尽管未来几年,越来越多的软件工程师、程序员、手工测试人员、技术支持人员和数据分析师的工作可能会被人工智能(AI)颠覆。

但专家预计将出现约6900万个新工作岗位,其中许多将是混合技术岗位。事实上,我们可能会看到开发软件所需的开发人员和工程师数量减少,因为人工智能接管了重复的编码任务。

考虑到这一预测,受影响的科技专业人士需要从今天开始规划下一步职业发展。我们来一起看看那些正面临人工智能颠覆职业发展的的技术专业人士的其他职业道路。

产品构建员

技术专业人士执行教练Ravi Raman解释说,产品构建员是一个新兴的角色,它将软件工程师、产品经理和用户体验设计师的技能与业务主管相结合。

Raman继续说,为了弄清楚新角色将在哪里出现,软件工程师和开发人员需要考虑人工智能能做什么和不能做什么。例如,人工智能可以生成代码、识别bug、运行测试,甚至在人类给出指示时帮助优化。

然而,人工智能无法对构建什么或不构建什么或产品应该是什么样子做出定性的决定或判断,而且它当然无法获得关键利益相关者的支持。这就是为什么许多“新”软件工作将包含各种各样的技能,使决策成为可能。

Raman说:“未来将由软件的创造者创造,而不是消费者。”

为了准备成为产品构建者,软件工程师和开发人员应该努力获得“前端”经验或与集成产品团队一起工作。他们还需要软技能,比如与客户打交道时产生的同理心和沟通能力,以及做出复杂决策的能力。

只要不断问自己,我怎样才能通过增加面向市场的技能变得更像产品经理?

即时工程师/即时开发者

开发人员和程序员可以通过学习如何创建提示或一组指令来告诉AI系统或工具该做什么来延长他们的职业生涯。

ChatGPT可以重写旧代码或进行修改,但问题是,它需要一个具有优秀英语技能和编程知识的人来为它提供清晰简洁的指导。Coaching Technology Group的领导力、职业和执行教练Timothy Thomas解释道。

学习如何编写提示对大多数程序员来说是一种向上的职业发展,对开发人员来说是一种横向发展,但它也可以打开新的工作机会,增加你未来的收入潜力。

业务分析师或数据工程师

毫无疑问,人工智能的优势之一是它收集、清理和分析大型数据集的能力。随着时间的推移,这将取代或简化目前由数据分析师执行的许多任务,并减少对他们职位的需求。

然而,人工智能也有局限性。例如,它不能解释人类的行为,不能充分解释数据分析的结果,也不能做出合理的决定。

数据分析师可以朝两个方向发展:业务分析师或数据工程师。Raman指出,工程方面将继续蓬勃发展。另一个选择是转向“更人性化的一面”,成为客户成功分析师、客户洞察分析师,甚至是DevOps分析师。任何更注重从数据中获得洞察力的工作都将受益于人工智能,而不是被人工智能取代。

品质保证总监

尽管人工智能不会完全消除对软件和游戏测试人员的需求,但随着时间的推移,它将继续改变这一角色,减少工作岗位的数量。

对于测试人员来说,根据AI的进步来提高他们的职业前景的最有效方法是拥抱变化并提升他们的技能。

例如,学习测试设计技术以及如何创建测试场景、开发测试用例和测试脚本。在某些时候,ChatGPT会卡住,或者遇到需要在测试过程中手动执行的任务。

能够概念化查询并解决测试过程中的差距和疏忽将帮助你享受更大的工作保障。另一个选择是成为负责招聘和管理海外QA团队的经理。

你需要出色的沟通和阅读能力才能晋升QA职位,但你不会被AI取代,至少短期内不会。

复杂项目经理

没有一个机器人可以掌握复杂技术项目的复杂性。当然,人工智能可以通过各种方式加强和改进项目管理,但它不能做战略规划,建立优先级,或者与利益相关者建立信任。

复杂的项目经理可以做普通项目经理做不到的事情。这是一群独特的人,他们结合了技术和领导技能,有效地计划、执行和监督各个行业的项目。

总而言之,人工智能应用的快速增长将需要具备新技术构建、运营和成功技能的专业人士。识别并获得与你的主要专业领域密切相关或相关的邻近技能,将帮助你在人工智能时代过渡到新创造的混合或人工智能辅助角色。

作者Leslie Stevens-Huffman

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