到2022年，人工智能将彻底改变这5种职业

当Deloitte寻问人力资源领域领导，他们认为人工智能会给自己的企业带来什么，他们发现，38%的受访者已经开始过渡到人工智能。68%的人计划2018年开始实施人工智能。这并不是要达到一个泛泛的效果：我们都要与人工智能革命的成果共事。我们很多人已经开始这样做了。那么，什么样的工作角色和任务将发生最大的变化，以及这将会如何影响科技部门的日常工作呢？

随着人工智能改变了职场，以下5项工作到2022年将发生翻天覆地的变化。

1:软件开发

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我们都有时间去适应人工智能可以打败人类游戏玩家的想法，KUKA机器人维修，即使是象棋和围棋这样的复杂游戏也是如此。但更令人意想不到的是，人工智能可能会继续进军开发游戏，或者在人类开发人员创建游戏、应用程序甚至是成熟的企业平台时提供辅助。

创造性，或伪创造性，人工智能在这方面有很长的渊源。我们可以回顾SimonColton的人工智能实验，绘画傻瓜（thePaintingFool），既是电脑程序，也是有抱负的画家。这很有意思但是ANGELINA是让开发者都肃然起敬的人工智能。ANGELINA的含义是一个新型的博弈实验生，叫做Angelina，这个项目的作者是MichaelCook，他是一名博士研究生，他希望ANGELINA是通往能够与人类文化互动的软件的一步。

人工智能领域内经常出现的是对技术的替代，现在已经有了可以绘画、写作、设计或开发的机器，不断地成为头条新闻。即使未来有可能，这些项目暂时也不会出现在职场。但开发者可能会看到手工代码逐渐消失的必要性。这种趋势已经持续了一段时间，曾经，你的代码必须能够达到一定水平，才能让电脑输出你想要的结果。没有HTML，就没有网站。而现在，图形界面已经不断地融合了设计和开发。

现在非开发人员用于设计和开发的图形界面还是有一定的局限性，基本上只是混合和匹配各种现成的元素，它将被人工智能增强的界面所取代，这种界面可以对用户所要求的条目自动编码，很有可能会取代或颠覆WordPress模板以及其他类似业务的利润丰厚的市场。

现在的开发人员需要自己编写代码，或者在遇到不确定的问题时查询Github，但是基于web和之前已经编码完成的解决方案，这些过程都可以由AI自动完成。

这对开发行业会产生什么更广泛的影响吗？毕竟，人工智能也是开发者编程的，对吗？这些工作应该还是安全的。

事实上，我们可不能仰仗这样的逻辑。人工智能产生新代码的能力越来越强。谷歌的人工智能翻译软件能够生成自己的内部语言；Facebook的人工智能实验在任何人设法关闭它之前，就创造了自己的语言，并开始互相交谈。但是与DeepCoder相比，那些都还略逊一筹，它预示着一个人工智能创造代码，而不是执行代码的时代。

五年后，当你看到开发职业变成一个人工智能监督的角色，不要惊讶。到那时，曾经作为一门独立学科的开发技术，会像商业技巧一样变得无关轻重。

在这种情况下，软件工程中的其他角色也会受到影响。一般来说，一个角色进行判断和预见的任务越多，它所需要的重复的、结构化的动作就越少，以后的人工智能很可能也会影响这个角色。例如，相比于软件开发人员而言，架构师以后将面临来自人工智能的更激烈的竞争。质量保证职业可能会通过人工智能进行增强，但是设计软件的人工因素意味着目前一段时间内他们还能保住自己的饭碗。

2：首席信息主管（CIO）？还是首席人工智能主管（CAIO）？

首席信息官正在努力适应人工智能给他们的角色所带来的变化，有人建议，最理想的办法是给人工智能一个自己的部门，然后任命一个首席人工智能主管，加入最高管理层。

Rainbird销售开发负责人MatthewBuskell说：

然而，我认为，人工智能在数字转化和工业4.0等战略创新中提供了机会，但它也极大地影响了行业的过程改进项目。因此，有一个首席人工智能主管直接向CEO汇报是有好处的。

归根结底，是人工智能的影响太重要了，它应该有一个自己的部门和领导。

吴恩达在哈佛商业评论（HBR）发表的评论文章中强调：对于有数据但缺乏深入的人工智能知识的大部分公司，我推荐聘用一位首席人工智能主管，或者一位人工智能副总裁。他补充：有的首席数据主管和有远见的首席信息主管们事实上都已经开始承担这个角色的任务。

从任何角度来说，这种变化都不是确定的，今年三月，哈佛商业评论也刊登了KristianJHammond，西北大学MocCormick工程学院人工智能研究科学家的一篇文章，题目叫做《请不要聘用首席人工智能主管》。

Hammond认为，大数据的兴起引起了数据科学家的热潮，两者方式大致相同，目前的争论在于是否每一个组织都需要雇佣一个高层管理者来推动公司的人工智能策略。

但只有一个人工智能策略是不够的，哈蒙德认为：相反，人工智能需要集成到业务中，为业务的目标而服务，而不是给它分配自己的部门。

吴恩达对此进行了反驳：有个首席人工智能主管的好处就是有人能够确保AI可以跨各个业务孤岛得以应用。

另一种反对创立这种职业的观点是，在短短的几年中，人工智能和非人工智能之间的区别可能会完全消失。因此考虑到这一点，首席人工智能主管的作用会开始退化到市场营销和客户成功中。

有首席人工智能主管的企业和没有首席人工智能主管的企业最后的区分可能是将由SearchCIO给出建议。ChragDekate，Gartner研究总监说：要确定一个组织是否需要一个集中的职能有一条经验，就是决定其核心业务模式，是否需要一个根本性的变化。如果答案是是的，那么可能就有必要设立一个首席人工智能主管了。

如果像信息主管和技术主管一样，人工智能也在高级管理层中有了一席之地，会是什么样子？

首席人工智能主管在组织中作为主题专家的作用将越来越少，而是成为一个通才，向其余的高层管理者解释人工智能，并以建设性的方式实现人工智能例如，在已经成立的业务内部，将人工智能与内部创业孵化器结合起来，来支持有潜力的颠覆性创新。如果没有首席人工智能主管这样做，它可能成为CIO、CTO、CEO的共同责任。

3：数据分析

乍一看，数据分析师的角色是最容易受人工智能影响而变化的。它的作用就是处理和分析数据：人工智能从本质上一定比人类更擅长这项工作吗？

用DominicNamnath的话来说，毕竟人工智能可以处理并组织超越任何人能够消费或理解的数据量。他是加州圣巴巴拉一个非营利组织，Tri-CountiesRegional中心的首席信息官。

很多企业都有可能从这种观点出发。数据分析师的工作是让企业明白，他们无法直接越过最好的数据分析实践并在人工智能可用的数据清晰度级别着陆。

事实上，一个公司已经充分准备好实现人工智能的主要标志是已经具备成熟的、有效的数据分析。

当人工智能进入数据分析师的角色，它将作为一种新的工具，一个下属的同事，而不是直接作为替代品。