Искусственный интеллект меняет характер работы в сфере технологий и разработок. Эксперты отрасли видят впереди интересные времена. Портал ZDNet приводит их полезные советы, как максимально использовать свои карьерные возможности уже сейчас.
Несмотря на неустойчивую ситуацию на рынке ИТ-труда, возможности для специалистов в этой области не иссякают — нужно лишь приспособиться к сочетанию новых технологий и неумолимых требований бизнеса. По прогнозам, общая занятость разработчиков ПО, аналитиков по обеспечению качества ПО и тестировщиков будет расти гораздо быстрее, чем в среднем по всем профессиям, в связи расширением разработки ПО для ИИ, Интернета вещей, робототехники и других приложений автоматизации.
Но потенциально растущее количество возможностей в сфере технологий — это только одна сторона истории. Что действительно интересно, так это качество работы, связанной с технологиями, которое мы увидим в самом ближайшем будущем. Такие технологии, как ИИ и платформы low/no-code, могут вытеснить ручной труд, перераспределив выделяемое на него время в пользу задач более высокого уровня. Даже те, кто сейчас работают с ИИ, смогут расширить свою базу навыков.
Изменения в требованиях к навыкам подтверждает исследование LinkedIn Economic Graph Research Institute. «Мы переживаем период быстрых и непрерывных изменений в навыках, необходимых для выполнения нашей работы», — говорит Дэн Бродниц, руководитель глобального отдела контент-стратегии LinkedIn Learning. По его словам, «более половины членов LinkedIn занимают рабочие места, которые могут быть либо разрушены, либо дополнены ИИ, а навыки, необходимые для нашей работы, к 2030 г. изменятся на 65%».
По словам Харшула Аснани, президента по корпоративным технологиям Tech Mahindra, с появлением ИИ и МО в повседневной работе «некоторые навыки, связанные с технологиями, должны перетерпеть смену парадигмы». К ним относится все, что связано с «повторяющимися и основанными на правилах задачами, традиционно выполняемыми людьми. Ввод основных данных, рутинное кодирование стандартных приложений и даже некоторые аспекты элементарного анализа данных автоматизируются с помощью алгоритмов ИИ».
Кроме того, со временем такие навыки, как «абстрагирование кода, преобразование кода, создание визуальных артефактов с помощью кодирования, а также базовое тестирование кода и контроль качества, скорее всего, станут менее актуальными», — прогнозирует Аснани.
Это не обязательно означает, что такие навыки будут ликвидированы, скорее они будут трансформированы, продолжает он. Технологическим специалистам «придется адаптироваться, сосредоточившись на более сложных, творческих и стратегических задачах, которые ИИ не сможет легко повторить».
На первый план выходят такие технические навыки, как «машинное обучение, структуры данных и обработка естественного языка, — говорит Бродниц. — Эти области составляют основу приложений ИИ и имеют решающее значение для эффективной работы с данными, алгоритмов обучения и взаимодействия с ИИ с использованием языка. ИТ-специалистам, стремящимся сохранить конкурентоспособность на современном рынке труда, важно развивать и укреплять эти навыки».
По словам Джо Брэдли, главного научного сотрудника компании LivePerson, специалисты в области технологий, которые понимают, как мыслить шире и применять ИИ для достижения стратегических целей, будут иметь все шансы на успех. «Например, функции обслуживания клиентов, продаж и маркетинга все чаще поддерживаются ИИ, который является первой линией контакта с клиентами, обеспечивая работу цифровых входных дверей. Подобно тому, как постоянно оптимизируются веб-сайты, ИИ, ориентированный на клиентов, может постоянно совершенствоваться, чтобы поддерживать цели руководителей служб поддержки, продаж и маркетинга».
Важными инструментами или платформами для проектирования, создания и управления решениями
Наряду с разработкой и созданием ИИ растет спрос на человеческий контроль, чтобы обеспечить надежные и значимые для бизнеса результаты работы технологий. «В основе технологий ИИ и МО лежит работа с данными, и поэтому люди с навыками управления данными и научными знаниями будут пользоваться большим спросом, — говорит Шрини Кадияла, технический директор компании OvalEdge. — Люди должны курировать конкретные наборы данных и источники, необходимые для работы алгоритмов ИИ и моделей обучения».
Подготовка данных «в настоящее время является одним из наиболее важных требований для эффективной работы и получения результатов от модулей ИИ», — отмечает он. — Несмотря на определенную степень автономности, когда ИИ может выполнять задачи по подготовке данных, обеспечивая точность и соответствие требованиям, все же важно, чтобы в этой области руководство осуществлял обученный специалист«.
Все дело в растущей «демократизации как обучения, так и технологического развития, — утверждает Аснани. — Профессионалы должны развивать в себе способность быстро учиться, отучаться и заново учиться. В сферу их обучения должны входить структуры данных и алгоритмы, анализ данных, математика и программная инженерия».
По словам Брэдли, работа технических специалистов уже претерпела значительные изменения благодаря веб-сайтам, мобильным приложениям и социальным сетям. «Их ждут новые перемены, и их будут проводить люди, которые знают, где ИИ будет наиболее эффективен, а где человек должен держать бразды правления».
Наряду с потребностями в навыках появляются новые типы названий должностей. По словам Бродница, на платформе LinkedIn наблюдается рост числа должностей, связанных с ИИ: «Например, за последние пять лет количество компаний, в которых есть „руководитель отдела ИИ“, увеличилось более чем в три раза, что свидетельствует о растущем признании значимости ИИ в организациях».
Среди других новых ролей «специалист по этике ИИ, архитектор смарт-контрактов, специалист по развертыванию сети блокчейн, инженер по квантовым вычислениям и дизайнер VR-опыта, — говорит Аснани. — Кроме того, в связи с повышенным вниманием к безопасности данных и нормам конфиденциальности растет потребность в менеджерах по защите данных».
Поскольку организации все больше полагаются на своих технических специалистов для достижения бизнес-результатов и роста, ожидается, что они будут все больше отходить от программирования «не поднимая головы» и технических ролей. В рамках этой тенденции платформы low/no-code будут определять технологическую работу в 2024 г. Рост этих технологий «значительно ускорится, чему будут способствовать достижения в области ИИ и МО», — отмечает Аснани.
Этот сдвиг означает, что «ИТ-специалисты будут освобождены от задач по написанию базового кода, тестированию кода и обеспечению качества, — говорит он. — Вместо этого их внимание сместится в сторону проверки результатов кода и обеспечения их соответствия желаемым целям и результатам. Такой переход требует более глубокого понимания конкретных областей и расширенных функциональных знаний».
По словам Брэдли, успех в работе с технологиями зависит от «интеллектуального бесстрашия и любознательности. Не зацикливайтесь на одном способе мышления. Ищите альтернативные подходы и точки зрения. Каким бы ни был ваш опыт, не беспокойтесь о том, подходит ли он к выбранной вами области, а лучше углубляйтесь, делайте дело и получайте удовольствие».
Даже если человек хорошо разбирается в разработке ИИ, ему еще многому предстоит научиться. Например, «если вы эксперт в области МО, пройдите сложный курс по маркетингу продуктов. Не отдавайте все на откуп другим экспертам. Учитесь и не бойтесь задавать им вопросы», — советует Брэдли.
