人工智能冲击下的十大高危行业，你中了吗
原文：10JobsArtificialIntelligenceWillReplace(and10ThatAreSafe)作者：SophiaBernazzani译者：聂震坤审校：屠敏
十大高危行业1)电话销售可能性：99%
理由：你可能已经收到过各种推销产品的电话，然而电话营销领域的职业发展预计将在2024年下降3％。这在很大程度上部分是因为其对职业的要求：与其他销售角色不同，电话营销人员不需要高水平的社交或情感经验才能出色工作。仔细想想，你可能通过电话购买商品吗？事实上，电话销售的销售额转换率通常低于10％，这也使得这个角色容易被自动化。
2)图书管理员可能性：98%
理由：职业发展预计指出，到2024年，图书管理员的需求量将会降低8%。这并不奇怪，因为现在已经有很多图书馆开始实施自动化管理。QuickBooks，FreshBooks和MicrosoftOffice已经开始提供相关的软件支持，价格也比雇佣员工低很多。
3)薪酬与福利经理可能性：96%
理由：这个职位会被取代其实是很出乎意料之外的，因为他的职业发展规划指出他的需求将于2014年提升7%。然而上涨的需求并不能停止其被自动化的脚步。一个基于人和纸的系统创造了太多的障碍，时间延迟和成本。自动化福利制度可以节省时间和精力为大量员工提供福利，像Ultipro和Workday这些公司的解决方案已经被广泛采用。
4)接待员可能性：96%
理由：自动电话应答与调度系统可以替代传统的接待员，特别是在没有办公室电话系统的现代科技公司，跨国公司。
5)快递员可能性：94%
理由：快递员现如今已经开始被无人机和机器人取代。至于这个行业的完全自动化只是时间问题而已。而此职业的发展需求在近5年内只会上涨5%，并没有人们想象的那么多。
6)零售人员可能性：92%
理由：如果您最近访问过商场，汽车经销商或家具店，可能从头到尾都没有得到销售人员的协助。现如今大量公司正在通过自我检查等功能实现购物体验的民主化。现代买家的可以轻易访问互联网，更有可能进行互联网调查和比较后做出购买决定。
7)校对可能性：84%
理由：校对软件现如今随处可见，比如HubSpot。从Word的自动拼写检查到Grammarly的语法检查，现如今的校对工作已经被大幅简化。
8)电脑支持可能性：65%
理由：这一项的5年内的行业需求预计上涨12%，但是大部分的工作内容都是基于网上指导与远程操控。毫不惊讶，未来公司将更加依赖机器人和自动化来回答员工和客户的相关问题。
9)市场调查分析员可能性：61%
理由：市场研究分析师在消息传递，内容和产品的开发中发挥了非常重要的作用，但自动化AI和调查可以更容易地编译这些信息。例如，GrowthBot可以通过简单的Slack命令对附近的企业和竞争对手进行市场研究。
10)广告销售人员可能性：54%
理由：随着广告从从传统纸媒和电视转移到网络和社交媒体，人们在传统媒体上投放广告的效果是很有限的。更多的社交媒体平台让人们可以通过免费的应用程序界面（API）和自助式广告市场轻松对用户投放广告。此举动会减少销售人员，使用户更快速，更容易地花钱–此行业需求量预计下滑3％。
十大安全行业（目前）1)人力资源管理可能性：0.55%
理由：理由已经包含在职业的名字里了。人力资源部门是一个公司不可或缺的一部分，公司需要它来发挥每名员工的有点，管理人际冲突。随着公司发展，需要更加强大的结构来支持和帮助员工。预计到2024年，对该行业的需求量将增大9%。
2)销售经理可能性：1.3%
理由：销售经理需要高水平的情商来完成每月配额，与客户进行合作，并激励和鼓励整个的销售团队。管理人员还必须分析数据并解读趋势。此职业本身门槛便很高，还需要持续学习新的知识，因此很难被自动化取代。
3)市场管理可能性：1.4%
理由：市场管理需要分析数据，监控市场趋势，预测未来走向。他们还必须灵活地适应和应对公司和客户其他部门的变化和反馈，目前的人工智能还没有复杂到如此程度。
4)公共关系管理可能性：1.5%
理由：一个优秀的公共关系管理通常有着很广的人脉来保证公司业务的正常进行。在处理一些事物时，需要通过其自己的直觉来进行判断，而这是目前机器人所并不具备的。预计职业需求增长：7%。
5)首席执行官可能性：1.5%
理由：决策者的地位是无法被自动化所取代的，而且教会人工智能进行正确的决策也太过困难。首席执行官必须具备广泛的战略眼光，代表了公司的使命和目标，并激励大批员工为他工作。在对利益相关方和董事会的报告会议上，他们可不希望是一个机器人在作报告。
6)活动策划可能性：3.7%
理由：活动策划是一个新兴领域。规划者必须与供应商，承包商和各行各业的人进行协调和协商。整件事情结合在一起，所涉及的组织和人员过于广泛，这基本无法进行自动化。
7)作家可能性：3.8%
理由：作家需要构思，创造，收集资料。人工智能可以做其中一部分的任务比如提供标题建议，生成标语或者自动收集社交媒体信息。然而别的内容类似于博客文章，书籍，电影等短期内应当还是只有人类可以完成。
8)软件研发人员可能性：4.2%
理由：软件工程与研发对人类来说就已经足够难了，创造软件或者网页所需要的时间与技巧也很难被取代。至2024年，此行业需求预计增长19%，如果你是软件工程师，那么你暂时可以放心了。
9)编辑可能性：5.5%
理由：尽管编辑的部分工作可以通过自动化完成，编辑必须保证内容的准确性，连贯性也原创性。虽然有一些软件可以检查抄袭内容（相似内容），编辑的地位还是不可取代的，因为机器人的认知世界与我们的世界是不一样的。
10)平面设计师可能性：8.2%
理由：尽管有一些人工智能开始涉足平面设计领域，这一行业需要艺术与技术，所以最好还是由人类来进行。就像作家一样，所有的工作都必须保证原创并且符合客户的期望，所以平面设计需要与人类艺术家和编辑人员一体创作。
以上，你的职位中了吗？
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人工智能未来的九种新兴工作岗位
人工智能正迅速成为区别业务优劣的因素。下面来看看你即将需要为人工智能精英团队填补的关键职位和技能。
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人工智能有望改变各行各业，随之而来许多工作职能会发生巨变。在未来的几年，组织中的许多职位都或多或少在一定程度上要使用人工智能技术，这给精通人工智能的人带来了巨大的新机会。
随着行使职责的IT和业务人员的数量转变，同发生的是出现旨在充分利用组织人工智能战略的新工作。机器学习领域的工程师已经巩固了自身作为人工智能团队必要成员的地位，位居求职网Indeed优秀工作榜首。人工智能专家也是领英2020年新兴工作报告中的最吃香的工作，该工作在过去四年中以每年74%的速度增长，其次则是机器人工程师和数据科学家。
事实上，IDC的分析师RituJyoti称，即使在这次大流行爆发期间，与人工智能相关的工作数量也可能在全球范围内增长13%乃至16%。
Jyoti说：“由于这次大流行的爆发，IDC认为，医疗提供商，教育，保险，制药公司和联邦政府的人工智能支出和就业机会将会增加。”
我们与IT领导者，人工智能专家和行业分析师进行了接触，以了解这样一个事实，即随着人工智能更加牢固地控制企业，企业见证了哪些人工智能职位的兴起。有些先进的公司已经在招兵买马，以洞察成功所需的各种技能。
首席人工智能官
人工智能领导者有很多称谓：人工智能和机器学习副总裁，首席创新官，首席数字官等等。
不管怎么称呼，这些“首席人工智能官”都必须理解认知技术(cognitivetechnologies)是如何影响企业，如何制定公司的人工智能战略并向董事会、企业高管，员工和客户进行解释。他们与首席信息官合作实施该策略，以很大限度地满足企业和所有利益相关者的需求。
网络安全公司Darktrace的首席人工智能官NicoleEagan花费了很多时间与内部技术团队合作，与客户交谈并宣传该公司的人工智能战略，其中包括弄清楚如何通过人工智能来增强人类的工作，例如在威胁检测和威胁调查这两方面。
曾在甲骨文战略小组中担任过战略市场营销高级总监的Eagan说：“我与首席技术官和人工智能实验室一起探索新的研究领域。”
Eagan通过学习在线课程来不断提高自身的人工智能技能，但是她在Darktrace中所起的作用就是更为注重业务，与其创建大量算法和编写代码，不如将人工智能应用于实际问题。她说：“我们的实验室中确实有超过35名具备高等数学，机器学习和人工智能专业知识的博士。”
Zscaler的人工智能兼机器学习副总裁HowieXu提升了自己的技术职称并以商务技能来充实经验。身为思科云计算和网络服务业务部门前负责人的Xu持有斯坦福大学的MBA学位并具备深厚的产品背景。
Xu说：“最初加入Zscaler时，我的职责更为关注技术。“但是，为了充分利用人工智能和机器学习，我不得不继续转变以更加注重业务影响方面的思考。”
Xu认为，在工智能领域有远大抱负的重要人物要专注于这些领域，即在人工智能和机器学习的助力下能将业务价值提高十倍的领域。他说：“在采用技术之前，必须严格遵守业务指标。”
人工智能道德官
人工智能道德官是另一个高级职位，该职位需要与利益相关者展开广泛合作。该职位还可能涉及风险和治理，除技术团队外，该职位可能还要与政府机构，非营利组织，法律团队，用户和隐私小组进行协调。
Salesforce.com的道德人工智能实践架构师KathyBaxter说，人工智能实践者必须对技术充满热情，但也要持合理的怀疑态度。“人工智能不是魔法，也不适用于解决所有的难题。你经常要问的问题不是‘我们能做到吗?’，而是“我们必须要做吗”?Baxter这样说道，他曾在谷歌，易趣和甲骨文从事过用户体验研究工作。
Baxter说，尽管技术素养大有裨益，但人工智能道德官并不需要成为计算机科学家或数据科学家。她说：“具备心理学，社会学，哲学或人机交互等人文背景至关重要。致力于了解受技术，需求，环境和价值影响的每一个人，这一点也非常重要。”
持有人因工程学(humanfactorsengineering)硕士学位和应用心理学学士学位的Baxter也认为将情绪化辩论降温的能力是十分有用的。她说：“当我们谈论道德时，人们会觉得自己的价值观正在受到挑战。能够以包容的方式展开合理的辩论则可能决定了成败。”
Baxter说，在部署人工智能时十分注重道德的公司会创建更安全，更公正的环境。另外，无偏差的人工智能更加准确，可以创造更好的业务绩效。
Baxter补充说：“人工智能法规即将实施，因此，现在创建道德的人工智能实践将使你对合规性做更为充分的准备。”
人工智能业务分析师
ShapeSecurity的全球人工智能负责人ShumanGhosemajumder说，要想从人工智能模型中获得价值，数据科学家必须与业务分析师配合，他已经聘请了业务分析师，他最终会扩大这一领域。
Ghosemajumder说：“人工智能业务分析师必须深刻了解自己所服务的公司及其业务模式和业务流程，因为他们希望为这些公司开发解决方案”。他补充说，他们还必须懂技术语言，从而与数据科学家和数据工程师共事。
人工智能业务运营经理这一相关职位在业务方面负责对使用人工智能的业务流程进行管理和改进。Ghosemajumder说：“人工智能业务运营经理应具备通过人工智能自动化的特定业务流程方面的运营基础知识和经验”，他们还必须能分析由这些操作所生成的数据。
普华永道(PricewaterhouseCoopers)的合伙人兼全球人工智能负责人AnandRao说，要找人负责面向业务的人工智能，这可能比想象的要难。
Rao说：“大学和其他职业培训机构正在竞相培训大量初级技术工人。但是，业务和高级管理人员需要在公司内部培养，而填补这样的职位空缺是很难的。”
首席数据科学家
通常，企业的首席技术科学家一直是人工智能职位的最高职位，其职责不断演变，已经包含了更多的工程和业务方面的技能。
麦肯锡的分析转型主管BrianMcCarthy说：“五年前，数据科学家往往由统计学家担任。如今，数据科学家往往由技术人员担任。”
数据科学家知道要用什么样的数据和算法才能获得优秀结果，他们与数据工程师和软件开发人员合作将这种专业技能转化为可运行的应用程序，他们还与业务部门合作以确保技术满足业务需求。
KennaSecurity的首席数据科学家MichaelRoytman于2012年荣获乔治亚理工学院颁发的运筹学硕士学位，他在该院研究了随机过程和随机优化。然后，他签约成为KennaSecurity的数据科学家并最终晋升为首席数据科学家。
Roytman说：“首席数据科学家正在运用他们的技能来增强整个组织的分析能力。”
人工智能架构师
人工智能架构师(也称为人工智能或机器学习工程师)负责创建用于操作和管理人工智能和机器学习项目的系统。
BT的美国战略学术合作伙伴关系负责人兼麻省理工学院的研究合作关系负责人SteveWhittaker说：“这些人可以大举研究人工智能项目”。他说，获得人工智能和机器学习技能的IT架构师是不二之选。
Whittaker说：“要创建人工智能工程师平台就需要培养运维(DevOps)技能。你必须知道如何大规模地执行，了解敏捷开发并具备流程和数据意识。”
人工智能架构师可能还要负责重建各种业务流程，从而使这些流程更接近业务。
任何自建人工智能或机器学习基础设施的公司都需要人工智能架构师或人工智能平台工程师。Whittaker说：“不仅仅是谷歌，脸书和亚马逊”。他补充说，这个职务近期才诞生，这意味着人们的背景千差万别，从充满新鲜想法的新毕业生到拥有40年实践项目管理经验的人，不一而足。
eSentire的首席技术官DustinHillard希望机器学习工程师在处理大型数据集和云数据处理框架方面具备多年经验，并且能够设计，构建和部署复杂的人工智能系统。
人工智能数据工程师
人工智能和机器学习的存亡都取决于数据。但是它们所需数据的种类和规模可能与其他系统不同，因此任何想要执行高级分析，机器学习或人工智能的组织都需要人工智能数据工程师。
“不得不招聘这些新兴职位的各种公司首先想到了大型组织”，英国电信安全部常务董事KevinBrown这样说道。“它们还想到其他拥有大量数据的组织。例如，由于大流行，医疗行业见证了数据的巨增。”
例如，BT要处理惊人的数据量。例如，在网络安全方面，每秒处理数百万个事件，每天处理约4000次网络攻击。Brown说，本公司聘请的董事总经理只专注于人工智能，战略，人工智能开发人员，研究人员和数据科学家。这些人的背景横跨人工智能的各个功能。
Brown说：“我们要筛选大量的数据来发现异常，而这正是人工智能数据工程师的大展拳脚的地方。我们总是在大海捞针。”
数据制造架构师
从事数据业务的公司提供了更多的专业职位。例如，彭博社(Bloomberg)最近就请人来担任其新设立的职位，即首席技术官(CTO)数据科学团队的数据制造架构师。
数据制造架构师帮助彭博社为其金融服务领域的客户(包括超过325,000彭博终端客户)创建高质量的结构化数据。彭博社的首席技术官办公室的数据科学主管GideonMann表示，数据产生自非结构化且杂乱无章的源头。
Mann说：“这些数字必须准确无误，其标准要高于大多数行业和学术机构。”
Mann说，数据制造架构师(Bloomberg)让深层领域专家在彭博社的全球数据部门中工作。彭博社现在也在招聘许多其他的专门化的人工智能人才，包括人工智能研究科学家，人工智能定量研究科学家，媒体数据科学，高级机器学习工程师和分布式系统高级软件工程师。
彭博社的人工智能工程主管AnjuKambadur说，这些职位要具备人工智能，机器学习，自然语言处理，信息检索和定量金融方面的经验，并且必须具备Python，Java和C++等编程语言方面的专业知识。他补充说，但是沟通，协作和产品开发方面的技能也很重要，“特别是跨组织和跨学科工作和沟通的能力。”
人工智能质量保证经理
正当尖端企业试图弄清如何围绕新生的人工智能实践分配职责时，人工智能领域的相关工作正在不断涌现以满足其需求。其中一些职位尚未设立，并且大多数职位尚无开设标准化课程或尚无形成典型的职业发展道路。
以人工智能质量保证经理这一新兴职位为例，这可以看作是从传统软件质量保证职位演变而来的职位，但是人工智能项目的质量保证却大不相同。例如，尽管某一公司可能会为手头的项目选择错误的算法，但是代码本身很少会成为问题。不完整的，过时或有偏差的训练数据集才是更应注意的东西。
有偏差的数据是一个特别棘手的问题，这些数据不仅会产生不良结果，还会产生监管问题，不良宣传，罚款或诉讼。
Zscaler最近收购的EdgewiseNetworks的首席数据科学家JohnO’Neil表示：“没有人真正了解偏差是如何进入数据的，也没有人了解如何设法从数据中消除偏差。这是一个非常活跃的研究领域。据我所知，如果你想说，规则就摆在这里，如果你遵循这些规则没问题，压根儿就没有说这理儿的地方。”
公民数据科学家
Gartner称，到2024年，人工智能高级用户将填补数据科学家的空缺。正如Gartner所称，这些“公民数据科学家”将能够执行与人工智能相关的任务，因为部署高级分析，机器学习和人工智能所需的工具将变得越来越容易使用。
但是，请勿将公民数据科学家简单地视为一个职业头衔。恰恰相反，对“公民数据科学家”工具(例如AutoML)的使用经验将成为一系列工作职能的工作要求的一部分。
人工智能平台公司DotData的首席执行官兼创始人RyoheiFujimaki说：“对传统意义上的数据科学家进行招募，增员和培训是非常昂贵的。
但IDC三月份公布的调查显示，约有28%的人工智能和机器学习计划失败了，这很大程度上归咎于技能短缺。IDC的Jyoti说：“据报道，缺乏必要专业知识的员工是失败的主要原因之一。”
Jyoti说，也就是说，在人工智能和机器学习方面对工人再培训的需求受到了抑制。
DotData的Fujimaki说，企业越来越需要“公民数据科学家”。