行し、テスト データを迅速に生成し、潜在的なエラーを特定する方法を学習できるようになりました。これらの AI を活用したプログラムは、 時間やリソースの制約により、人間の では完了できない徹底的なテストを実行できます。 さらに、機械学習アルゴリズムをこのようなプラットフォームに統合すると、連続するテスト実行ごとに パフォーマンスを向上させることができます 。したがって、2030 年までに、人工知能の継続的な開発により、今日の QA テスターが完全に置き換えられ、

代わりにマシンが 24 時間稼働できるようになる可能性があります。

結論この記事の本来の目的は、警戒心を煽ることではなく、現在これらの仕事に従事している専門家が AI によって与えられた自由時間を活用できることを期待することです。 ## への自動化により、役割と責任を変更し、

より明るい未来への道を歩み始めます。 原題: AI と自動化のせいで 2030 年には存在しない技術職 6 件

Stylianos Kampakis 著

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