人工智能时代发展自己的IT职业生涯

研究人类与人工智能交互的专家表示，随着人工智能(AI)技术变得越来越复杂，未来IT专业人士将需要提高软技能，使他们比人工智能更有优势。

美国马里兰大学商学院的一份调查报告表明，人工智能已经在从事一些日常工作，并将创造对具备“人事管理、与他人合作、情商和谈判等技能”工作人员的需求。

马里兰大学市场营销学教授Roland Rust说：“每个人都将或已经与人工智能技术进行合作，关键是要认识到与人工智能合作至关重要。人类必须意识到人工智能具有的优势，最好不要与其在这方面进行竞争。与之相反，人类应该专注于他们天生擅长的技能，即人际交往能力。工作人员应培养与人工智能交互所必需的技能，并委派人工智能实施最适合的工作。”

像其他领域的工作人员一样，技术专家将看到他们取得成功的方式的转变，经常撰写有关人工智能文章的贝恩公司业务经理Megan对此表示认同。

Beck说：“就像工业革命使体力劳动实现自动化，降低人类力量的价值却提高人类认知的价值一样，人工智能现在正在重塑这种景观。如今，人工智能正在使诸如数据处理之类的认知任务实现自动化，这意味着这些认知任务的价值越来越低，而诸如创造力和情感理解之类的更高层次的任务却越来越受到重视。”

人工智能与感觉经济的兴起

Rust的研究将人们对技能的需求变化描述为他和他的团队所称的“感觉经济”的兴起。研究人员研究了美国劳工部关于数百万名工作人员从2006年到2016年的调查数据。研究人员发现，他们所描述的感觉任务或是思考的任务正在快速增长。他们还发现，薪酬增长与感觉和思考工作的增长相一致。

Rust说：“需要常识和直觉的工作技能起初将会很安全。不过，在一段时间之后，即使是这样的技能也将由人工智能来实现，到那时，具有感觉技能的情感和同情心才是差异化因素。一般来说，人类的工作接触的人越多就越安全。管理和人际沟通是人们需要寻找的工作岗位特点。”

调研机构Gartner公司人力资源业务主管Rose McRae说：“当我们考虑不会受到人工智能影响的技能时，我们想到的是一个比感觉技能更广泛的类别，我们称之为社会创意。这些都是人工智能真正难以完成的任务的技能，比如同理心，还有创造力、策略制定以及即兴发挥。”

Gartner公司的调查与马里兰研究中心的调查相呼应。McRae说：“事实上，2018年63%的招聘职位是针对过去五年中四分之一以上的技能发生了变化的职位。特别是，工作正朝着需要更多社会创新技能的方向转变。随着人工智能学会更多的技能，我们希望这种趋势一直持续到未来。”

McRae建议说，“如果IT人员展望其未来的职业生涯，现在就要问自己一些关于工作的问题：做的哪些工作是重复性的，或者是基于明确的决策规则的?如果人工智能可以完成这些工作，还能做什么?在自己的工作岗位上，会更专注于不那么容易预测的任务吗?可能会花更多的时间处理人工智能的工作，能完成这个过程吗?能够在战略会议上花更多的时间，还是和团队合作?回答这些问题将有助于IT人员想象当前职位的未来发展，以及现在是否有需要发展的技能。”

McRae建议在工作、学习甚至是爱好中积极获得创造力。他说，“研究表明，创造的最大因素不是天生的能力，而是需要有规律地进行创造。”

Tractica公司首席分析师Mark Beccue表示，人工智能最终也会以复杂的情商为目标。

Beccue说：“人工智能(尤其是深度学习)可以利用数字捕获的数据来学习同理心。现在有一些对话式人工智能公司专注于客户服务、辅助驾驶技术、自动驾驶汽车、客户体验和销售，正在开发具有情感分析和情感识别技能的虚拟数字助理。工作人员可以从以前的经验中发展情商。”

就现在的工作而言，Beccue认为专注于收集和处理数据的工作机会很少。他说，“如果人们的工作主要是关于信息的常规处理，那么最好另谋高就。人们需要专注于提高非线性思维能力和抽象思维，即在无关概念或想法之间建立联系的能力。大多数人经常同时使用线性和非线性思维，但倾向于一种思维方式胜过另一种思维方式。自然而然地被线性思维所吸引的人员面临风险最大，因为他们将始终倾向于让他们利用这种思维的角色。我认为将看到越来越多的教育资源几乎完全集中在非线性思维上。”

在未来，人工智能将要做一些人类目前擅长的工作，人们需要采取哪些实际步骤得以应聘?

贝恩公司的Beck认为，IT专业人员应该专注于创造力、说服力和领导力等技能，想要证明自己未来职业生涯的员工应该投资于人工智能难以模仿的技能上。

McRae说：“不要专注于学习一种技术，要专注于发展适应新技术的能力。在短期内，某些工作将需要特定的技术，如果人们要在该领域中寻求工作岗位，则学习该技术可能很有意义，但长期来看，技术的变化和发展速度非常快，因此善于学习新技术是极其重要的技能，也是管理者希望员工具备的一项技能。”

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。