تكنولوجيا المعلومات والهندسة: منجم الذهب النهائي للذكاء الذكاء الاصطناعي
سيخلق الذكاء الاصطناعي 170 مليون وظيفة جديدة بحلول عام 2030 مع القضاء على 92 مليون وظيفة أخرى. هذا مكسب صافي قدره 78 مليون وظيفة ، وفقا لتقرير مستقبل الوظائف الصادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي. في رسالة إخبارية سابقة حول ما يعنيه الذكاء الاصطناعي لحياتك المهنية ، قمت بتفصيل الأدوار التي ستنفجر ، والمهارات الأكثر أهمية ، وأين ستظهر 78 مليون وظيفة جديدة.
هناك الكثير من العناوين الرئيسية حول نزوح الوظائف ، لكن السرد أكثر توازنا بكثير مما توحي به معظم العناوين. وفقا لتقرير توقعات اقتصاد الابتكار الصادر عن بنك وادي السيليكون ، انخفض تسريح العمال في قطاع التكنولوجيا بالفعل منذ إطلاق ChatGPT في عام 2022. هذا يتحدى السرد القائل بأن GenAI يتسبب في نزوح جماعي للوظائف. يعزو التقرير الارتفاع في تسريح العمال في أواخر عام 2022 إلى تشديد التمويل ، وليس أتمتة الذكاء الاصطناعي.
لا تفهموني خطأ ، الذكاء الاصطناعي له تأثير في صناعات مختلفة على هذه الجبهة ، لكن الذكاء الاصطناعي سيخلق أيضا موجة من الوظائف والمسارات الوظيفية ونماذج الأعمال الجديدة تماما. في نهاية اليوم ، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى البشر للعمل.
اليوم ، أريد أن أشرح بالضبط ما يحدث في تكنولوجيا المعلومات والهندسة ، حيث يكون خلق فرص العمل أكثر انفجارا.
خمسة مجالات يخلق فيها الذكاء الاصطناعي أكبر عدد من الوظائف في تكنولوجيا المعلومات والهندسة
إذا كنت تعمل في مجال التكنولوجيا ، فأنت جالس على منجم ذهب الآن. يتصدى قطاعا الهندسة وتكنولوجيا المعلومات من عاصفة الذكاء الاصطناعي ، ويصبحون أكبر المستفيدين.
إليك ما سنراه يظهر ، خاصة في تكنولوجيا المؤسسات:
1. تطوير المنتجات الأصلية الذكاء الاصطناعي
تتحول برامج المؤسسات من "الذكاء الاصطناعي المحسنة" إلى الأنظمة الأساسية الأصلية للذكاء الذكاء الاصطناعي. سيؤدي هذا التحول إلى إنشاء فئات وظائف جديدة تماما:
- مديرو منتجات الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي PMs) إدارة التطوير الشامل لأدوات الذكاء الاصطناعي للمؤسسة. إنهم بحاجة إلى فهم عميق لدورات حياة نموذج التعلم الآلي ونقاط الألم في المؤسسة. فكر في مهارات PM التقليدية بالإضافة إلى طلاقة الذكاء الاصطناعي.
- مصممو UX الذكاء الاصطناعي اصنع تجارب بديهية لأنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة. إنهم متخصصون في واجهات تصنيف البيانات ، ولوحات معلومات الشرح ، وبناء ثقة المستخدم في قرارات الذكاء الاصطناعي.
- المهندسين السريعين ومصممي سير العمل هي المفتاح لمساعدي الطيارين في المؤسسات. إنهم يبنون تفاعلات خاصة بالمهام داخل منصات مثل Salesforce و SAP و ServiceNow.
توجد هذه الأدوار لأن أدوات مثل Microsoft Copilot و Salesforce Einstein و Google Duet الذكاء الاصطناعي و Notion الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى متخصصين يفهمون كل من سياق التكنولوجيا والأعمال.
2. البنية التحتية السحابية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي و DevOps (الذكاء الاصطناعي)
صعود AIOps (الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات) يغير كيفية إدارة الشركات لأنظمة الواجهة الخلفية الخاصة بها.
- مهندسو MLOps إدارة نشر النموذج ومراقبته وتعيين الإصدار عبر بيئات المؤسسة. تحتاج كل شركة إلى هذه المهارات للانتقال من تجارب الذكاء الاصطناعي إلى الإنتاج.
- متخصصو AIOps تكوين الذكاء الاصطناعي لضبط الأداء واكتشاف الحالات الشاذة والمعالجة التلقائية في البنية الأساسية واسعة النطاق. إنهم الأشخاص الذين يتأكدون من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تعمل بشكل موثوق.
- مهندسو الذكاء الاصطناعي الأصليون السحابي صمم مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير باستخدام AWS أو Azure أو GCP مع وضع كفاءة التكلفة والأداء في الاعتبار.
ستظهر الأدوار ذات الصلة، بما في ذلك: مهندسو قابلية الملاحظة، ومحللو التنبؤ بالحوادث، ومكتبي البرامج النصية المطالبة بالبنية التحتية.
3. الأمن السيبراني والثقة في الذكاء الاصطناعي
يعمل الذكاء الاصطناعي على توسيع سطح الهجوم ولكنه يتيح أيضا اكتشاف التهديدات بشكل أسرع. يعد أمان المؤسسة أحد فئات الوظائف الأسرع نموا في الوقت الحالي.
- محللو الإنترنت الذكاء الاصطناعي استخدام التعلم الآلي لاكتشاف الحوادث الأمنية في الوقت الفعلي والاستجابة لها، خاصة في مراكز العمليات الأمنية (SOCs).
- أعضاء الفريق الأحمر ل LLMs محاكاة الحقن الفوري وكسر الحماية والهلوسة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. نعم ، يتم الدفع للناس حرفيا لمحاولة كسر أنظمة الذكاء الاصطناعي.
- مسؤولو الذكاء الاصطناعي للمخاطر والامتثال ضمان التزام عمليات نشر المؤسسة بأطر حوكمة الذكاء الاصطناعي المتطورة مثل قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي ومعايير NIST.
4. البنية التحتية لبيانات المؤسسة والمعرفة
يزدهر الذكاء الاصطناعي على البيانات ، مما يعني طلبا هائلا على الأدوار التي تركز على البيانات:
- مهندسو البيانات والمضيفون تنظيف بيانات المؤسسة ووضع علامات عليها وإعدادها لاستهلاك LLM. الذكاء الاصطناعي جيد فقط مثل بيانات التدريب الخاصة به ، ويظل هذا العمل بشريا بشكل أساسي.
- مهندسو قواعد بيانات المتجهات إدارة RAG (جيل الاسترجاع المعزز) خطوط الأنابيب باستخدام أدوات مثل Pinecone أو Weaviate أو Chroma. هؤلاء هم الأشخاص الذين يساعدون أنظمة الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى المعلومات الصحيحة في الوقت المناسب.
- مصممو الرسوم البيانية المعرفية الذكاء الاصطناعي هيكلة المعرفة المؤسسية للوصول إلى الذكاء الاصطناعي وتوليفه في الوقت الفعلي.
مقترح من LinkedIn
5. تخصصات الذكاء الاصطناعي SaaS العمودية
تنتج عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الخاصة بالصناعة أدوارا مختلطة تتطلب معرفة المجال وطلاقة الذكاء الذكاء الاصطناعي:
- متخصصو الذكاء الاصطناعي في LegalTech العمل على منصات مثل Ironclad أو Lexion ، مع التركيز على الذكاء الاصطناعي للعقد وتحليل المستندات القانونية.
- محللو الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية التعامل مع اكتشاف الاحتيال والامتثال لبنك عميلك عميلك / مكافحة غسل الأموال وسير عمل التمويل المخصص.
- الذكاء الاصطناعي في متخصصي تكنولوجيا الموارد البشرية ركز على تحديد مصادر المرشحين وتقييمهم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل SeekOut أو Paradox.
632 مليار دولار في الإنفاق على الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2028
وفقا ل IDC ، فإن إنفاق الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم على الذكاء الاصطناعي (بما في ذلك التطبيقات والبنية التحتية وخدمات تكنولوجيا المعلومات) ستصل إلى 632 مليار دولار في عام 2028. سيؤدي ذلك إلى أدوار جديدة للذكاء الذكاء الاصطناعي في الهندسة والمنتجات والبيانات والعمليات للحفاظ على أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه.
يستثمر بائعو المؤسسات مثل Microsoft و Google Cloud و Oracle المليارات في الأنظمة الأساسية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. هذه ليست فقاعة - إنها نمو مستدام للوظائف على الأقل في العقد المقبل.
ماذا يعني هذا بالنسبة لحياتك المهنية
إذا كنت تعمل بالفعل في مجال التكنولوجيا ، فلديك ميزة هائلة. الأساس موجود - تحتاج فقط إلى إضافة مهارات الذكاء الاصطناعي في الأعلى. لكن لا تنتظر. نافذة التحولات المهنية السهلة تغلق بسرعة.
ها هي نصيحتي:
إذا كنت مهندس برمجيات: ابدأ بالمؤشر أو GitHub Copilot لمراجعات التعليمات البرمجية، ثم تعلم أساسيات الهندسة السريعة. التقط MLOps الأساسية عن طريق نشر نموذج بسيط إلى AWS أو SageMaker أو Azure ML. ركز على أن تصبح مطورا بمساعدة الذكاء الاصطناعي أولا - تقوم الشركات بتوظيف المزيد من المهندسين لأن الذكاء الاصطناعي يجعل الفرق أكثر إنتاجية مرتين.
إذا كنت في DevOps/Infrastructure: انغمس في أدوات AIOps مثل Datadog الذكاء الاصطناعي أو إمكانات التعلم الآلي من New Relic. تعلم قواعد بيانات المتجهات. احصل على التدريب العملي مع Kubernetes لأحجام عمل التعلم الآلي. المسار من DevOps التقليدي إلى مهندس MLOps أقصر مما تعتقد.
إذا كنت مدير منتج: ادرس أطر عمل إدارة المنتجات الذكاء الاصطناعي وجرب أدوات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات في دورك الحالي. الحصول على دورة تدريبية حول أساسيات التعلم الآلي (لست بحاجة إلى التعليمات البرمجية ، ولكن عليك فهم قيود النموذج). فرق هندسة الظل أثناء إصدارات ميزات الذكاء الاصطناعي. سيحصل مديرو الوزراء الذكاء الاصطناعي على أقساط رواتب تتراوح بين 20 و 30٪.
إذا كنت تعمل في مجال الأمن السيبراني: تعرف على كيفية عمل فريق LLMs باستخدام أدوات مثل PromptBreach من IBM أو البرامج النصية المخصصة. دراسة أطر حوكمة الذكاء الاصطناعي (NIST الذكاء الاصطناعي RMF ، قانون الاتحاد الأوروبي الذكاء الاصطناعي). تدرب على اكتشاف محاولات التصيد الاحتيالي التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. ستكون معرفة الأمان + الذكاء الاصطناعي واحدة من المجموعات الأكثر طلبا.
إذا كنت مهندس بيانات: التركيز على مسارات RAG وقواعد بيانات المتجهات. تعلم أدوات مثل LangChain أو Chroma أو Weaviate. ممارسة إعداد البيانات للتدريب على ماجستير القانون. مهندسو البيانات الذين يفهمون مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي لا تقدر بثمن.
إذا كنت مصمم تجربة مستخدم: ادرس أنماط واجهة الذكاء الاصطناعي من أدوات مثل Notion الذكاء الاصطناعي أو Figma الذكاء الاصطناعي أو Microsoft Copilot. تعرف على أنماط الذكاء الاصطناعي وتجربة المستخدم لبناء الثقة القابلة للشرح. تدرب على التصميم لحالات عدم اليقين والخطأ في الذكاء الاصطناعي. سيتم تقدير مصممي UX الذكاء الاصطناعي تقديرا كبيرا.
الخلاصة: سيكون لدى المهندسين الذين يتكيفون بشكل أسرع أكبر قدر من الفرص.
وإذا لم تكن في مجال التكنولوجيا بعد؟ قد يكون الوقت الآن هو الوقت المناسب لإجراء التبديل. يؤدي الطلب على الأدوار المجاورة الذكاء الاصطناعي إلى خلق نقاط دخول أكثر مما رأيناه منذ سنوات.
ماذا سيحدث بعد ذلك
هذه مجرد البداية. في مشاركاتي التالية ، سأناقش فرص العمل في مجال الذكاء الاصطناعي الناشئة في مجال الرعاية الصحية والتمويل والتعليم والقطاعات الأخرى. سوف ينفجر سوق العمل الذكاء الاصطناعي. السؤال ليس ما إذا كانت هذه الفرص موجودة - بل ما إذا كنت ستضع نفسك في وضع يسمح لك بالاستفادة منها.
اسمحوا لي أن أعرف ما هي أدوار الذكاء الاصطناعي التي تثير فضولك ، وربما سأستكشفها في المنشورات المستقبلية!
Helping people use AI with good judgement to create great content!
١ شهرThank you for motivating me to continue working on my RAG pipeline. Sometimes I feel so alone out here. Encouragement is priceless.
Co-Founder @ AppAxon | Past [ Founder & CEO @ Mesh7 - Acquired by VMware ]
٢ شهرVery insightful Navin Chaddha. I'm assuming the 'AI cybersecurity' bucket also includes things such as AI-driven devsecops / threat modeling / security reviews / supply chain sec. / unified sec. policy orchestration ... as well red-teaming of AI apps (not just of the LLMs).
Board Advisor and CEO - helping leaders turn AI risk into strategic advantage. One platform. Every AI model. Real enterprise control.
٢ شهرMicrosoft, Google Cloud, and Oracle are investing billions— it's sustained job growth for those who pivot with the changes.
CEO, Founder at TRIPP, Inc. Leaders In Tech Fellow - Cohort 3
٢ شهرCouldn't agree more. We have heard the Doomer rants with every technological evolution and those who leaned in anyway despite the opposition end up finding career defining wins and contributions. We live in such an amazing time right now -- and yes, there is a lot to be concerned about but the possible solutions to address those concerns are, IMHO, tremendous opportunities to transform how we live, work, educate and heal ourselves and the planet.