8 новых профессий в сфере искусственного интеллекта

Какие профессии будут востребованы в эпоху информационно-технологических инноваций? Какие новые рабочие функции потребуются от человека?

Если вы интересуетесь влиянием искусственного интеллекта на организацию IT сферы, то, возможно, вы прежде всего задумываетесь о своей собственной работе. Смогут ли роботы делать то, что делаете вы? Что еще более важно, выражаясь хоккейным языком, вы хотите быть там, куда направляется шайба. Так какие же новые роли возникнут и будут цениться с дальнейшим развитием ИИ? Кевин Кейси в своей статье на приводит мнения профессиональных IT экспертов.

Алекс Джеймс, который возглавляет отдел исследований и разработок в DigitalOcean, замечает, что сегодня знание ИИ и машинного обучения является прерогативой людей с научными степенями. «Растущий спрос в этой области может открыть двери для самых разных типов экспертов», — говорит он. «По-прежнему останутся собственно научные работники в таких областях как вычислительная техника и электротехника, с глубокими знаниями и опытом в области ИИ и машинного обучения. Но мы также увидим и практиков, которые быстро научатся использовать новые технологии с целью получить преимущество от растущего числа новых профессий, но при этом не будут иметь глубокого понимания того, как это все работает».

Потребность в «практиках» станет одним из главных факторов при создании новых профессий, при том что многие старые просто исчезнут.

«Хотя ИИ ведет к автоматизации многих видов работ, он также создаст много новых возможностей трудоустройства, особенно в IT сфере»,- говорит Акаш Ганапати, один из основателей и руководителей компании Thrill A.I. Ганапати ожидает, что в крупных информационно-технологических компаниях растущий акцент на ИИ и машинном обучении приведет к появлению новых ролей по ряду направлений, включая:

• Контроль работы и совместимости ИИ: обеспечение надлежащей работы ИИ программ, защита от сбоев, ошибок данных или неподходящих источников информации.
• ИИ менеджмент: работа над технической реализацией и контролем операций ИИ.
• Агрегирование и обработка данных: сбор (особенно из неясных источников) и очистка наборов данных для использования в ИИ.

И это только отправная точка. Вот некоторые другие названия профессий и рабочих функций, которые, по мнению экспертов, должны появиться в будущем.

1. Конструктор систем искусственного интеллекта

«Я вижу таких специалистов как профессионалов, отвечающих за выбор того как, когда и где нужно развивать те или иные компоненты ИИ в больших и сложных IT системах», — говорит Алессандро Перилли, Директор по менеджмент стратегиям в Red Hat.

Он видит данную служебную позицию как продолжение сегодняшней роли специалистов по искусственному интеллекту, но с одним ключевым отличием.

«В моем понимании сегодняшние специалисты по ИИ больше специализированы на том, чтобы превращать нормальные приложения в смарт-приложения. И в ряде случаев это все, что бывает нужно компании. Но постепенно, по мере того как ИИ станет все более проникать в ассортимент компьютерных приложений и можно будет значимо коррелировать все большее количество элементов интеллектуальной среды, появится потребность в специалистах, владеющих общей картиной и умеющих объединять локальные интеллектуальные приложения в единый корпоративный мозг».

«Мне видится здесь аналогия с эволюцией человеческого мозга. Это очень увлекательно. Мы находимся на ранних стадиях развития искусственного интеллекта, и мы все еще думаем об изолированных смарт-приложениях как о нейронах, отвечающих за тот или иной аспект работы мозга. Но эти нейроны имеют огромный потенциал объединения, как это произошло в нашей коре головного мозга. И для этого понадобится конструктор систем ИИ».

2. Специалист по работе с данными

«Хотя ИИ будет справляться с большей частью рутинных IT решений, которые сейчас принимаются людьми, он сильно зависит от данных, которые организованы, очищены и снабжены семантическим значением», — говорит Даг Бордонаро, главный специалист по информационному пропагандированию в компании ThoughtSpot. «Сегодня аналитики и специалисты по математическому моделированию разделяют эту функцию, но эти позиции в основном ответственны за обеспечение понимания ситуации и нахождение решений. По мере того, как ИИ сможет принять на себя «инсайтную» часть работы, мы увидим новую роль для специалистов по работе с данными, которые будут сфокусированы на подготовке данных для использования в алгоритмах ИИ внутри организации».

3. Специалист по информационному пропагандированию

«ИИ обещает понизить планку входа для данных и облегчить взаимодействие, но не станет волшебной палочкой, благодаря которой мы неожиданно начнем с легкостью использовать данные для любых решений», — говорит Бордонаро. «Даже после внедрения приложений с ИИ, компании будут должны обучать внутри своей организации тому, какие данные у них доступны, как их можно применить и как они должны применяться».

«Вот почему внутренняя информационная пропаганда станет критическим моментом для внедрения и роста решений на базе ИИ. Компании будут инвестировать в таких специалистов, основной задачей которых внутри организации будет обучать пользователей тому, как можно принимать решения, управляемые данными, и как изменить традиционные потоки заданий и делопроизводства, чтобы получить преимущество от новых возможностей».

4. Специалист по использованию данных в машинном обучении

«Эта функция, не новая сама по себе, будет востребована в крупных информационно-технологических компаниях как средство более полной реализации потенциала машинного обучения. Компании должны будут нанимать соответствующих специалистов, которые будут реализовывать работу системы, обучать ее и предоставлять аналитические данные для увеличения ценности собранной информации», говорит Тодд Лепке, ведущий инженер по развитию технологий в Sungard Availability Services.

5. Аналитик роботизированных процессов

«Это разновидность роли бизнес-аналитика, где вы осуществляете оценку обработки данных и определяете области использования роботизированных платформ для процесса автоматизации», — отмечает Феликс Фермин, менеджер по набору персонала в Mondo.

6. Менеджер по цифровой информации

Дуэйн Форрестер, вице-президент по промышленным решениям в компании Yext, указывает, что виртуальные помощники и другие «умные» сервисы — Alexa, Siri, Google Home и так далее – уже меняют то, как потребители открывают для себя и выбирают те или иные бренды. Компаниям придется инвестировать в то, как они управляют имеющейся информацией о самих себе в «интеллектуальной экосистеме».

«В эпоху структурированных данных будут востребованы профессионалы, предоставляющие контекст для карт, визуальных инфо-карт, различных решений и иной цифровой информации. Компании все чаще назначают менеджера по цифровой информации в качестве межфункционального лидера, отвечающего за стратегию компании, лежащую в основе ее ключевой цифровой информации, и это основа успеха компании в последующие годы», — говорит Форрестер. «Начиная от обеспечения точных онлайн данных до увязывания между собой внутренних проектов и увеличения ценности инвестирования в контент, продукт и контекст, эти менеджеры будут регулировать цифровой аспект деятельности компаний в будущем».

7. Разработчик взаимодействия с ИИ

Будет расти потребность в профессионалах в области IT и дизайна, создающих интерфейсы искусственного интеллекта для массовой аудитории, утверждает Фремин из Mondo. Эта роль позволит «создавать индивидуализированные ИИ системы с целью сделать их как можно более похожими на человека».

8. Когнитивный копирайтер

Шон МакФедран, директор по разработке перспективных платформ в Smith Labs, ожидает, что данная позиция будет растущим трендом по мере того, как все большее количество компаний начнут встраивать функции обработки естественного языка в свое взаимодействие с клиентами. Это хороший пример роли, которая выходит за пределы традиционных задач. Это смешение технологии, маркетинга, обслуживания клиентов и других дисциплин. МакФедран так определяет данную профессию:

Это технически-ориентированный креативный писатель, который:

• Разбирается в различных системах машинного обучения и логических блоках объединения, работающих в конкретном интерфейсе естественного языка.
• Улавливает и креативно управляет ограничениями системы обработки естественного языка со стороны пользовательского опыта – новое измерение для средств представления информации.
• Может выразить нюансы бренда через индивидуальные особенности и язык того или иного интерфейса ИИ.

«Технолог зачастую меньше сфокусирован на восприятии пользователя, а копирайтер на практических ограничениях обработки естественного языка», — говорит МакФедран. «Эти двое встретятся в роли когнитивного копирайтера, того, кто хорошо знаком с древовидными логическими схемами, задаваемыми функциями, передачей данных, с тем, что бренд хочет сказать своему покупателю, и с нюансами покупательского поведения».