AIGC正在迅速改變商業世界的格局，幾乎每個行業的采用率都很快。企業正在轉向AIGC，以簡化業務流程，開發專有AI技術，并減少人工勞動，以解放員工從事的更密集的任務。最近對Foundry的高級IT專業人員進行的一項調查發現，57%的IT企業已經確定了幾個AIGC用例的領域，25%的企業已經啟動了試點計劃，41%的企業正在培訓和提高AIGC員工的技能。

在未來6至12個月內，AIGC最受歡迎的預期用途包括內容創建(42%)、數據分析(53%)、軟件開發(41%)、業務洞察(51%)、內部客戶支持(45%)、產品開發(40%)、安全(42%)和流程自動化(51%)。企業還樂觀地認為，AIGC將提高生產力和改善業務成果，58%的人表示他們相信AIGC將使員工更有效率，55%的人表示AIGC注入的產品會帶來更好的業務結果，55%的人表示AIGC使員工能夠更專注于增值任務。

隨著這項技術變得越來越流行，它增加了對相關角色的需求，以幫助設計、開發、實施和維護企業中的AIGC技術。Foundry的AI調查還確定了幾個公司正在尋求招聘的角色，以幫助將AIGC整合到工作場所。以下是公司目前正在招聘或計劃招聘的11個職位，以順應AIGC的應用趨勢。

1、數據科學家

隨著公司擁抱AIGC，他們需要數據科學家使用分析和AI來幫助從客戶和業務數據中獲得更好的洞察力。對于大多數公司來說，AI系統依賴于大型數據集，這需要數據科學家的專業知識來導航。職責包括構建滿足客戶和業務需求的預測建模解決方案，與其他相關團隊一起實施分析模型，并幫助企業從傳統軟件過渡到AI注入軟件。這個職位需要有自然語言處理、編碼語言、統計模型以及大型語言和生成性AI模型的經驗。調查顯示，28%的受訪者表示他們已經聘請了數據科學家來支持AIGC，30%的受訪者表示他們有招聘候選人的計劃。

2、機器學習工程師

機器學習工程師的任務是將業務需求轉換為范圍明確的機器學習項目，并指導機器學習解決方案的設計和實施。該角色負責培訓、開發、部署、調度、監控和改進企業中的可擴展機器學習解決方案。這個角色需要廣泛的技能，包括模型體系結構、數據和ML管道創建、軟件開發技能、使用流行的MLOPS工具的經驗，以及使用BERT、GPT和Roberta等工具的經驗。機器學習工程師的目標是最終使機器學習在整個企業中更容易獲得，以便每個人都能從這項技術中受益。調查顯示，22%的受訪者表示，他們已經聘請了機器學習工程師來支持AIGC，而28%的受訪者表示，他們有計劃招聘該角色。

3、AI研究人員

AI對企業來說是一個新領域，關于這項技術還有很多需要發現的地方，這就是為什么他們希望聘請AI研究人員來幫助確定AI在企業中可能的最佳應用。AI研究人員幫助開發新的模型和算法，這些模型和算法將提高生成性AI工具和系統的效率，改進現有的AI工具，并確定如何使用AI來改進流程或實現業務需求的機會。AI研究人員需要了解數據和自動化基礎設施、機器學習模型、AI工具和算法、數據科學、編程，以及如何從頭開始構建AI模型。調查顯示，31%的受訪者表示，他們已經聘請了AI研究人員來支持AIGC，而19%的受訪者表示，他們有計劃招聘這一角色。

4、算法工程師

算法工程師有時被稱為算法開發人員，他們的任務是為軟件和計算機系統構建、創建和實現算法，以實現特定的任務和業務需求。算法工程師的角色需要編程語言、測試和調試、文檔，當然還有算法設計方面的知識。這些工程師負責解決企業中的復雜計算問題，通常使用大型數據集來設計復雜的算法，以滿足和解決業務需求。企業依賴算法工程師幫助導航AIGC技術，依賴這些專家來擴展和部署AIGC解決方案，考慮所有道德和偏見影響，并確保它們符合所有合規和監管要求。調查顯示，16%的受訪者表示他們已經聘請了算法工程師來支持AIGC，而31%的受訪者表示他們有計劃招聘這一角色。

5、深度學習工程師

深度學習工程師負責領導算法的研究、開發和維護，這些算法為AI和機器學習系統、工具和應用程序提供信息。深度學習是AI的一個子集，對于開發企業中的AIGC工具和資源至關重要。這一角色負責構建和維護強大的AI算法，識別數據需求，并找到更好的方法來自動化業務中的流程以提高性能。聊天機器人、虛擬助手、面部識別、醫療設備和自動化汽車等技術依賴深度學習來創造有效的產品。隨著公司繼續擁抱AIGC，深度學習工程師對于希望利用AI并將其集成到業務流程、服務和產品中的企業來說至關重要。調查顯示，16%的受訪者表示他們已經聘請深度學習工程師來支持AIGC，而28%的受訪者表示他們有計劃招聘這一角色。

6、NLP工程師

自然語言處理(NLP)工程師對于在任何企業中采用AIGC都是至關重要的角色。AIGC在很大程度上依賴NLP來改善溝通，并創建聊天機器人和其他需要與用戶有效溝通的AI服務，無論是什么查詢。該角色負責培訓NLP系統、開發模型、運行實驗、確定適當的工具和算法，并執行模型的定期維護和分析。應聘者通常具有使用NLP工具進行大數據、編碼、模型選擇和定制、語言建模、語言翻譯和文本摘要方面的經驗。NLP在文本到語音(TTS)和語音到文本(STT)、聊天機器人和虛擬助手以及其他旨在與用戶實時交互的AIGC工具等技術中發揮著重要作用。調查顯示，15%的受訪者表示他們已經聘請了NLP工程師來支持AIGC，27%的受訪者表示他們有計劃招聘這一角色。

7、AI聊天機器人開發者

聊天機器人是AI在商業環境中最早也是最常見的用途之一-很可能你在過去幾年的某個時候與AI聊天機器人互動過。它們可以幫助客戶找到合適的合作伙伴，將用戶與重要的文檔聯系起來，并可以減輕客戶服務代表的一些負擔。隨著ChatGPT、Bard、Replika、Cleverbot等服務的興起，聊天機器人正變得更加復雜，這些服務已被證明是對企業有用的強大工具。每個行業都需要聊天機器人技術，企業渴望開發自己的聊天機器人工具，以幫助簡化客戶服務、預約安排、社交媒體參與、用戶支持，甚至營銷和促銷。調查顯示，15%的受訪者表示，他們已經聘請了AI聊天機器人開發人員來支持生成性AI，27%的受訪者表示他們有計劃招聘這一角色。

8、提示工程師

Prompt工程師負責確保使用AIGC的工具，特別是文本到文本和文本到圖像的AI模型，可以準確地評估用戶提示并提供正確的信息。這個職位需要豐富的自然語言處理、編碼、自然語言查詢和人工神經網絡知識。提示工程的例子可以在ChatGPT和AI圖像工具等工具中看到，ChatGPT接受用戶的詢問并生成獨特的響應，而AI圖像工具則根據用戶的請求生成獨特的藝術和圖像。對于對利用AI感興趣的企業來說，特別是使用聊天機器人、自動助手和圖像生成器，提示工程是確保這些工具有效和有用的關鍵角色。調查顯示，11%的受訪者表示他們已經聘請了Prompt工程師來支持AIGC，而26%的受訪者表示他們有計劃招聘這一角色。

9、首席AI官

首席AI官是一個相對較新的高級管理職位，旨在幫助企業應對工作場所AI的快速發展和需求。在將AI融入工作場所時，有很多考慮因素，特別是關于安全性、偏見、合規性和隱私。首席AI官負責通過導航和監督AI在業務中的發展和實施來監督AI戰略的發展。其他職責包括監督AI的數據管理和治理、業務部門協作、道德和合規、風險管理、人才獲取和團隊建設，以及監控AI工具的整體性能和分析報告。調查顯示，11%的受訪者表示他們已經聘請了一名首席AI官來支持AIGC，21%的受訪者表示他們有計劃招聘這一角色。

10、AI作家

越來越多的公司正在轉向AI進行內容創作，包括撰寫博客文章、產品描述等。但結果并不總是完美的——通常需要人眼來編輯和修改AIGC結果，使其聽起來更人性化，更容易讓讀者產生共鳴。公司正在尋找經驗豐富的作家和編輯，他們可以使用生成性AI幫助快速扭轉內容，同時確保內容寫得很好，容易被目標受眾理解。調查顯示，10%的受訪者表示，他們已經聘請了AI作家來支持AIGC，21%的受訪者表示，他們有計劃招聘這一角色。

11、AI藝術家

AI 藝術是AIGC的較新應用之一，中途和穩定擴散等工具在過去一年中蓬勃發展。這些工具可以接受提示或圖像，并創建完全獨特的內容，或對已存在的圖像進行特定編輯。對于希望創建營銷材料、產品圖像、庫存圖像和其他與藝術相關的內容的企業來說，有很大的潛力。企業正在尋找經驗豐富的藝術家和平面設計師，他們可以利用這些專業知識來最大限度地利用圖像生成工具。藝術家擁有正確的知識和專業知識來創建提示，從而從AIGC中獲得更好的結果。他們知道各種藝術領域的行話、術語和細微差別——無論是電影、藝術品還是視覺圖形——這有助于確保企業從這些服務中獲得他們想要的結果。根據調查，7%的受訪者表示他們已經聘請了AI藝術家來支持AIGC，15%的受訪者表示他們有計劃招聘這個角色。