6 технических профессий, которых не существовало к 2030 году из-за искусственного интеллекта и автоматизации.

6 технических профессий, вытесненных искусственным интеллектом и автоматизацией к 2030 году.

Мы все знаем, что искусственный интеллект и автоматизация уже здесь, и много говорят о том, как они нарушат повседневные деловые практики и профессиональные роли, на которых они базируются.

Хотя предсказывание полного исчезновения некоторых рабочих мест может показаться драматичным, тем не менее разумно быть реалистичным в отношении того, что может предстоять в будущем, чтобы быть готовым к тому, что будет дальше. Итак, с этим в виду, вот несколько технических профессий, которые находятся в опасности с учетом текущего направления развития.

Машинисты ввода данных

В эпоху искусственного интеллекта машинисты ввода данных могут обнаружить, что их роли значительно сокращаются. Эта работа включает повторяющиеся задачи, такие как печать и транскрипция, которые легко автоматизируются.

С улучшенной технологией оптического распознавания символов (OCR) и алгоритмами машинного обучения, системы искусственного интеллекта стали исключительно эффективными в выполнении этих конкретных задач. Поэтому можно сказать, что автоматизация вызовет значительные изменения в этой должности к 2030 году.

• Сравнение методов обнаружения выбросов
• Визуализация потока торговли на картах Python – Часть I Двусторонние карты потока торговли
• Стратегия совместной оптимизации ПП/ЖП для крупных языковых моделей (ЯМ)

Представители службы технической поддержки

Обслуживание клиентов и техническая поддержка долгое время были на передовой в решении проблем для потребителей. Однако по мере развития искусственного интеллекта эти роли сталкиваются с неминуемой угрозой автоматизации.

Уже сейчас компании в различных секторах используют чат-боты на основе искусственного интеллекта с возможностями обработки естественного языка для уровня первичной разработки.

Даже более сложные задачи, связанные с диагностикой системы или аппаратными проблемами, могут быть решены системами искусственного интеллекта, которые быстро анализируют и устраняют проблемы без участия человека.

К концу десятилетия есть вероятность того, что большинство запросов в техническую поддержку будет эффективно управляться сложными системами искусственного интеллекта, что может сделать традиционных представителей службы технической поддержки, возможно, устаревшими.

Системные администраторы

Главная задача системных администраторов – управлять и обеспечивать бесперебойную работу сетей внутри организаций. К их обязанностям относятся такие задачи, как обновление конфигураций системы, управление протоколами безопасности и устранение сетевых неисправностей.

Хотя человеческий фактор в этих действиях является невероятно важным на данный момент, прогресс в области искусственного интеллекта представляет угрозу для этой работы путем автоматизации многих рутиных задач.

Системы искусственного интеллекта с применением предиктивного анализа могут предвидеть возможные проблемы и принимать предварительные меры для их предотвращения гораздо эффективнее, чем это могут сделать люди.

Кроме того, другие ежедневные административные обязанности также становятся автоматизированными благодаря инструментам на основе искусственного интеллекта, создавая самоорганизующиеся сети, требующие очень мало человеческого вмешательства. Поэтому очень вероятно, что автоматизация значительно изменит роль системных администраторов в следующие годы.

Администраторы баз данных

Раньше менеджмент и координация изменений в базах данных требовали значительной человеческой экспертизы. Однако стремительное развитие искусственного интеллекта меняет все это. С появлением автоматизированных инструментов даже управление базами данных стало гораздо проще, и роль традиционного администратора баз данных находится под угрозой.

Например, автоматизация позволяет легко выполнять изменения базы данных при миграции с базы данных MySQL на MariaDB. Раньше такой безупречный переход требовал значительных усилий со стороны администраторов, но теперь он может быть осуществлен с помощью автоматизированного программного обеспечения гораздо эффективнее. По прогнозам, такие улучшения и дальше существенно уменьшат необходимость в ручном вмешательстве в этой сфере к 2030 году.

Кроме того, эти достижения в конечном счете позволяют базам данных стать более саморегулирующимися и автономными, что может привести к полному отсутствию необходимости в отдельных администраторах баз данных.

Техники по обслуживанию аппаратного обеспечения

Раньше роль техника по обслуживанию аппаратного обеспечения была неотъемлемой, и проблемы с оборудованием на месте могли решать только сотрудники. Однако по мере того, как компании все больше переходят к облачной инфраструктуре, уменьшается потребность в управлении физическим оборудованием.

Технологические достижения позволяют создавать виртуальные серверы и пространства хранения, которые могут масштабироваться в зависимости от потребностей без необходимости какого-либо ручного вмешательства со стороны специалиста по аппаратному обеспечению. Этот тренд значительно сократил зависимость от традиционных техников, специализирующихся на работе с физическими устройствами и оборудованием.

Интересно, что даже при работе с физическими устройствами дома или в офисе, инструменты диагностики на основе искусственного интеллекта постоянно улучшаются в точном предсказании возможных проблем с аппаратным обеспечением. Предвидя эти проблемы заранее и автоматически заказывая необходимые запасные части, эта работа может стать устаревшей раньше, чем вы можете подумать.

Тестировщики качества

В технической индустрии тестировщики качества (Quality Assurance, QA) играют важную роль в выявлении ошибок и обеспечении функциональности программного обеспечения до выпуска. Однако эта задача становится все больше автоматизированной с развитием искусственного интеллекта.

Автоматизированные инструменты для тестирования теперь могут выполнять повторяющиеся задачи, быстро создавать тестовые данные и даже учиться обнаруживать потенциальные ошибки со временем, все это без участия человека. Эти программы, основанные на искусственном интеллекте, способны проводить полные тесты, которые были бы невозможны для людей из-за ограничений по времени или ресурсам.

Более того, включение алгоритмов машинного обучения в такие платформы позволяет им улучшать свою производительность с каждым последующим запуском теста. Таким образом, к 2030 году постоянное развитие искусственного интеллекта может полностью заменить сегодняшних тестировщиков качества машинами, которые работают безошибочно круглосуточно.

Финальные мысли

Позитивный момент во всем этом заключается в том, что специалисты, которые в настоящее время занимаются этими работами, в ближайшей перспективе, вероятно, увеличат свою продуктивность благодаря искусственному интеллекту и автоматизации. Таким образом, есть достаточно времени для изменения ролей и обязанностей, и для появления более светлого будущего как результат.