AI/자동화는 2030년까지 6개 기술 직업에 대한 작업을 종료합니다

오늘날 인공지능과 자동화는 빠른 발전 단계에 진입하고 많은 사람들이 그들이 일부 전문적인 역할을 대체하게 될까 걱정합니다. 일부 직업이 완전히 사라질 것이라고 예측하는 것은 과장된 것처럼 보일 수 있지만, 다음에 무슨 일이 일어나든 대비하기 위해 미래에 대해 현실적인 관점을 유지하는 것이 현명합니다. ㅋㅋㅋ .

데이터 입력 사무원

인공 지능 시대에 데이터 입력 사무원은 자신의 역할 크기 이 크게 줄어들 수 있습니다. 이 작업은 대부분 반복적인 작업 (예: 입력 및 복사)이므로 은

자동

프로그램으로 대체하기가 매우 쉽습니다

. 광학 문자 인식(OCR) 기술 및 기계 학습 알고리즘 의 지속적인 개선으로 AI 시스템은 이러한 정확한 작업에서 놀라울 정도로 효율적으로 변하고 있습니다. 따라서 2030년까지 자동화가 이 역할에 큰 영향을 미칠 것이 확실합니다. 기술 지원 담당자

고객 서비스와 기술 지원은 항상

소비자 문제 해결의 최전선에 있습니다. 그러나 인공지능이 계속해서 발전하면서 이러한 역할은 자동화의 위협에 직면해 있습니다. 업계 전반의 기업에서는 이미 1단계 문제 해결을 위해 AI 챗봇 , 자연어 처리 (NLP) 기능을 사용하고 있습니다. 시스템 진단이나 하드웨어 문제와 관련된 심지어

더 복잡한

자연

작업 이라도 사람의 개입 없이 문제를 신속하게 분석하고 해결할 수 있는 인공 지능 도구를 사용하여 처리할 수 있습니다.

이 시간10년이 지나면 대부분의 기술 지원 문의는 정교한 인공 지능 시스템을 통해 효과적으로 관리 될 것이며 이로 인해 전통적인 기술 지원 담당자가 쓸모없게 될 수 있습니다. 네트워크 관리자 네트워크 관리자의 주요 책임은 조직 내부 네트워크의 정상적인 운영을 관리하고 보장하는 것입니다. 이러한 책임에는 시스템 구성 업데이트, 보안 프로토콜 관리, 네트워크 오류 복구와 같은 작업이 포함됩니다

이러한 활동을 하는 동안 인간의

작업은 현재 여전히 대체할 수 없는 중요성을 갖고 있지만 지속적입니다. 인공 지능의 발전은 많은 일상 작업을 자동화하여 이 작업에 위협을 가하고 있습니다.

AI 기반 예측 분석은 가능한 문제를 예측하고

"

선제적

" 조치를 취해 효율성 문제를 회피 할 수 있습니다. 너머뭐야 인간은 성취를 희망할 수 있다. 또한 AI 기반 도구를 통해 기타 일상적인 관리 작업을 자동화하여 사람의 개입이 거의 필요하지 않은 자체 구성 (자기 구성)

네트워크를 만들 수 있습니다. 따라서 자동화는 향후 네트워크 관리자의 역할을 크게 변화시킬 가능성이 높습니다. 데이터베이스 관리자 과거 에는 데이터베이스 전체의 변경 사항을 관리하고 조정하는 데 많은 인력 리소스 이 필요했습니다. 그러나 인공지능의 등장은 이 모든 것을 변화시키고 있다. 데이터베이스 관리 작업 을 단순화하는 자동화된 도구의 등장으로 기존 데이터베이스 관리자의 역할 도 위협받고 있습니다.

예를 들어, MySQL에서 MariaDB로 마이그레이션할 때 자동화를 통해 데이터베이스를 쉽게 변경할 수 있습니다. 과거에는 이 원활한 전환을 위해 관리자의 상당한 노력이 필요했지만 이제는 자동화된 소프트웨어를 통해 더욱 효율적으로 전환할 수 있습니다. 2030년을 향해 나아가면서 이러한 개선으로 인해 인간 개입의 필요성이 계속해서 크게 줄어들 것으로 예상됩니다. 또한 이러한 발전은 데이터베이스가 결국 더욱 자동으로 조정되고 자율화될 수 있으며 더 이상 데이터베이스를 관리하기 위해 전담 인력이 필요하지 않음을 의미합니다

하드웨어 기술자

과거에는 하드웨어 기술자의 역할이 필수였고, 현장 수리 및 업그레이드 참여는 직원직접만 할 수 있었습니다. 그러나 더 많은 기업이 운영을 클라우드 기반 인프라로 전환함에 따라 물리적 장치 관리의 필요성이 감소합니다.

기술 발전으로 인해 하드웨어 전문가의 수동 개입 없이 수요에 따라 확장할 수 있는 가상 서버와 저장 공간이 생겨났습니다. 이러한 추세로 인해 물리적 장비 및 기계 취급을 전문으로 하는 기존 기술자에 대한 의존도가 크게 감소했습니다.

흥미롭게도 집이나 사무실의 물리적 장비 문제 설치 와 관련하여 AI 기반 원격 진단 도구는 잠재적인 하드웨어 문제를 정확하게 예측하는 데 지속적으로 개선되고 있습니다 . 이러한 문제를 미리 예측하고 필요한 교체 부품을 직접 주문하면 하드웨어 기술자 가 귀하 get보다 더 빨리 쓸모없어질 수 있습니다. 품질 보증(QA) 테스터

기술 산업에서 QA 테스터

는 버그를 해결하고 출시 전 소프트웨어의 기능을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 인공지능이 더욱 고도화되면서 이 작업도 점점자동화되고 있습니다.

자동화된 테스트 도구는 이제 반복적인 작업을 수행하고, 테스트 데이터를 신속하게 생성하며, 사람의 개입 없이 잠재적인 버그를 발견하는 방법도 배울 수 있습니다. 이러한 AI 기반 프로그램은 인간이

시간이나 자원의 제약으로 인해 완료할 수 없는 철저한 테스트를 수행할 수 있습니다. 또한, 기계 학습 알고리즘을 이러한 플랫폼에 통합하면 연속 테스트를 실행할 때마다

성능

을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 2030년까지 인공 지능의 지속적인 개발이 오늘날의 QA 테스터를 완전히 대체할 수 있으며, 대신 기계가 24시간 내내 작동하게 될 수도 있습니다. 결론

이 글의 원래 의도는 경각심을 불러일으키려는 것이 아니라, 현재 이러한 직업에 종사하는 전문가들이 AI/자동화가 제공하는 자유 시간을 활용하여

자신의 역할과 책임을 바꾸고,

start 더 보기 밝은 길이 앞으로 펼쳐질 것입니다. 원제:

6 AI 및 자동화로 인해 2030년에는 존재하지 않을 기술 일자리, 저자: Stylianos Kampakis

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