如果你正在觀察人工智能對IT組織的影響，那你可能會先從自己的工作開始。機器人能做你現在正在做的事嗎？人工智能創造了什么樣的IT角色？我們和AI和IT職業專家進行了交流，以了解一些在人工智能時代將會有價值的新興角色。

Digital Ocean研發主管Alex Jaimes指出，如今人工智能和機器學習的專業知識通常是博士研究人員的領域。Jaimes認為，“不斷增長的需求可能為不同類型的專家打開大門。我們將繼續在計算機科學和電子工程領域看到科學家、博士的位置，因為他們在AI和機器學習方面擁有深厚的技術專長和經驗，但我們也會看到更多的從業者，利用這項技術來抓住機會，在日益增長的工作崗位中找到自己的位置，盡管對于他的工作崗位不一定有真正的理解。”

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“從業者”的崛起是創造新就業機會的諸多因素之一，即使在這個過程中會有舊的業務消失。

“雖然人工智能會導致某些工作變成自動化，但也會創造許多新的工作機會，特別是在IT方面。”Trill A.I.的共同創始人兼首席執行官阿卡什·加納帕蒂（Akash Ganapathi）表達了他的觀點。 Ganapathi期望越來越多的企業將重點放在人工智能和機器學習上，以便在以下領域發揮新的作用：

•AI監督與合規性：確保AI程序正常運行，不受任何數據錯誤或不正確數據源的影響。

•人工智能管理：處理人工智能的技術實現和操作。

•數據匯總和消除：收集（特別是來自不明來源）和清潔AI數據集。

這只是一個起點。以下是一些專家預計將來會出現的與AI有關的職位和角色:

1.智能設計師

紅帽公司管理戰略總經理Alessandro Perilli表示,“我將智能設計師視為人工智能領域的專家，負責作出在非常龐大、復雜的IT系統中開發人工智能組件的戰略選擇。”

他把這個位置想象成今天的數據科學家角色的后裔，但他們有一個關鍵的區別。

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“在我看來，今天的數據科學家更專注于將正常應用程序變成智能應用程序。在某些情況下，這將是一個公司的需要。但最終，隨著人工智能在整個應用程序組合中變得越來越普遍，IT環境中的更多元素可以以一種有意義的方式相互關聯，那么就會需要一個能夠把控全局的人，如果愿意的化，將本地化的智能轉化成企業的核心。”

“我想到的比喻是人腦的進化。我們處于人工智能的早期階段，仍然在思考孤立的智能應用，比如負責大腦某個特定方面的神經元，但是將這些神經元整合到一個復雜的新皮層的潛力是巨大的。”

2.數據策展人

ThoughtSpot公司首席數據傳播者Doug Bordonaro認為，“雖然人工智能將處理當今人們做出的許多常規IT決策，但是它更依賴于已經組織、清理并帶有語義含義的數據。 “今天，分析師和數據科學家分享這個職能，但這些職位主要負責提供見解和答案。隨著人工智能越來越多地接受方程式的洞察力部分，我們將看到數據管理人員在重要性方面的新角色，特別是集中精力準備數據，供整個組織的人工智能算法使用。”

3.項目數據專員

Bordonaro表示：“人工智能有望降低數據訪問和交互的便利性，但這并不會導致每一個人都使用數據進行每一個決定。即使在采用人工智能應用程序之后，企業也需要向他們的組織傳授可用數據以及如何應用數據。”

“這就是為什么內部數據傳播對人工智能解決方案的采用和發展至關重要的原因之一，為彌合這一差距，公司將投資于數據傳播者的角色，特別關注在整個組織中的工作，以教育用戶有關可用解決方案、推動決策以及如何改變傳統工作流程以利用新功能。”

4.機器學習數據科學家

Sungard Availability Services首席CTO Todd Loeppke表示，“雖然本身并不是一個新的標題，但為了充分利用機器學習在大數據環境下的全部潛力，企業必須聘請專門的ML數據科學家來實施和訓練系統，然后提供數據分析以增加收集到的信息。”

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5.機器人過程分析師

Mondo招聘經理Felix Fermin表示：“這是一個業務分析師類型的角色，你可以使用機器人平臺執行過程評估、識別自動化領域。

6.數字知識管理人

Alexa、Siri和Google Home已經在改變消費者發現和選擇業務的方式。

Yext副總裁Duane Forrester指出，今天的虛擬助手和其他“智能”服務（如Alexa、Siri、Google Home等）已經在改變消費者發現和選擇業務的方式。這些企業將需要深入投入研究如何在“智能生態系統”中管理這些可用的信息。

“結構化數據時代需要專業人員提供地圖、信息卡和特定答案以及數字知識的背景。” Forrester表示，越來越多地公司正在任命一名數字知識經理擔任負責公司關鍵數字知識背后策略的跨職能領導者，這是公司未來幾年成功的基石。“從確保在線數據的準確性到聯結內部項目、擴大內容、產品和投資的價值，這些都將在未來成為指導企業的數字化重點。”

7. AI交互設計師

Mondo公司的Fremin表示，IT和設計專業人士的需求日益增長，他們可以使AI界面適用于大眾用戶。這個角色將“創造人工智能代理人的個性，目標是盡可能使他們像人類一樣”。

8.認知文案員

史密斯實驗室未來平臺總監Sean MacPhedran預計，隨著越來越多的公司開始在自己的客戶交互中建立自然語言處理功能，這個趨勢將變得越來越流行。這是超越傳統組織孤島的一個很好的例子：它是技術、營銷、客戶服務和其他學科的混合體。以下是MacPhedran對這項工作的定義：

具有技術頭腦的創意作家可以：

•了解各種機器學習系統和API連接器，它們以特定的自然語言界面連接在一起

•掌握并能創造性地管理客戶體驗中的自然語言處理系統的局限性，這是用戶體驗設計中的一個新維度

•用NLP AI界面使用的個性和語言表達品牌本身的細微差別