科技工作的未来：适应或被抛在身后
人工智能正在改变技术和发展工作的面貌：专家们谈如何在兴奋的时代中规划职业生涯
在AI时代为技术专业人士工作的生存与成功
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尽管近期有关技术人员裁员的消息不断，但对于技术专业人士来说，机遇依然蓬勃。该领域正在经历强劲增长，就业前景显示，从2022年到2032年将会增长25％，根据美国劳工统计局在2023年9月发布的分析，这比所有职业平均增速“快得多”。
但问题不仅在于数量；近期的机遇，与未来相比，真正令人兴奋的是与技术相关的工作的质量。随着人工智能（AI）和低代码、无代码平台等技术的崛起，行业正在发生变革。手动任务将被自动化处理，技术专业人士将有机会扩展其技能。
技术行业所需的技能是不断发展的。根据LinkedIn经济图研究所的数据，超过一半的LinkedIn会员从事可能受到人工智能影响或增强的工作，这些工作所需的技能到2030年将发生重大变化。这种迅速变化意味着专业人士必须适应并获取新的技能以保持竞争力。
随着人工智能和机器学习融入我们的日常工作，某些与技术相关的技能正在发生篮盖飞人变革。通过AI算法，涉及重复和基于规则操作的任务将被自动化。基本编码、数据输入，甚至基本数据分析现在都由AI来处理。技术专业人士必须拥抱这种变化，专注于AI难以轻易复制的更复杂、创造性和战略性的任务。
那么，哪些技能将需求量大？机器学习、数据结构和自然语言处理只是一些例子。这些技能是AI应用程序的基础，对于高效的数据处理、学习算法和基于语言的AI交互至关重要。想要在当今和未来的就业市场上保持竞争力的IT专业人士必须建立和加强这些基本技能。
尽管AI和自动化将处理许多任务，但仍然需要人类专业知识来确保技术提供可信赖和有意义的结果。具备数据管理和科学技能的专业人士将受到高度追捧，以策划为AI算法和学习模型提供所需的数据集和来源。
学习和技术发展的民主化正在重塑技术行业。专业人士必须培养快速学习、放弃和重新学习的能力。他们的学习范围应包括数据结构和算法、数据分析、数学和软件工程。这种智慧无畏和好奇心将是在技术领域取得成功的关键。
除了技能需求转变，新的职位头衔也正在出现。企业意识到人工智能的重要性，正在创建“人工智能负责人”等专门职位。其他新兴角色包括人工智能伦理专家、智能合约架构师、区块链网络部署员、量子计算工程师和虚拟现实体验设计师。随着数据安全和隐私法规的日益关注，对数据隐私管理人员的需求也在增加。
随着组织对技术人才的依赖程度越来越高以实现结果和增长，传统的编程和技术角色正在演变。低代码和无代码平台将成为常态，使技术专业人员从基本的编码任务中解脱出来。相反，他们的重点将转向验证代码的结果，并确保其达到期望的目标和效果。这种转变需要更深入地了解特定领域和增强功能知识。
总之，技术工作的未来充满着令人振奋的可能性。技术专业人士必须适应不断变化的技术，获取新的技能以保持在行业竞争中的优势。现在是 embrace 这些变化，并处于创新的前沿的时候了。
问答：你需要了解的问题
Q: 如何开始人工智能职业生涯？
A: 开始人工智能职业生涯可能看似令人生畏，但却并非不可能。以下是五个步骤帮助您入门：
- 掌握人工智能的基础知识，包括机器学习和数据分析。
- 掌握编程技能，如Python和R，这些语言在人工智能开发中经常使用。
- 通过个人项目或开源贡献等方式参与人工智能项目，获得实践经验。
- 通过关注人工智能的最新发展并参加相关的讲习班或课程，不断更新您的技能。
- 与人工智能领域的专业人士建立联系，加入人工智能社区，并参加人工智能竞赛以展示您的能力。
Q: 人工智能将对客户服务、销售和营销产生什么影响？
A: AI正在改变客户服务、销售和市场营销领域。AI驱动的聊天机器人正在成为客户的第一联系点，为企业优化这些领域。就像网站一样，AI聊天机器人可以持续改进，以支持服务、销售和市场营销目标。了解如何在这些领域中战略性应用AI的专业人士将处于优势地位。
Q: 对于科技专业人士来加速学习，有哪些必不可少的资源？
A: 有多种资源可以帮助科技专业人士提升学习效果，加速职业发展：
- GitHub：一个用于项目版本控制和协作的平台。
- Slack：团队协作和知识共享的沟通平台。
- Hugging Face：自然语言处理（NLP）模型和数据集的平台。
- Reddit：一个基于社区的平台，拥有许多与技术相关的子论坛，用于学习和知识分享。
- LinkedIn：一个专业的社交平台，提供行业洞察和学习资源。
这些资源提供了利用技术知识、与他人合作以及了解技术行业最新进展的机会。
结论
科技工作的未来充满了希望，但只有那些愿意适应并拥抱未来变化的人才能实现。随着人工智能和自动化的快速发展，科技专业人士必须学习新技能，专注于更复杂、创造性和战略性的任务。
机器学习、数据结构和自然语言处理将成为人工智能驱动产业中必不可少的技能。专业人士还应培养知识的无畏和好奇心，寻求替代方法，与最新技术保持同步。
随着职位的演变，新的职业头衔正在出现，对AI伦理、区块链和数据隐私的专业知识需求日益增长。低代码和无代码平台将重新定义技术工作，并需要更深入地理解特定领域。
现在是时候转型并为科技工作的未来做准备了。您准备好适应并在这个充满技术进步的激动人心时代取得成功了吗？
参考目录：
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美国劳工统计局。 (2023年)。 分析：软件开发人员，质量保证分析师和测试人员。 获取自 链接
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LinkedIn 经济图谱研究所。 (无日期). 获取自 链接
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Tech Mahindra。 (无日期). 获取自 链接
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LivePerson。 (无日期). 获取自 链接
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OvalEdge。 (无日期). 获取自 链接
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