未來的熱門工作

JD+Sartain

機器學習和人工智能將創造出幾百萬個今天甚至還不存在的工作

DaVinci研究所智囊團創始人Thomas Frey預測，到2025年，全球約有50%的工作將會消失。

這種說法雖然有點夸張，但顯而易見的是，機器人、自動駕駛汽車、3D打印、無人機、人工智能和虛擬現實等新技術會讓各種人力資源市場產生劇變——而不僅僅是技術。（想想自動駕駛汽車和出租車司機。）

那么未來的工作會怎樣呢？您將如何做好應對呢？

哪里有工作

Altimeter集團分析師Brian Solis指出，“機器人”行業將創造出各種各樣的新工作。有些是專業性很強的，例如機器人工程師、機器人程序員、無人機工程師。但也有一些是以前從未有過的工作，不需要工程背景，例如機器人質量檢查員、機器人教練和顧問、人工智能行為專家、人工智能動畫師和故事員等。

Solis說：“人們雖然還在盡力保留以前的工作，但創新正在讓現在的工作迅速消失。每天，在以發展的名義的推動下，新興技術讓越來越多的工作要么變得自動化，要么逐漸消失，這不會停止。事實上，事后會發現，‘讓工作回來的巨大努力都是徒勞。投資回報最大的真正投資將是（而且一定是）幫助員工學習新技能，并獲得能適應未來工作的寶貴的專業知識。”

企業管理協會的分析師Torsten Volk說，機器學習（ML）和人工智能（AI）是未來就業增長的兩個關鍵領域。在研究領域中機器學習被定義為讓計算機在沒有明確編程的情況下學習，而人工智能則是通過規則、邏輯和/或算法讓機器具備智能。

這類工作的例子包括數據中心人工智能和機器學習架構師、程序員、分析師、工程師、科學家，以及與物聯網（IoT）相關的所有以上工作。

Volk說：“新一類工作需要非常了解人工智能和機器學習驅動技術的局限性。未來，程序員、產品經理、架構師甚至業務職位必須熟悉人工智能/機器學習驅動的自動化和決策對IT運營和新產品開發的經濟影響。”

據Forrester分析師JP Gownder介紹，Forrester預計，美國與計算機和數學相關的工作崗位在未來十年將增長57%。這些工作越來越多地圍繞人工智能以及推動人工智能發展所需要的相關大數據知識庫。Gownder說：“隨著我們向一切以人工智能為首的世界邁進，人工智能的分支，如機器學習、認知和自然語言生成等領域將出現專業化的趨勢。現在就有這些工作，但今后會變得更加主流和細分；例如，醫療衛生人工智能領域的專家。”

Solis認為，未來更多的工作將包括許多非傳統的職業，例如：

1. 數字貨幣顧問，通過投資、交易和銷售新的數字貨幣來幫助投資者創造財富。

2. 網絡安全和數字調查人員，他們幫助個人和公司調查威脅，破案，并就實現保護功能的安全協議提供建議。

3. 人力資源創新者，他們工作的重點是確定企業未來的工作，并制定聘用協議和培訓計劃，使當前的員工從逐漸消失的工作中脫離出來。

4. 人力資源審核員，評估職位的可行性和規模，確定過時的職位和/或可以自動化的職位，然后對能夠以及不能遷移到新職位的員工進行評分。

5. 虛擬現實/增強現實（VR/AR）架構師，他們設計環境，向同事提供有關必要的支持技術的建議。

執行者和思想家

據技術商業研究公司（TBRI）的分析師Geoff Woollacott，機器學習將創造執行機器學習指令的執行者，以及分析評估這些機器學習指令的算法和商業成果的思想家等新的工作崗位。

Woollacott解釋說：“更多的是從機器角度去思考，而從人類角度思考的少。例如，Fintech會有含有個人數據的自動指標，用于自動批準汽車貸款，而在以前，對于汽車經銷商和銀行而言，這是一個很費力的過程。”

想象一下眾籌專家或者加密貨幣銀行家。或者一個實體分行，該銀行成為一個無需預約的技術支持中心，教給客戶怎樣通過在線方式進行銀行交易。

數據中心管理在診斷故障方面的工作會越來越少，更多的是監控網絡性能面板，然后確定什么時候遷移應用程序性能規則/指南，以得到所需的商業結果。

傳統的工作

盡管醫生、護士、律師、銀行家和教師等傳統的職業仍然會繼續存在，但這些工作需要對現有技術和計算機系統有更深入的了解，因為生活中的各個方面——從通信到交通直至研究和教育，都滲透著計算機技術。

例如，所有職業都會要求其專業人員了解、管理和維護各種設備，以及與其工作相關的專業計算機設備，例如診斷和成像系統、掃描和監控設備以及醫務人員的分析應用設備等。

而且，很多未來的工作都會要求個人在許多技術領域擁有多種技能。例如，程序員、分析師和開發人員將熟練地執行所有這三項職能。而設計師、建筑師和各種工程師都要有相同的技能。隨著公司規模的縮小，他們“勒緊了褲帶”；許多類似的技術工作將會合并，所以員工將會是多面手，很多職業的流動性會越來越大。這對于小公司和農村地區尤為必要。

我們都可以想象出這些新技術將怎樣改變農業、基礎設施、制造業、建筑、交通運輸、通信和娛樂等行業。

例如，大氣水收割機、空氣和土壤傳感器、作物傳感器、設備遠程信息處理和牲畜生物識別技術使用光學傳感器、無人機、計算機化機械設備、嵌入式芯片和其他基于機器人的自動化設備來管理和維護作物。

未來的基礎設施還將使用傳感器、無人機、微電網、大容量儲能，以及智能電表、智能電網、智能路燈、智能交通信號燈，甚至全部通過物聯網連接的智能停車場等“智慧城市”技術。

智能建筑和智能房屋將采用節能技術，如對溫度、照明、能耗、音響系統、娛樂、媒體、安全和通信的智能控制。我們還可以看到新的全息技術，如全息手機，以及浮在筆記本電腦和/或懸停在平板電腦上的3D圖像。

3D打印技術將深刻影響未來制造業和建筑業的工作。3D打印的產品、材料、房屋和建筑物將為設計師、建筑師、3D維度分析師、云架構師、移動技術管理員、工程師、程序員、分析師、增強現實架構師、機器人輔助現場工作人員和其他機器人職能提供工作機會。

個人怎樣進行培訓，怎樣準備面對這些工作？

EMA分析師Torsten Volk建議，在這些即將出現的“未來”行業中尋求職業的個人應學會打破今天的慣例，舍棄傳統的規則。

此外，未來的求職者應盡可能掌握認知技術和全包人工智能產品，如Bluemix Watson、Amazon ML、Google Vision API，以便為未來的工作做好功課。

新手（不論長幼）都應該嘗試Cozmo、Dash&Dot、Chimp、Ziro、Leka等機器人玩具，學習編程，提高STEM（科學、技術、工程和數學）技能。

企業要積極轉變對員工的培養和教育方式。Woollacott說：“否則，我們得不到企業從制造業經濟轉向知識型經濟所需的勞動技能。”

JD Sartain是波士頓的科技記者。她為《PCWorld》撰寫首席信息官每月專欄Max Productivity欄目的文章，還為《網絡世界》撰寫專題文章。

原文網址：

http：//www.networkworld.com/article/3193978/careers/hot-jobs-of-the-future.html