20 lavori futuri che AI ​​potrebbe creare

Opportunità che l’intelligenza artificiale può portare

Fonte: geralt / pixabay

L’automazione è in trend a causa dei progressi dell’intelligenza artificiale (AI), della disponibilità di grandi set di dati, dell’aumento del cloud computing e della riduzione dei costi di elaborazione. Entro il 2025, l’automazione AI sostituirà il 16% dei posti di lavoro negli Stati Uniti con una compensazione del 9% di nuovi posti di lavoro creati, secondo il rapporto di Forrester del giugno 2016. I nuovi posti di lavoro creati da AI ricadranno principalmente nel campo della scienza dei dati, della gestione dei contenuti e della gestione dell’automazione.

Il boom dell’intelligenza artificiale creerà una serie di nuove occupazioni che al giorno d’oggi non esistono. Qui ci sono venti potenziali nuovi posti di lavoro che l’automazione AI potrebbe creare in futuro.

• Come i problemi di salute mentale non riconosciuti colpiscono i medici statunitensi
• Reiki for Animals: The Power of Peace to Heal
• 15 Future avventure AI
• Come umili leader promuovono la resilienza
• Una lettera aperta agli studenti di etica

Strategista di intelligenza artificiale

• Abilità / Background necessari: analisi, comunicazione, gestione
• Responsabile della creazione dell’intero piano interfunzionale a livello aziendale sul luogo in cui verrà distribuito l’AI, su come sarà gestito il successo, sulle risorse necessarie, sul momento in cui sarà implementato e su come sarà raggiunto
• Interagire con le parti interessate interne dell’azienda, al di fuori delle risorse di consulenza e dei fornitori per produrre un piano globale coeso

Etologo Algoritmo

• Abilità / preparazione necessaria: laurea in filosofia / etica e / o laurea in giurisprudenza
• Lavorare sulla strategia, il design e l’architettura delle decisioni sugli algoritmi del computer
• Responsabile dell’individuazione di aree in cui l’etica influisce sui risultati
• Crea analisi di scenario what-if e un piano di azione associato
• Produci white paper sulla direzione etica dell’intelligenza artificiale

Responsabile della strategia di globalizzazione AI

• Che cosa hanno veramente bisogno i cani salvati dai laboratori di ricerca?
• Attenti alle false informazioni utilizzate dai servizi per l’eutanasia degli animali
• Morale e imbrogli sul SAT
• E la principale causa di stress sul lavoro è …
• Perché il carattere forte è una base di resilienza

• Abilità / Background necessari: comunicazione, abilità delle persone
• Collabora con lo stratega dell’intelligenza artificiale per gestire la strategia e la diffusione dell’IA negli uffici remoti e internazionali
• Determinare quali funzioni aziendali utilizzano l’intelligenza artificiale negli uffici remoti e regionali
• Gestire la localizzazione delle etichette dei dati per gli uffici globali
• Identificare le fonti per i set di dati internazionali che lavorano con AI Data Sourcing Manager
• Determinare cosa può essere sfruttato dall’implementazione dell’IA nella sede centrale per altre sedi

Responsabile della strategia di implementazione di AI

• Abilità / Background necessari: comunicazione, analisi
• Identificare e valutare le soluzioni migliori per l’implementazione dell’IA
• Cloud ospitato, IT ibrido o completamente interno
• Utilizzare preconfezionato o coltivato in casa?
• Lavora con AI Data Sourcing Manager sulla strategia del flusso di input dei dati
• Lavora con le unità aziendali per i report e i tempi necessari per l’output dei dati

Responsabile della formazione AI

• Abilità / Background necessari: comunicazione, abilità delle persone
• Responsabile della gestione dello scambio di conoscenze in corso tra il sistema di intelligenza artificiale e il personale nelle unità organizzative
• Lavora con il personale interno dell’IA e con i partner esterni per creare un programma di formazione e un programma di studi

AI Lexicon Manager

• Abilità / Background necessari: linguistica, comunicazione
• Lavorando con le business unit, identifica le etichette e la terminologia dei dati che possono causare problemi con gli algoritmi (ad es. Idiomi, termini slang, ecc.)
• Crea e gestisci il lessico aziendale dei termini per l’intelligenza artificiale
• Lavora con l’ufficio remoto e internazionale su un elenco globale di termini da utilizzare

Responsabile del traffico dati AI

• Competenze / Background necessari: gestione dei progetti, gestione del tempo, gestione del flusso di lavoro
• Gestire il flusso regolare di input e output dei dati
• Crea flussi di lavoro e pianificazione dei flussi di dati, sia interni che esterni all’azienda

Deep Learning Backpropagation Manager

• Abilità / Background necessari: matematica, statistiche
• Gestire il margine di errore nel backpropagation
• Produrre rapporti tempestivi sulla precisione dell’output dei dati
• Lavora con l’Al Data Algorithm Manager per perfezionare continuamente il margine di errore

Analista aziendale AI

• Abilità / Background necessari: analisi, comunicazione
• Confronta le prestazioni dei processi / unità aziendali che usano l’intelligenza artificiale
• Sviluppa e mantieni misurazioni delle prestazioni per misurare la quantità di AI che muove l’ago nella redditività e in altre metriche (soddisfazione del cliente, soddisfazione dei dipendenti, ecc.)
• Cifra figure con sistema di business intelligence a livello aziendale
• Fornire input che possono essere utilizzati come punto di riferimento per i dati nelle relazioni mensili, trimestrali e annuali

Responsabile dell’algoritmo dei dati AI

• Abilità / Background necessari: matematica, statistica, informatica
• Valutare e confrontare diversi tipi di algoritmi da utilizzare nei sistemi IA e l’impatto sulla qualità rispetto alla velocità

Responsabile della sicurezza AI

• Abilità / preparazione necessaria: informatica
• Determina le aree di vulnerabilità nel sistema AI
• Crea e gestisci un piano per mitigare o prevenire i problemi di sicurezza dell’IA

Specialista di visione artificiale AI

• Abilità / preparazione necessaria: informatica
• Prevenire l’etichettatura errata e l’algoritmo del computer che viene “ingannato” dall’input dei dati
• Crea e gestisci database di errori visivi lavorando a stretto contatto con il team di sviluppo AI e AI Data Integrity Manager

Deep Learning Training Manager

• Abilità / preparazione necessaria: informatica, scienza dei dati
• Lavorare in modo trasversale con le business unit per decidere, implementare e gestire la strategia ottimale per la formazione dell’algoritmo AI (es. Formazione supervisionata, addestramento semi-supervisionato e / o formazione senza supervisione)
• Gestire la formazione dell’algoritmo e fornire report di gestione regolari su prestazioni e problemi

Specialista di transizione AI

• Abilità / Background necessari: risorse umane, comunicazione
• Lavora per mantenere, riqualificare e riposizionare i lavoratori spostati dall’automazione in altre aree all’interno dell’azienda

Analista delle prestazioni AI

• Abilità / Background necessari: analisi, comunicazione
• Definire le metriche di successo con le unità aziendali e le parti interessate
• Misurare la soddisfazione sia interna (business unit) che esterna (clienti, partner, venditori, fornitori, ecc.)

AI Data Integrity Manager

• Competenze / Background necessari: comunicazione, scienza dei dati
• Incoraggiare la diversità e la pertinenza dei dati
• Monitorare e valutare la qualità dei dati
• Sforzati di ridurre al minimo i bias dei dati
• Lavorare a stretto contatto con Algoritmo Algoritmo e AI Data Algorithm Manager

Manager comportamentale di algoritmi di intelligenza artificiale

• Abilità / Background necessari: sistemi informativi gestionali, comunicazione
• Definire la gamma di risultati AI desiderati e creare un piano su come i vari gruppi organizzativi / le responsabilità devono rispondere secondo necessità
• Lavorare a stretto contatto con il responsabile della sicurezza AI e il team di sviluppo AI per creare un piano di disaster recovery

AI Data Sourcing Manager

• Abilità / Background necessari: comunicazione
• Individua, negozia le grandi fonti di dati necessarie per gli algoritmi AI che lavorano con il team di sviluppo di IA
• Valuta le aree in cui è possibile utilizzare i dati interni lavorando con il CIO e il dipartimento dei sistemi informativi
• Gestisci le alleanze e le partnership di sourcing dei dati

AI Deep Learning Documentation Manager

• Competenze / Background necessari: comunicazione, scienza dei dati
• Responsabile della gestione delle etichette dei dati per la formazione di algoritmi informatici che lavorano a stretto contatto con il team di sviluppo del prodotto AI
• Creare database in corso di etichette dati da utilizzare e non da usare

Manager AI Emerging Markets

• Abilità / Background necessari: analisi aziendale
• Identificare e individuare le aree future in cui l’intelligenza artificiale può essere schierata nell’organizzazione e nelle aree geografiche
• Lavora con AI Strategy Manager per fornire input sulle future opportunità di business e sul lancio di AI

Copyright © 2019 Cami Rosso Tutti i diritti riservati.