人工智能(AI)已經存在一段時間了。在過去的十年里，深度學習徹底改變了計算機視覺和自然語言處理等領域。但在過去一年左右的時間里，生成式人工智能席卷了整個世界。人工智能正在超越分類和預測，積極創造和影響各種行業，并具有即時應用。IT行業本身一直是這一切的核心，引發了人們對工作崗位流失的擔憂。讓我們來簡要介紹一下五種IT專業人士，以及人工智能對其角色可能產生的影響。

數據科學家不斷變化的環境

生成式人工智能和深度學習依賴于大量數據。這些數據可以是結構化的、數字的形式。它也可以是非結構化的，如文本、語音、圖像、視頻等。因此，對于數據科學家而言，這是一個變革的時代。那些很好地適應處理非結構化數據的人將會茁壯成長。人工智能對其沒有威脅;這是一個重大機遇。

業務分析師：在人工智能時代講故事

在這個特殊的人工智能時代，技術人員的工作中越來越重要的一部分是講故事。在業務環境中，這是業務分析師的主要角色。生成式人工智能創造了講述故事的新方法，自動生成圖形和摘要。因此，業務分析師的角色不僅僅是創建這樣的輸出，而是以有價值和直觀的方式解釋它。

全面開發人員：通過人工智能提高效率

全面開發人員構建產品。其在后端工作，在后端收集、存儲和檢索數據。其創建前端，通常以網頁或移動應用的形式。其中很多都是編碼。例如，通過GitHub Copilot生成入門代碼可以簡化并加快編碼速度。人工智能不會取代程序員，但會讓他們更快、更高效，整體上更好。

系統工程師：利用人工智能提高可靠性

人工智能依賴于可靠且可擴展的計算機系統。確保這是系統工程師的工作。由于這是一個廣泛的角色，其通常由經驗豐富的技術人員組成。人工智能可以直接支持一些任務，如故障識別和測試用例生成。反過來，系統工程師可以關注系統架構和程序管理的組織特定方面。

網絡安全專家：防干擾作用

一些技術職位相對不受人工智能的直接影響。其中一個角色就是網絡安全專家。計算機安全是一個永無止境、不斷發展的需求。就像之前的技術一樣，人工智能正在增加這種混合和復雜性。計算主要在云端完成，訪問人工智能通常是通過邊緣設備。因此，網絡安全專家有更多的工作要做，需要掌握更多的技能。

“人工智能是否會取代技術專業人員”這個問題的一個具體方面在于，在生成式人工智能時代，如何定義IT專業人員。許多常規編碼將自動化，所需的專業知識將更多地集中在算法設計上。從廣義的非結構化信息的角度來看，數字運算將被信息提取所取代。至少在不久的將來，企業將希望從人工智能中提高效率，從訓練有素的專業人士那里獲得解決問題和承擔風險的能力。

技術專業人員不會被人工智能所取代，他們會被提升。