Оскільки підприємства розгортають все більше моделей штучного інтелекту (AI), працівники технологічних компаній можуть побоюватися, що їх замінять. Business Insider перераховує 10 вакансій, яким загрожує заміна на ChatGPT, серед яких кодери, програмісти, інженери програмного забезпечення та аналітики даних. Це тому, що ChatGPT може автоматизувати 95% завдань кодування, а також базову підготовку даних.
Давайте поговоримо як ІТ-працівники можуть підготуватися до майбутнього штучного інтелекту та автоматизації, розуміючи ключові зміни, які настають, навчаючись використовувати штучний інтелект на роботі та залишаючи роботу, яка застаріла завдяки ШІ:
- Впровадження штучного інтелекту : впровадження штучного інтелекту в галузях зростає, а ІТ-операційні команди все частіше використовують інструменти штучного інтелекту, що генерують приписи.
- Як ШІ автоматизує ІТ- завдання : ІТ -команди використовують ШІ для автоматизації кодування програмного забезпечення та оптимізації мережі, управління ІТ-активами, керування конфігурацією та інші процеси.
- Розширення штучного інтелекту проти заміни: певні ІТ-ролі, такі як кодування програмного забезпечення та підготовка даних, уже замінюються. Однак у ІТ-операціях ШІ підвищує продуктивність, а не замінює персонал.
- Перекваліфікація та підвищення кваліфікації : ІТ-операційні команди можуть отримати навички штучного інтелекту, пройшовши навчання та отримавши сертифікати, волонтерство для нових проектів і шукаючи нетрадиційні можливості, такі як резидентура ШІ.
- Нові ролі: ІТ-команди можуть виконувати широкий спектр нових ролей із підтримкою штучного інтелекту, таких як менеджер інструментів штучного інтелекту, розробник програм, тренер тощо.
- Етичні та суспільні міркування: керівники захочуть підтримати перехід до робочої сили з підтримкою ШІ або надати консультації щодо звільнення та працевлаштування для тих, чия робота застаріла.
Прогноз на майбутнє: команди ІТ-спеціалістів, ймовірно, вже працюють з ШІ. Фахівці з ІТ-операцій можуть розвивати успішну кар’єру на ринку, що швидко змінюється, вивчаючи нові інструменти та процеси та впроваджуючи інновації за допомогою ШІ.
ІТ-лідери можуть використовувати цю інформацію, щоб скласти свій курс розвитку ІТ-операцій і своїх можливостей. Співробітники можуть використовувати ці дані для кар’єри, покращуючи свій професійний розвиток.
Впровадження ШІ на підприємстві швидко поширюється
Запуск ChatGPT наприкінці 2022 року поклав початок гонці озброєнь для розгортання нових можливостей генеративного штучного інтелекту (GenAI). Майже три з чотирьох ( 73% ) компаній уже застосували штучний інтелект у своєму бізнесі, тоді як 56% співробітників використовують GenAI для виконання своєї роботи.
Підприємства застосовують директивні та генеративні рішення ШІ для трансформації бізнес-процесів і операційних процесів. Наказовий штучний інтелект використовує історичні дані та потокові дані в реальному часі, щоб передбачити результати та надати рекомендації, які користувачі можуть прийняти чи відхилити або повністю автоматизувати для прискорення реакції. Generative AI (GenAI) автоматизує створення вмісту, зображень і відео, уможливлюючи трансформацію управління знаннями, персоналізацію навчання для ключових ролей і розгортання других пілотів, які керують користувачами ключовими робочими процесами, серед інших випадків використання.
Лідери вважають штучний інтелект найважливішим інструментом для підвищення продуктивності робочої сили та стимулювання інновацій. Однак багато співробітників хвилюються щодо заміни на штучний інтелект, оскільки алгоритми можуть надавати розумні відповіді на складні запитання та автоматизувати важливі процеси. McKinsey прогнозує, що до 2030 року 11,8 мільйонам працівників доведеться змінити роботу не тому, що вони цього хочуть, а тому, що вони змушені. Однак найбільше (75%) падіння відбудеться в офісній підтримці, обслуговуванні клієнтів і продажах, громадському харчуванні та виробничих ролях, які використовують рутинні ручні процеси, які можна легко автоматизувати.
Як працівники інформаційних технологій ІТ-спеціалісти привносять у свою роботу навички, інтелектуальний капітал і передовий досвід, який нелегко замінити. Однак до 2030 року до 30% робочих годин фахівців у галузі STEM можуть бути автоматизовані, а це означає, що штучний інтелект значно вплине на роботу в ІТ. І, як бачать програмісти, цей процес відбувається зараз. У результаті ІТ-операції можуть бути кращим шляхом для тих ІТ-фахівців, чия робота автоматизована.
Як штучний інтелект і автоматизація впливають на роботу в ІТ
Серед ІТ-організацій 53% застосували директивний ШІ, а 60% використовують генеративний ШІ. Наказовий штучний інтелект і GenAI можуть автоматизувати та керувати кількома завданнями та робочими процесами в ІТ-операціях, зокрема:
- Надання аналітики даних: команди можуть використовувати прогнозну аналітику для візуалізації закономірностей і прогнозування тенденцій, таких як зростання бізнесу, споживання та витрати хмарних сервісів, нові моделі загроз кібербезпеці тощо. ІТ-команди можуть використовувати ці дані, щоб залучати спонсорів для нових рішень, планувати інвестиції та наймати нових співробітників.
- Покращення продуктивності та безпеки мережі. Алгоритми інтелекту та машинного навчання постійно сканують мережі на наявність аномалій, сповіщають про них і нагадують про них, допомагаючи ІТ-командам завчасно виявляти та вирішувати проблеми, перш ніж вони зашкодять продуктивності чи безпеці. Вони також переглядають мережевий трафік; продуктивність апаратного забезпечення, програмного забезпечення та віртуалізованих активів; і поведінка користувача для динамічного розподілу мережевих ресурсів, оптимізації пропускної здатності та зменшення затримки.
- Оптимізація робочих навантажень у хмарі. Інструменти інтелекту можуть переглядати вимоги до робочого навантаження, споживання хмари та показники продуктивності, щоб динамічно розподіляти ресурси за потреби. Цей процес допомагає ІТ-командам автоматично оптимізувати ініціалізацію в реальному часі, покращуючи продуктивність і знижуючи витрати.
- Написання сценаріїв автоматизації: другі пілоти GenAI можуть писати фрагменти коду для перегляду ІТ-командами, прискорюючи час, необхідний для написання сценаріїв для автоматизації процесів. Співробітники просто перевіряють код на наявність недоліків і приймають його таким, яким він є, або вносять необхідні виправлення.
- Автоматизація процесів управління ІТ-активами (ITAM, наприклад Device42): розширені рішення ITAM використовують директивний штучний інтелект для автоматизації виявлення активів, автоматичного збагачення даних , моніторингу моделей використання та прогнозування. ШІ може точно визначити вузькі місця продуктивності, що вказує на потребу в нових ресурсах і недостатньо використовуваному програмному забезпеченні, яке може бути виведено з експлуатації. Штучний інтелект також допомагає ІТ-командам максимізувати фінансову віддачу шляхом автоматизації пошуку гарантій і сповіщення про закінчення терміну дії контрактів. Ця робота допомагає командам визначити, коли активи потребують обслуговування або заміни.
- Оптимізація конфігурації та керування змінами : багато компаній використовують бази даних керування конфігурацією (CMDB, наприклад Device42) для відстеження всіх змін і конфігурацій, внесених до активів. Як і рішення ITAM, рішення CMDB можуть автоматично виявляти активи та залежності, збагачувати дані та відстежувати зміни з часом. Вони також можуть з часом автоматично виявляти заборонене програмне забезпечення. Нарешті, директивний ШІ може надати рекомендації щодо того, які робочі навантаження слід перенести в хмару.
- Розвиток процесів управління ІТ-послугами (ITSM, наприклад Device42): чат-боти на основі GenAI дозволяють створювати запити та відповіді на природній мові, класифікуючи інциденти та оцінюючи їх серйозність. Для поширених проблем чат-боти збирають інформацію та надають вміст і робочий процес, який допомагає співробітникам вирішити їхні проблеми. Чат-боти також направляють запити до найкращих членів команди для вирішення проблем, коли користувачі не можуть їх вирішити або вимагають негайного втручання кваліфікованих спеціалістів. Дані CMDB автоматично інтегруються з інструментами ITSM, прискорюючи процеси управління інцидентами. Команди ITSM отримують цінні дані, які вони можуть використовувати для вирішення інцидентів, зосереджуючи час на усуненні несправностей, а не на зборі даних.
- Персоналізація навчання: інструменти GenAI можуть направляти працівників через персоналізоване навчання, допомагаючи їм освоїти нові процеси та обладнання. Завдяки інструментам своєчасного керування знаннями працівники можуть навчатися по ходу роботи, забезпечуючи миттєве застосування нових навичок.
Перекваліфікація та підвищення кваліфікації, щоб зберегти актуальність в епоху ШІ
ІТ-фахівці використовуватимуть інструменти ШІ для підвищення продуктивності. Як наслідок, їхні ризики переміщення нижчі, ніж у тих, хто виконує функції, пов’язані з ручною роботою, доки ІТ-працівники не відстають від нових технологій штучного інтелекту та керованих робочих процесів. У різних ролях і функціях співробітники повідомляють, що їм подобається використовувати штучний інтелект, оскільки він може підвищити їхню продуктивність до 40% , роблячи роботу менш напруженою та покращуючи якість результатів.
Роботодавці можуть допомогти, забезпечивши перекваліфікацію та підвищення кваліфікації щодо нових процесів. Вони можуть поділитися тим, як наказовий штучний інтелект і GenAI трансформують ключові випадки використання, сформулювати цінність автоматизації та відповісти на питання «що це для мене?» на заводі, показуючи, як автоматизація оптимізує рутинні процеси та дозволяє працівникам зосередитися на тому, у чому вони вправні.
Співробітники можуть підтримувати конкурентну перевагу на ринку праці, керованому штучним інтелектом, за допомогою:
- Дізнатися більше про штучний інтелект: ІТ-команди можуть пройти навчальні курси для роботодавців і галузей щодо штучного інтелекту, наприклад вступ до штучного інтелекту, науки про дані та інженерії, автоматизації з низьким кодом/без коду, операцій ШІ (AIOps), машинного навчання (ML), як для створення конвеєрів ML тощо. Вони також можуть відвідувати вебінари та навчальні курси від постачальників програмного забезпечення, щоб дізнатися, як вони використовують штучний інтелект у своїх інструментах.
- Отримання сертифікатів ШІ: Університети, організації ШІ, постачальники хмарних обчислень, навчальні організації та дослідницькі інститути пропонують сертифікації ШІ. eWeek містить список 30 найкращих сертифікатів зі штучного інтелекту , які ІТ-спеціалісти та інші співробітники можуть отримати, щоб отримати знання та завоювати довіру, щоб зрозуміти ключові концепції та нові процеси. Ці сертифікати також можуть виявитися неоціненними, коли співробітники шукають нові ролі. У результаті працівники можуть захотіти розглянути питання про оплату навчання, коли їхні роботодавці цього не хочуть.
- Волонтерство для нових проектів: більшості роботодавців не вистачає штату штучного інтелекту, що дозволяє заповзятливим працівникам розвиватися та освоювати навички на роботі. Роботодавці шукатимуть співробітників, які пройшли навчання та отримали сертифікати у власний час, щоб вони могли привнести свіже мислення та навички в важливі проекти.
- У пошуках нетрадиційних можливостей: враховуючи зростаючу нестачу навичок штучного інтелекту, працівники можуть знайти нетрадиційні шляхи для підвищення своїх компетенцій штучного інтелекту. Наприклад, OpenAI пропонує технічним дослідникам в інших галузях шестимісячну резидентуру для перенавчання та підвищення навичок ШІ, сплачуючи 210 000 доларів США на рік і пропонуючи можливість найняти OpenAI, якщо учасники добре покажуть результати.
Штучний інтелект не просто автоматизує та підвищить рівень наявних ролей — він створить абсолютно нові можливості для ІТ-операційних команд. Ці можливості включають розширені ролі у підготовці даних для конвеєрів AI/ML, реорганізацію робочих процесів за допомогою AI, розробку програм AI, використання AI для підвищення безпеки та навчання інших процесів із підтримкою AI.
Вирішення етичних і суспільних проблем
Великі ділові та технологічні перетворення завжди призводять до руйнування галузі. Подумайте про те, як Інтернет, масове обчислення та впровадження мобільних технологій, а також широке оцифрування вплинули на суспільство та бізнес.
Підприємства повинні допомагати працівникам орієнтуватися в змінах, повідомляючи про плани трансформації робочої сили та нові вимоги до навичок, а також надаючи шлях до їх накопичення. Крім того, роботодавці захочуть надати вихідну допомогу та підтримку, таку як консультації щодо працевлаштування та послуги з працевлаштування, щоб допомогти співробітникам, чиї ролі застаріли з технологіями.
ШІ створює нові вакансії в ІТ-операціях
Штучний інтелект також створює абсолютно нові вакансії , які можуть шукати команди ІТ-операцій. Нові ролі включають:
- Науковці й інженери збирають, очищають і аналізують дані, щоб навчати моделі штучного інтелекту та покращувати роботу.
- Фахівці з інфраструктури штучного інтелекту: члени команди з ІТ-операцій можуть розробляти і керувати інфраструктурою, необхідною для ініціатив штучного інтелекту в їхніх функціях. Ця робота передбачає надання апаратного забезпечення, хмарних служб і конвеєрів розгортання для моделей ШІ.
- Тренер моделі штучного інтелекту : ІТ-операційні команди можуть перейти на нові ролі, працюючи з даними та командами LLMOps для навчання та тестування широкомовних і доменно-спеціальних моделей для нових випадків використання.
- Керівник операцій зі штучним інтелектом: ІТ-спеціалісти можуть взяти на себе провідну роль у перевірці нових операційних інструментів, виборі найкращих варіантів для команд ІТ та управлінні їх розгортанням, щоб забезпечити успішне впровадження ШІ.
- Операційні аналітики штучного інтелекту: експерти AIOps відстежують і аналізують продуктивність ІТ-систем у функціях ІТ-операцій. Вони виявляють проблеми, оптимізують алгоритми та точно налаштовують параметри для підвищення ефективності та надійності системи ШІ.
- Архітектор рішень зі штучним інтелектом: ІТ-спеціалісти можуть працювати в різних компаніях, об’єднуючись із експертами в певній галузі, щоб зрозуміти робочі процеси, визначити, які з них оптимізувати за допомогою ШІ, налаштувати моделі для створення нових інструментів, а потім інтегрувати їх.
- Тренер зі штучного інтелекту: працівники ІТ-операцій можуть виконувати нові ролі, які передбачають навчання інших новим технологіям, таким як аналітичні панелі та рекомендації на основі штучного інтелекту, копілоти, ресурси для управління знаннями, платформи з низьким кодом тощо.
- Менеджер вводу та виводу AI: ІТ-команди можуть допомогти керувати введенням і виходом моделей AI, щоб переконатися, що вони вільні від помилок, упереджень і ризиків безпеки.
- Інженери безпеки штучного інтелекту : ці інженери працюватимуть з іншими міжфункціональними командами, щоб виявити нові дані та моделювати ризики та активно їх усунути, щоб захистити компанії від витоку даних і втрати інтелектуальної власності. Вони розробляють інструменти та алгоритми на основі штучного інтелекту для боротьби із загрозами наступного покоління та покращення безпеки своїх компаній.
Готуємось до роботи на основі ШІ
Зміни можуть бути важкими, оскільки вони вимагають ризикувати та крокувати в невідоме. Однак штучний інтелект відкриє захоплюючі можливості для працівників, які навчаються протягом усього життя, навчаються використовувати нові технології та впроваджувати з ними інновації.