人工智能在企業(yè)中的作用越來越突出，并且在不久的將來可能塑造創(chuàng)新的工作。

如今，從面向員工的任務(wù)到客戶服務(wù)，幾乎每個業(yè)務(wù)運(yùn)營領(lǐng)域都可以找到人工智能的參與。這種不斷增長的端到端自動化趨勢受到近年來捕獲組織想象力的生成式人工智能的推動，將為創(chuàng)造新的技術(shù)工作角色讓路。以下了解人工智能需要的新技術(shù)工作，以及這些工作所需的關(guān)鍵技能。

新興的工作角色

以下技術(shù)職位和職責(zé)被技術(shù)招聘專家列為未來幾年將出現(xiàn)的未來商業(yè)創(chuàng)新趨勢。

（1）聯(lián)絡(luò)中心職員

隨著人工智能越來越多地以語音助理和聊天機(jī)器人等工具的形式應(yīng)用于商業(yè)聯(lián)絡(luò)中心，人類員工將需要學(xué)習(xí)如何最好地利用這項(xiàng)技術(shù)，并相應(yīng)地調(diào)整流程。人們普遍預(yù)測，最成功的組織將提供人工智能增強(qiáng)的以人為主導(dǎo)的客戶服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)最大程度的個性化。

ExperisUK董事總經(jīng)理RahulKumar表示：“隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，營銷和銷售人員將需要培養(yǎng)使用人工智能工具的技能。”

人工智能呼叫中心功能可以讓企業(yè)員工更有效地檢索和使用交互洞察，從而改進(jìn)對客戶需求的跟蹤。

（2）機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員和開發(fā)人員

Kumar說：“這些是數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們研究數(shù)據(jù)，試圖產(chǎn)生洞察力，然后創(chuàng)建算法，從而形成人工智能模型。然后，還有機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)人員，他們將知道如何構(gòu)建、使用和維護(hù)這些算法。”

Kumar接著表示，從初創(chuàng)企業(yè)到主要行業(yè)參與者，機(jī)器學(xué)習(xí)研究和開發(fā)職位正在獲得吸引力。展望未來，這些角色似乎將推動人們所知的數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展。

他補(bǔ)充說，“然而，傅曉宇仍然需要開發(fā)人員將算法集成到其遺留堆棧中，以使該策略有效。這將加強(qiáng)目前開發(fā)人員的作用。”

（3）自然語言處理(NLP)科學(xué)家和工程師

自從OpenAI公司公開推出ChatGPT以來，人們對生成式人工智能創(chuàng)新的興趣日益濃厚，自然語言處理(NLP)在不久的將來將迎來就業(yè)增長。

BarclaysSimpson公司技術(shù)與變革總監(jiān)SalvoDepetro表示，自從2017年以來，他在招聘人工智能專家方面的經(jīng)驗(yàn)表明，涉及自然語言處理(NLP)和計(jì)算機(jī)視覺的工作角色將自然發(fā)展。

Depetro說：“我可能是倫敦第一批專門從事研發(fā)工作的招聘人員之一，在過去一年，我看到對專注于文本到語音或語音到文本的，自然語言處理(NLP)科學(xué)家和工程師的需求不斷上升。

在過去的幾年里，對這些職位的需求一直存在，但自從ChatGPT進(jìn)入市場以來，企業(yè)一直專注于尋找這種高水平的技術(shù)科學(xué)家。”

（4）敏捷工程師

隨著人工智能的蓬勃發(fā)展，敏捷工程師也應(yīng)運(yùn)而生，他們專門為聊天機(jī)器人創(chuàng)建指令，從而提高整個組織日常任務(wù)的效率。由于該技術(shù)容易受到包括偏見和錯誤信息在內(nèi)的缺陷的影響，提示工程師需要通過算法訓(xùn)練來注意并減輕這些技術(shù)困難。畢竟，生成式人工智能工具的準(zhǔn)確性取決于輸入的數(shù)據(jù)。

企業(yè)所需的技能

隨著就業(yè)市場的不斷發(fā)展，招聘企業(yè)對人工智能創(chuàng)新的要求也發(fā)生了變化。以下是求職的科技人才最需要具備的能力。

（1）編程語言

現(xiàn)在和未來，人工智能工作人員將需要對一系列編碼語言有廣泛的了解。雖然Python可能是最廣泛使用的模型測試和維護(hù)任務(wù)，但其他編程工具也必然會發(fā)揮作用。

“當(dāng)看到面向人工智能的數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色時，他們將知道如何分析數(shù)據(jù)并注意任何線性回歸。但他們還需要精通編程方面的知識。”

“到目前為止，開發(fā)人員的理想技術(shù)技能包括云技術(shù)知識;統(tǒng)計(jì)模型;一些用于檢查算法的Python;以及像R這樣的工具，用于數(shù)據(jù)分析和SQL。”

在該領(lǐng)域有用的其他編程語言包括Lisp——專門支持有助于人工智能研究和開發(fā)的符號計(jì)算——以及Julia，用于數(shù)據(jù)分析和可視化工具，以及數(shù)值解決方案。

（2）MLOps技能

機(jī)器學(xué)習(xí)操作(MLOps)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程的核心。軟件公司中出現(xiàn)的一個技術(shù)過程領(lǐng)域，它包括模型的設(shè)計(jì)、開發(fā)和持續(xù)測試。

Kumar補(bǔ)充說，“MLOps涉及維護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施。我相信那里需要多種能力。不僅需要編程語言知識，還需要CloudOps和DevSecOps技能。”

（3）軟技能

在處理面向客戶的人工智能解決方案(包括由生成式人工智能驅(qū)動的解決方案)時，可能會產(chǎn)生社會影響，因此，創(chuàng)造力、批判性思維和同理心等軟技能對于確保保持準(zhǔn)確和有價(jià)值的模型至關(guān)重要。沒有任何技術(shù)技能能夠取代與工作中人際關(guān)系和心理方面相關(guān)的技能。

凱捷公司國人才招聘主管ClaireHamilton表示：“盡管迄今為止，深厚的技術(shù)技能一直是企業(yè)發(fā)展的支柱，但它們不會是未來發(fā)展的唯一重要技能。企業(yè)必須考慮軟技能、個性優(yōu)勢和經(jīng)驗(yàn)——所有這些都可以為現(xiàn)有的開發(fā)團(tuán)隊(duì)帶來動力和專注力。”

構(gòu)建更好的團(tuán)隊(duì)

招聘和留住人工智能領(lǐng)域的人才最終將需要高水平技術(shù)技能和軟技能的結(jié)合，以及來自不同人口和社會背景的員工，以確保長期創(chuàng)新所需的多樣化和包容性方法。

Hamilton說：“隨著人工智能成為未來十年的主要焦點(diǎn)，我們將開始看到組織的發(fā)展和團(tuán)隊(duì)的多樣化，依靠各種技能來進(jìn)一步推動人工智能的發(fā)展。例如軟件開發(fā)人員和工程師等技術(shù)角色仍將對行業(yè)產(chǎn)生重大影響，但僅憑目前的技能組合，還不足以擴(kuò)展這項(xiàng)技術(shù)。顛覆者和挑戰(zhàn)者也將發(fā)揮重要作用——兩者缺一不可。”

Depetro建議：“首先確定想要什么，需要什么。從在大型企業(yè)中看到的情況來看，例如金融服務(wù)機(jī)構(gòu)，他們最初尋找的是機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家。但后來，被聘用的人才最終會從事更專注于軟件工程的工作。”