인공지능(AI)의 봉사 오르가 직업 시장을 재구성하고 몇 년 전에는 듣지 못했던 새로운 경력 기회를 만들어내고 있습니다. AI 개발과 데이터 과학에 대한 기술 전문성은 중요하지만, AI 지식과 특정 분야의 기술을 융합한 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
펜실베이니아 대학 공학 및 응용 과학 학교의 학부 교육 부서장인 로버트 그리스트에 따르면, 두 가지 카테고리의 AI 직업이 나타나고 있습니다. 첫 번째 카테고리는 기계 학습, 신경망 및 기타 AI 기술에 대한 폭넓은 이해를 갖고있는 AI 전문가로 구성됩니다. 두 번째 카테고리는 “AI 플러스 X” 역할로, 전문가들이 법률, 의학 또는 교육과 같은 분야에 AI를 통합합니다. 이러한 직책은 도메인과 AI 구현에 대한 심층적 전문 기술이 필요합니다.
프롬프트 엔지니어링은 현재 AI 시대에 수요되고 있는 또 다른 분야입니다. 그러나 그 직업의 장기적 미래는 불확실합니다. AI 시스템과 상호작용하기 위한 전문 기술이 필요하지만, 더 많은 대화 형 및 인간과 유사한 인터페이스의 발전으로 인해 장기적인 직업 경로보다는 일시적 기회로 여겨질 수 있습니다.
전망을 바라볼 때, AI 응용 프로그램 채택 및 관리 직책이 중요성을 획득할 것으로 예상됩니다. AI 트레이너, AI 감사인 및 AI 윤리학자와 같은 역할이 AI 기술의 윤리적인 사용을 보장하고 데이터를 효과적으로 활용하도록 하는 중요한 역할을 맡게 될 것입니다. 이들 전문가들은 기술 모델을 준비하고 조정하고, 데이터의 정확성과 무결성을 보장하며 조직 전반에 걸쳐 AI를 확장하는 역할을 담당할 것입니다.
AI가 IT 개발 및 관리에서 저수준 업무를 자동화 할 수 있음에도 불구하고, 이 추세는 긍정적으로 받아들여집니다. 로버트 그리스트는 지루하고 반복적인 작업의 제거가 더 의미 있는 창의적인 작업을 위해 인적 재능을 해방시킨다고 믿습니다. AI가 기계작업을 담당하는 중에도, 데이터를 분석하고 AI 모델을 훈련시킬 수 있는 숙련된 노동자에 대한 수요는 여전히 높습니다.
경영 기술은 특히 모호함 처리, AI 감독, 창의적 문제 해결 및 팀 간 협력이 필요한 작업에 있어 AI 시대에 계속해서 중요할 것입니다. 효과적인 AI 구현에는 기술 전문가들이 법률, IT 및 인사팀과 협력하여 성공적인 시행을 보장해야 하는 연합 협력이 필요합니다.
그러나 전문가들은 안주해서는 안 됩니다. 적응력은 AI 시대에서 가장 귀중한 기술입니다. AI가 계속해서 발전함에 따라, 전문가들은 공동 진화를 포용하고, AI와 함께 작업하여 적응하고 배워야 합니다. 수학, 컴퓨터 과학 및 코딩과 같은 기초 기술은 특수화된 AI 지식의 전단지로 기능할 것으로 예상됩니다.
요약하면, 인공지능 직업의 미래는 기술적 기술뿐만 아니라 넘어섭니다. AI 전문 지식과 특정 분야 지식, 경영 능력 및 적응력을 결합할 수 있는 전문가들은 이 진화하는 환경에서 성공하기 위한 좋은 위치에 있을 것입니다. AI가 산업을 변화시키면서 도전과 기회를 제공하며, 결과적으로 우리가 알고 있는 일하는 세계를 재구성하고 있습니다.
The source of the article is from the blog aovotice.cz