人工智能和機器學習正在消耗IT幫助臺、網絡安全和其它IT任務中的工作負載，激發人們對人工智能對工作(即使在IT行業)的長期影響的重大關注。
這個擔憂并不是沒有根據的。塔塔咨詢服務公司(Tata Consulting Services)最近的一份報告指出，在13個主要的垂直行業中的12個行業中，IT是人工智能最常見的用戶，大型企業中有超過46%的IT組織將人工智能納入了他們的工作檔案。
但這并不意味著IT職位即將走上電話交換機運營商的道路。相反，企業技術專業人員的日常活動將與人工智能一起發展，還可能需要新的技能。
這已經發生在總部位于英國的洲際酒店集團(InterContinental Hotels Group)，其中包括皇冠假日酒店(Crowne Plaza)，假日酒店(Holiday Inn)，和其它幾個連鎖酒店。
兩年前，IHG的全球IT服務支持總監Scot Whigham加入董事會時，那時該公司已經有35人從事一線和二線技術支持方面的工作，他們幫助酒店員工和公司員工處理預訂和其它后臺系統方面的問題，以及一般的硬件和軟件問題。
Whigham說，員工難以跟上公司的二十四小時的需求，并處理緊急情況。于是，在2016年初，公司發起了一個重大轉型，以提供更好的自助式服務選項，并能夠在需要時擴展。
他說：“人工智能是我們的轉型戰略的一部分。”
IHG部署了一個人工智能服務臺代理IPSoft Amelia，它可以進行智能對話、回答問題、執行常見的支持任務，更重要的是能從經驗中學習。
該公司并沒有裁員。相反，它將員工人數從35人增加到115人。但是，如果沒有這個平臺，IHG將不得不再雇用120名代理人來滿足需求。
他說：“我們的指標比開始之前的指標有了很大的提高。而我們對自助和人工智能平臺的使用也大大增加了。”
IHG的經驗提供了人工智能對IT工作未來影響的概況，其中一個影響就是提高了生產率，并創造了新的職業機會，但對未來不一定再由人類來完成的任務和角色類型提出了一些警告。
培訓
他說，與大多數聊天機器人不同的是，Amelia不僅僅是在一個預先準備好的問答列表中工作，他說：“我可以和她談話，她了解談話的意圖，并且從談話中學習。如果她不能回答你的問題或者解決你的需求，她會把問題或需求轉交給人工——并繼續留在談話中，觀察所發生的交流，并從中學習。”
Amelia可以跟進一個對話的主線，并經過一段長的時間間隔后熟悉某個問題。
他說：“如果你經歷了一個重大的事件，需要更新保險，而且你不得不放下電話去做其它事情，那么下一次你回來的時候，她可以重拾那個談話。甚至在一年之后重拾那個對話。”
有了Amelia來處理這個“零級(譯注，zero tier，或tier zero，指最先和用戶接觸的事物，如聊天機器人，聊天機器人解決不了的，再轉人工客服，人工客服可能是tier one，人工客服解決不了的，可能會轉給工程師，這時工程師就是tier two)”支持，人類可以專注于更困難的問題和不尋常的情況。有些人也開始轉向其它角色，在這些角色里，他們監視Amelia并訓練她，而不是接聽電話。
Whigham表示：“我們正在利用機器人在軟技能和技術支持方面的專業知識，我們并沒有遇到員工的阻攔——員工擔心受訓的機器人最終會取代他們的工作。
他說：“人們接受了這種做法。這成了必由之路——所有人都想加入。我的技能將會增加，這是事物發展的方向。”
為了讓員工了解最新的技術，IHG讓他們接受IPSoft的培訓，以及包括IBM在內的其他供應商提供的培訓。
但是該公司決定不要從頭開始自己的人工智能技術，他說。
他說：“如果你的行業不是人工智能或認知，你不應該試著建立一個認知策略。我看到其它組織試圖參與其中，它們似乎不能自已，你應該有一個包含該技術的商業戰略。
與人工智能相關的機會將擴大
對于IT專業人員來說，人工智能技術顯示出巨大的機會。通過成為一名部署人工智能技術的以實現最大商業價值的專家，并將其與其它工具和服務相結合，新的職業道路將打開。但即使在最初階段，人工智能也會通過接管重復的工作，將IT專業人員解放出來，從而從事價值更高的任務。
Nintex Group的工作流技術副總裁Mike Fitzmaurice說：“我不會用它來將某一個人的工作本身自動化，而是讓事情變得更好。”
他說，人工智能特別擅長做大量可重復的任務。
他說：“在規模巨大的情況下，人們會感到疲倦，并且在模式識別方面表現得很糟糕。任何重復的任務，即使它看起來富有創造性，如果它是基于模式的，那么它就可能是人工智能可以做的事情。”
例如，Nintex正在將第三方人工智能組件(如微軟的情感分析服務)添加到其工作流程自動化產品中。這使不一定以人工智能見長的公司得以將這些功能添加到各種日常任務中。
他說：“在過去的幾年里，只有擁有大量知識，規模和資源的人才能做到這一點。但現在不同了，人工智能適用于所有人，你只要看準方向就行了，如果我們有使用人工智能的遠見、動力和愿景的話，我認為2018年將成為人工智能為我們所用的一年。”
Gartner的研究指出，到2019年，超過10%的IT客戶服務人員將主要負責編寫用于機器人交互的腳本，到2020年，20%的公司將專門負責監控和指導神經網絡。
有些公司也將受益于人工智能的更深入的使用，這種使用所需要的訓練超出了訓練營和供應商所能提供的訓練范圍。
貝寶(PayPal)的產品定價總監Nolwenn Godard說，例如，貝寶使用人工智能和機器學習來提高一切事物的效率——從風險管理到客戶生命周期管理。
但她表示，與需求相比，還存在人工智能人才的缺乏。
另一個挑戰是多樣性和認知偏見。
她說：“女性在人工智能領域沒有得到充分的代表。我們需要在數據集和算法中采用道德控制和偏見緩和的工具。”
考慮到更自然的語言使用，更大的數據集的實時處理，以及系統之間更多的連接，她預計未來幾十年人工智能的使用將出現大幅增長。
她說，人工智能開發人員也將專注于增強人類的體驗。“例如，讓人工智能可以交談、看、回應或主動提供建議，同時增強人的能力。”
即將到來的人工智能經濟
對于大多數公司來說，使用谷歌、微軟、IBM和其它廠商的產品比構建自己的翻譯引擎，聊天機器人或圖像識別系統更有意義。
Springboard.ai的首席執行官Bruce Molloy表示：“但是公司也要關注自己的獨特的差異化，看看人工智能是否可以應用。比如說，如果公司必須與產品制造打交道，這些公司在創造這些產品時可能會得益于大量洞察所帶來的好處。”
他說，對于人工智能驅動的公司、商業模式，以及產品和服務來說，存在很多以前不存在的可能性。
他還補充道，防御性也是一個方面，因為像亞馬遜這樣的人工智能巨擎已經明確表示，它瞄準了很多可以轉型的行業，例如零售和食品交付。
他說：“這是他們的戰略。”
Kronos的數據科學項目組的副總裁Gregg Gordon說，谷歌和特斯拉也是利用新技術挑戰各行各業的在位企業的另一些例子。
他說：“對于變化緩慢的公司，他們首先會感受到因運營效率低下而造成的緩慢的利潤流失。然后，他們會繼續忽略趨勢，但是會以削減成本的形式對低效率造成的經濟壓力做出反應，這只會加速他們走向滅亡，這些公司混淆了投資不足和運營效率。”
但威脅不僅僅來自大名鼎鼎的人工智能領導者。
Gartner預測，到2019年，在使用顛覆性業務解決方案推動人工智能經濟方面，初創公司將超過亞馬遜、谷歌、IBM和微軟，人工智能平臺服務將蠶食30%的市場主導型公司的收入。
對于那些利用新技術的公司來說，人工智能可以讓IT專業人員從日常工作中解脫出來。那些人現在可以轉向更高價值的活動，這些活動可能還需要額外的培訓。
TCS的報告指出，接受調查的高管中有80%的人目前正在投資人工智能，幾乎所有人都計劃到2020年投資人工智能。
讓你的人工智能時代的IT職業不會過時
專家建議，那些期望使自己的職業不會過時的IT專業人士應該擴充技能，以包含業務或溝通技巧，網絡安全等增長領域，或更深入地發展行業專長。
IBM的美國聯邦政府執行安全顧問Ian Doyle說，以網絡安全為例，未來幾年將有大約200萬個職位空缺。
但人工智能將成為網絡安全的重要組成部分，因為該技術有助于安全專業人員更有效地工作。
IBM最近進行了一項調查，該調查試圖了解聯邦政府對人工智能的看法，有大約一半的人想成為領導者，還有一半想成為追隨者——但是人們幾乎一致同意將人工智能用于網絡安全。
總部位于芝加哥的專注于數字化轉型的咨詢公司SPR的首席技術官Matthew Mead說，應用程序開發仍然是一個強大的領域。
他說：“我們將嘗試在工作中融入更多的人工智能，但是對于典型的開發人員來說，工作在不久的將來會發生重大變化，這樣的想法絕對是錯誤的。我認為事情在某些方面實際上有點夸大了，我并不是說很多的轉變不會發生，但是在這個領域里炒作和虛構的成分太多。
他說，也許100年后，人工智能系統將從頭開始創建新的應用程序，并接管所有其它的IT功能。
他說：“我并不是說這一切都是美好的，但在未來的20年中，就IT工作的下滑情況而言，我看不出來。
麥肯錫指出，人工智能可以創造2千萬到5千萬個內部或外部的IT以及外包的技術咨詢崗位。
比人工智能更大的威脅——云，自動化
專家說，一些傳統的IT工作可能會消失，但罪魁禍首不會是人工智能，至少現在還不是。
相反，常規的自動化，外包和云技術將會產生較大的短期影響，紐約普華永道的合伙人兼全球人工智能領導者Anand Rao這樣說道。
他說：“有很多因素在提高生產率。”
以CRM系統為例。過去，公司過去常常使用內部的CRM或使用內部部署的軟件。當他們轉向Salesforce時，所有與CRM相關的內部支持和管理工作都消失了。
很多公司仍在運行遺留系統，即仍然有效的，公司已經投入巨資的系統。
Rao說：“但是在某個時候，這種做法在自己的重壓下崩潰了。企業要么破產，要么用新的基礎設施重新開始。結束一切并重新開始的成本已經大幅下降，升級只是時間問題。”
這一切只是炒作嗎?
隨著所有關于語音識別、語言翻譯、圖像處理、模式識別以及自動駕駛汽車等方面的最新進展的新聞報道鋪天蓋地，很多人都預言了一場人工智能驅動的大災變，在這場大災變里人類遭到了淘汰。
Rao說：“人們聲稱世界將在一夜之間轉變。我不認為這種事情正在發生。同時，這一切并不僅僅是虛構的霧件(vapor ware)，并且這一切都會消亡，而是居于霧件和消亡邊緣。
手動的，重復的和日常的任務將被自動化。他說：“當所有東西都自動化的時候，你就身處可以增加價值的地方。”
版權聲明：本文為企業網D1Net編譯，轉載需注明出處為：企業網D1Net，如果不注明出處，企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。
京公網安備 11010502049343號