מאת בריאן נויהאוס, CTO של אמריקה ב-Vectra AI, ו-Sohrob Kazerounian, חוקר AI ב-Vectra AI
ליכולת של בינה מלאכותית ולמידת מכונה להגביר את היעילות ולייעל מספר רב של פונקציות ומשימות עבודה על פני מגזרי התעשייה יש כוח עצום לחולל מהפכה בכוח העבודה. AI ו-ML אינם מבטלים כישורים; במקום זאת, הטכנולוגיה עוזרת להקל על המיומנויות והפעולות הנוכחיות, כך שלאנשי מקצוע יהיה יותר זמן להתמקד במשימות אחרות החיוניות לארגון שלהם.
פוטנציאל האוטומציה של AI ו-ML מבטיח במיוחד עבור משימות חוזרות ועתירות נתונים, כגון משימות הזנת מידע, קידוד בסיסי והיבטים של ניהול רשת. תפקידי IT מסורתיים מסתכנים בהתיישנות אם הם לא מסתגלים לאינטגרציה של AI ו-ML: זו לא שאלה של קביעה אילו מיומנויות ייגזלו או יבוטלו על ידי בינה מלאכותית ולמידת מכונה, אלא להבין אילו מיומנויות שתי הטכנולוגיות הללו יכולות להגדיל כדי למנוע מתפקידי מחלקת IT להתיישן במהירות.
הכישורים המבוקשים ביותר
הביקוש למיומנויות במדעי הנתונים, למידת מכונה, פיתוח אלגוריתמי בינה מלאכותית ואבטחת סייבר – הן בנוגע לאבטחת מערכות בינה מלאכותית ו-ML והן לגבי השימוש בהן לאבטחת תשתיות מסורתיות יותר – גוברת. ככל שה-AI ו-ML ישתלבו בצורה עמוקה יותר בפונקציות ויישומים יומיומיים, מיומנויות במחשוב ענן, אתיקה וממשל בינה מלאכותית יהפכו חשובים יותר. מערכי מיומנויות אלו חיוניים כעת להמשך האצה והצלחת עידן הבינה המלאכותית.
יתרה מכך, יהיה ביקוש רב למומחיות בכלים ובמסגרות המאפשרות לארגונים להשתמש ולייצר בינה מלאכותית. זה יכול לכלול התנסויות עם הנדסה מהירה, אבל יכול גם להתרחב לטכנולוגיות חדשות כמו מסדי נתונים וקטוריים ומסגרות חדשות כמו langchain. אלו מיומנויות שבמקום לבנות מערכות di AI, אפשר לאנשים לבנות עם מערכות AI.
עם זאת, למרות ההתקדמות הטכנולוגית, מיומנויות כמו חשיבה ביקורתית, פתרון בעיות והבנת מערכות מורכבות ישמרו על ערכן. ידע חיוני באבטחת רשת, ארכיטקטורת מערכות ובסיסי מדעי המחשב, יחד עם מיומנויות רכות כגון מנהיגות וניהול פרויקטים, נותרו גם חיוניים.
תפקידים מקצועיים חדשים
כתוצאה מהביקוש הגובר לבינה מלאכותית ולמידת מכונה, מתעוררים תפקידים חדשים בתוך ארגונים, כמו האתיקאי בינה מלאכותית, מנהל האמון והבטיחות של AI/ML ומפתח בינה מלאכותית בענן. תפקידים אלה כוללים היבטים טכניים, אתיים ומעשיים של בינה מלאכותית ולכן מתמקדים בפונקציות מפתח ובנושאים המושרשים בהשלכות של AI ו-ML.
זה של "הנדסה מהירה" הוא אחד התפקידים האחרונים שנולדו יחד עם העלייה באימוץ של בינה מלאכותית ולמידת מכונה. הופעתם של דמויות תאגידיות חדשות אלה מדגישה את הכישורים הייחודיים הנדרשים בנוף העבודה הנוכחי המושפע בינה מלאכותית.
תחומי הדרכה ותחומי עניין לחקור
כדי להקדים את הקצב ההולך וגדל של AI, אנשי מקצוע בתחום הטכנולוגיה צריכים לנצל כל הזדמנות כדי לחזק מיומנויות קיימות ולפתח מיומנויות חדשות. ישנם קורסים מיוחדים במדעי הנתונים ובינה מלאכותית המסייעים למומחים בתעשייה להישאר מעודכנים בחדשות האחרונות. הסמכות וסדנאות בנושא מחשוב ענן ואתיקה של בינה מלאכותית, יחד עם הכשרה לאבטחת סייבר ופיתוח מיומנויות רכות, הן הזדמנויות נוספות שיסייעו לאנשי מקצוע בתחום הטכנולוגיה להצליח בענף שלהם.
כדי להתעדכן בהתפתחות המהירה של AI, כדאי גם להישאר מעודכן באמצעות פלטפורמות כמו X (לשעבר טוויטר) כדי ללמוד על ההתקדמות האחרונה בתחום. על ידי שמירה על דופק על מה שקורה בעולם הטכנולוגיה, אנשי מקצוע יכולים לזהות טוב יותר את הקורסים וההכשרות שהם צריכים לעבור כדי לקדם את הקריירה שלהם, לזהות את הכישורים שהם צריכים לחזק ואת אלו שהם יכולים לרכוש.
מול ההשפעה של AI ו-ML על מגזר הטכנולוגיה, יכולת הסתגלות, שיפור מיומנות מתמשך והשילוב של AI עצמו באסטרטגיות עסקיות הם קריטיים עבור אנשי מקצוע בתחום הטכנולוגיה. העתיד יעדיף את אלה עם מערך עשיר של כישורים טכניים, בתוספת הבנה של ההשלכות האתיות והחברתיות של AI.
הירשם לניוזלטר שלנו!