企業中的人工智能(AI)有望實現顯著增長，因此精明的IT專業人士正在尋找將其職業軌跡與之協調一致的方法。實際上，從2018年5月到2019年5月，在Indeed網站上列出的人工智能工作崗位數量增加了29%，并且人工智能工作崗位的應聘者的搜索同時減少了15%，這表明，IT行業中的人工智能專家可能面臨短缺的現象。
密歇根理工大學計算機學院計算機系統副教授、計算機與網絡系統研究所所長Timothy Havens說，“機器學習和人工智能在人們的生活中無處不在。未來幾年，這個市場將成倍增長。對于年輕人以及那些希望改變職業生涯的人來說，這是一個參與改變一切的領域的最佳時機。”
人工智能職業道路：如何開始
Python和R的編程技能可以為人工智能職業道路初學者提供幫助。
對于許多IT專業人員而言，利用他們現有的一些技能獲得人工智能職位是合理的下一步。人工智能技術戰略負責人Zachary Jarvinen表示，使用Python和R編寫代碼的程序員和開發人員可以相對快速地升級成為數據科學家，因為這些語言的機器學習庫和OpenText的分析都是即開即用的。
Vicki Boykis補充說，“如果想部署自己的模型，那么擁有良好的軟件工程技能是有意義的。IT人員具有機器學習庫的基礎，還需要了解軟件工程。”他最初是一名數據分析師，現在在CapTech Ventures公司從事數據科學工作。
Jarvinen表示，IT架構師和DevOps專業人員特別適合數據工程師角色，他們負責創建和管理大型數據管道，使機器學習成為可能。即使是信息安全、合規、合同、收益運營、數據捕獲或運營效率方面的某些知識工作者和領域專家，也可能需要抓住機會在多功能人工智能項目團隊中工作。
向人工智能職業轉型的8個技巧
IT人士如何開始為此做好準備?如果希望要轉換到與人工智能相關的角色，請考慮以下8個技巧：
1.鞏固軟件技能
Havens說，“首先，為了在應用人工智能領域取得成功，必須成為一名技能熟練的程序員，而且必須具備以下所有條件：精心設計的代碼，在出現問題時進行調試，以及強大的數據管理技能。”
TEKsystems公司數據分析和洞察高級實踐總監Ram Palaniappan補充說，如果不了解Python，那么需要學習和掌握。
2.掌握人工智能的基礎知識
Havens說，“重要的是IT人員要對機器學習和人工智能的基礎知識有一個很好的理解，例如這些算法可以解決的基本算法和問題類型。”
3.了解人工智能業務
Havens說，“如果IT人士還沒有融入其應用人工智能的領域，那么需要充分了解。了解需要通過機器學習回答的商業問題是最重要的技能。這涉及了解業務、了解企業的整體運作方式以及傾聽技巧。”
4.學習人工智能的數據科學課程
學習機器學習和人工智能領域所需技能的一個簡單方法是繼續教育。除了正式的強大的數據科學項目外，還有許多可行的免費選擇。
5.獲得認證
Palaniappan建議說，“一旦基礎課程完成，就可以通過AWS、Azure、谷歌云中的一個云平臺進行認證。在提升技能的同時，開始尋找可以作為數據分析師或業務分析師加入的項目，并嘗試應用所學知識。在工作中學習可能是最有效的方法。”
6.尋找導師
如果組織中目前沒有一個項目可以將內部人工智能專家與對該領域感興趣的IT人員進行匹配，那么需要啟動一個項目。Jarvinen說，“考慮到人才市場對人才的需求增加，將培養從業人員與初級分析師或其他人轉變為更加注重人工智能的角色，可以幫助培養技能并使組織免受人員流失問題的影響。”
7.需要溝通和合作
Havens說，“機器學習和人工智能不是解決每個問題的靈丹妙藥。IT人員需要了解應用程序的基本原理，或與他人合作，對于擁有強大的最終產品至關重要。因此，溝通和團隊合作對于成為一名成功的機器學習或人工智能架構師有很大的幫助。”
8.不斷學習
Jarvinen說，“像許多技術領域一樣，人工智能的成功需要不斷的學習和培訓。盡管它具有令人關注的標題，但人工智能與信息技術的其他領域非常相似，因為成功來自于不斷的學習和培訓的過程。”
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