Vectra AI の南北アメリカ担当 CTO、Brian Neuhaus、および Vectra AI の AI 研究者、Sohrob Kazerounian 著
人工知能と機械学習が効率を高め、業界全体の多数の職務とタスクを合理化する能力は、労働力に革命をもたらす計り知れない力を持っています。 AI と ML はスキルを排除するものではありません。むしろ、テクノロジーは現在のスキルと業務を促進するのに役立ち、専門家が組織に不可欠な他のタスクに集中できる時間を増やすことができます。
AI と ML の自動化の可能性は、情報入力タスク、基本的なコーディング、ネットワーク管理の側面など、反復的でデータ集約型のタスクにおいて特に有望です。従来の IT の役割は、AI と ML の統合に適応しない場合、陳腐化するリスクがあります。問題は、どのスキルが人工知能と機械学習によって横取りまたは排除されるかを決定することではなく、むしろこれら 2 つのテクノロジーがどのスキルを向上させることができるかを理解することです。 IT 部門の役割が急速に陳腐化するのを防ぐためです。
最も求められるスキル
データ サイエンス、機械学習、AI アルゴリズム開発、サイバーセキュリティ (AI および ML システムのセキュリティと、より伝統的なインフラストラクチャのセキュリティへの使用の両方に関する) のスキルに対する需要が高まっています。 AI と ML が日常の機能やアプリケーションにさらに深く統合されるにつれて、クラウド コンピューティング、AI の倫理、ガバナンスのスキルがますます重要になります。これらのスキルセットは、AI 時代の継続的な加速と成功に今や不可欠です。
さらに、組織が人工知能を使用および生成できるようにするツールやフレームワークに関する専門知識に対する大きな需要が生じるでしょう。これには、プロンプト エンジニアリングの経験が含まれる場合もありますが、ベクトル データベースなどの新しいテクノロジや、langchain などの新しいフレームワークに拡張することもできます。これらはシステムを構築するのではなく、 di AI により人間が構築できるようになる とともに AI システム。
ただし、技術の進歩にもかかわらず、批判的思考、問題解決、複雑なシステムの理解などのスキルはその価値を維持します。ネットワーク セキュリティ、システム アーキテクチャ、コンピュータ サイエンスの基礎に関する基本的な知識に加え、リーダーシップやプロジェクト管理などのソフト スキルも依然として重要です。
新たに出現した専門的な役割
AI と機械学習の需要の高まりの結果、AI 倫理学者、AI/ML の信頼性と安全性マネージャー、クラウド AI 開発者などの新しい役割が組織内に登場しています。これらの役割には、AI の技術的、倫理的、実践的な側面が含まれるため、AI と ML の影響に根ざした主要な機能とトピックに焦点を当てています。
「プロンプトエンジニアリング」は、人工知能や機械学習の導入増加に伴って生まれた最新の役割の1つです。これらの新しい企業人物の登場は、現在の AI の影響を受けた仕事環境で必要とされる独自のスキルを浮き彫りにしています。
トレーニング分野と興味のある分野を探索してください
AI の成長ペースに先んじるために、テクノロジー専門家はあらゆる機会を利用して既存のスキルを強化し、新しいスキルを開発する必要があります。業界の専門家が最新ニュースを常に把握できるようにする、データ サイエンスと AI の専門コースがあります。クラウド コンピューティングと AI 倫理に関する認定資格やワークショップ、サイバーセキュリティ トレーニングやソフト スキル開発も、テクノロジー専門家が業界で成功するのに役立つ機会です。
AI の急速な発展に追いつくには、X (旧 Twitter) などのプラットフォームを通じて最新の情報を入手し、この分野の最新の進歩について学ぶことも役立ちます。テクノロジーの世界で何が起こっているかを常に把握することで、専門家は、キャリアを向上させるために受講する必要があるコースやトレーニングをより適切に特定し、強化する必要があるスキルと習得できるスキルを特定できます。
AI と ML がテクノロジー分野に与える影響に直面しているため、適応性、継続的なスキル向上、AI 自体のビジネス戦略への統合がテクノロジーの専門家にとって重要です。将来的には、AI の倫理的および社会的影響を理解することで補完された、豊富な技術スキルを持つ人材が有利になるでしょう。
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