人工智能在企業中的作用越來越突出，并且在不久的將來可能塑造創新的工作。

　　如今，從面向員工的任務到客戶服務，幾乎每個業務運營領域都可以找到人工智能的參與。這種不斷增長的端到端自動化趨勢受到近年來捕獲組織想象力的生成式人工智能的推動，將為創造新的技術工作角色讓路。以下了解人工智能需要的新技術工作，以及這些工作所需的關鍵技能。

新興的工作角色

　　以下技術職位和職責被技術招聘專家列為未來幾年將出現的未來商業創新趨勢。

（1）聯絡中心職員

　　隨著人工智能越來越多地以語音助理和聊天機器人等工具的形式應用于商業聯絡中心，人類員工將需要學習如何最好地利用這項技術，并相應地調整流程。人們普遍預測，最成功的組織將提供人工智能增強的以人為主導的客戶服務，以實現最大程度的個性化。

　　ExperisUK董事總經理RahulKumar表示：“隨著企業規模的擴大，營銷和銷售人員將需要培養使用人工智能工具的技能。”

　　人工智能呼叫中心功能可以讓企業員工更有效地檢索和使用交互洞察，從而改進對客戶需求的跟蹤。

（2）機器學習研究人員和開發人員

　　Kumar說：“這些是數據科學家，他們研究數據，試圖產生洞察力，然后創建算法，從而形成人工智能模型。然后，還有機器學習開發人員，他們將知道如何構建、使用和維護這些算法。”

　　Kumar接著表示，從初創企業到主要行業參與者，機器學習研究和開發職位正在獲得吸引力。展望未來，這些角色似乎將推動人們所知的數據科學的發展。

　　他補充說，“然而，傅曉宇仍然需要開發人員將算法集成到其遺留堆棧中，以使該策略有效。這將加強目前開發人員的作用。”

（3）自然語言處理(NLP)科學家和工程師

　　自從OpenAI公司公開推出ChatGPT以來，人們對生成式人工智能創新的興趣日益濃厚，自然語言處理(NLP)在不久的將來將迎來就業增長。

　　BarclaysSimpson公司技術與變革總監SalvoDepetro表示，自從2017年以來，他在招聘人工智能專家方面的經驗表明，涉及自然語言處理(NLP)和計算機視覺的工作角色將自然發展。

　　Depetro說：“我可能是倫敦第一批專門從事研發工作的招聘人員之一，在過去一年，我看到對專注于文本到語音或語音到文本的，自然語言處理(NLP)科學家和工程師的需求不斷上升。

　　在過去的幾年里，對這些職位的需求一直存在，但自從ChatGPT進入市場以來，企業一直專注于尋找這種高水平的技術科學家。”

（4）敏捷工程師

　　隨著人工智能的蓬勃發展，敏捷工程師也應運而生，他們專門為聊天機器人創建指令，從而提高整個組織日常任務的效率。由于該技術容易受到包括偏見和錯誤信息在內的缺陷的影響，提示工程師需要通過算法訓練來注意并減輕這些技術困難。畢竟，生成式人工智能工具的準確性取決于輸入的數據。

企業所需的技能

　　隨著就業市場的不斷發展，招聘企業對人工智能創新的要求也發生了變化。以下是求職的科技人才最需要具備的能力。

（1）編程語言

　　現在和未來，人工智能工作人員將需要對一系列編碼語言有廣泛的了解。雖然Python可能是最廣泛使用的模型測試和維護任務，但其他編程工具也必然會發揮作用。

　　“當看到面向人工智能的數據科學家的角色時，他們將知道如何分析數據并注意任何線性回歸。但他們還需要精通編程方面的知識。”

　　“到目前為止，開發人員的理想技術技能包括云技術知識;統計模型;一些用于檢查算法的Python;以及像R這樣的工具，用于數據分析和SQL。”

　　在該領域有用的其他編程語言包括Lisp——專門支持有助于人工智能研究和開發的符號計算——以及Julia，用于數據分析和可視化工具，以及數值解決方案。

（2）MLOps技能

　　機器學習操作(MLOps)是機器學習算法工程的核心。軟件公司中出現的一個技術過程領域，它包括模型的設計、開發和持續測試。

　　Kumar補充說，“MLOps涉及維護機器學習或人工智能的基礎設施。我相信那里需要多種能力。不僅需要編程語言知識，還需要CloudOps和DevSecOps技能。”

（3）軟技能

　　在處理面向客戶的人工智能解決方案(包括由生成式人工智能驅動的解決方案)時，可能會產生社會影響，因此，創造力、批判性思維和同理心等軟技能對于確保保持準確和有價值的模型至關重要。沒有任何技術技能能夠取代與工作中人際關系和心理方面相關的技能。

　　凱捷公司國人才招聘主管ClaireHamilton表示：“盡管迄今為止，深厚的技術技能一直是企業發展的支柱，但它們不會是未來發展的唯一重要技能。企業必須考慮軟技能、個性優勢和經驗——所有這些都可以為現有的開發團隊帶來動力和專注力。”

構建更好的團隊

　　招聘和留住人工智能領域的人才最終將需要高水平技術技能和軟技能的結合，以及來自不同人口和社會背景的員工，以確保長期創新所需的多樣化和包容性方法。

　　Hamilton說：“隨著人工智能成為未來十年的主要焦點，我們將開始看到組織的發展和團隊的多樣化，依靠各種技能來進一步推動人工智能的發展。例如軟件開發人員和工程師等技術角色仍將對行業產生重大影響，但僅憑目前的技能組合，還不足以擴展這項技術。顛覆者和挑戰者也將發揮重要作用——兩者缺一不可。”

　　Depetro建議：“首先確定想要什么，需要什么。從在大型企業中看到的情況來看，例如金融服務機構，他們最初尋找的是機器學習科學家。但后來，被聘用的人才最終會從事更專注于軟件工程的工作。”