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        AI時代,如何“未雨綢繆”面向未來工作?

        2020-07-17 09:46:44  來源:51CTO

        摘要:由于有很多關于未來技術和他們可能帶來的新工作類型的文章,你可能已經發現自己正在思考如何才能進入這樣的職業生涯。
        關鍵詞: AI 工作
          由于有很多關于未來技術和他們可能帶來的新工作類型的文章,你可能已經發現自己正在思考如何才能進入這樣的職業生涯。畢竟,我們告訴自己,如果有人需要成為第一,為什么不是我呢?其中存在的問題是:目前還沒有一條尚未存在的工作途徑。沒有課程,沒有工作描述,沒有當前的員工或人力資源代表可能會提出質疑。正如我們經常做的那樣,我們是獨立的。
         
          為了開始克服這種可怕的事態,下面是一個技能清單,一個人需要打磨才能“去做那些工作之一”(甚至創造角色,沒有人阻止你)算法已經接管了。
         
          技術能力
         
          最好盡早擺脫困境:
         
          盡管我想告訴每個藝術史專業的學生他們做出了明智的選擇,他們的學位將來無關緊要,一旦算法做了所有我們需要的吭哧吭哧的來完成的工作,剩下的就是接吻、城里的彩虹和純粹的想法,事實并非如此。
         
          是的,天生的人類能力非常重要并將繼續存在,但必須與至少一些基本的數據科學知識混合在一起。 不,我并不是說通常是“科技波浪”。僅僅是“Tech Savy”還不夠。知道如何使用數據透視表是不夠的。知道如何轉換PDF文件是不夠的。知道如何設置遠程呼叫是不夠的。打開和關閉計算機以修復問題不會讓你成為“TECHIE”,JANET。
         
          我們必須對自己真正誠實的時候很快就會到來:我們有什么硬技能?它們有用嗎?幾乎沒有任何借口:從應用程序構建到數據科學,大多數資源都可以免費用于那些有足夠動力的人。
         
          但有一點需要注意:雖然技術能力是必需的,但在我們了解更多之前,我們應該保持一點多面手:我們不確定哪些代碼將運行未來的技術。也許會創建一個新的?快速轉動的能力往往不被重視,但卻非常有用。
         
          什么?在保持通才的同時獲得技術認證是困難和復雜的嗎?
         
          生活也是如此,看著你像老板一樣經營著你,那么未來美麗的獨角獸就是你了。
         
          適應性
         
          許多網絡開發人員都認為,與技術上受到挑戰的同事相比,他們在相對較少(呃)小時內獲得的報酬相當不錯。然而,鮮為人知的是需要不斷學習以保持在開發者之上。游戲,經常吃大多數晚上和周末。隨著時間的推移,這很可能適用于越來越多的職業:**我們正在進入終身學習的時代。**隨著新知識的日益增長,人們需要具備適應性,而不是始終渴望過去的奢侈品。
         
          我們的學校目前還沒有足夠快地響應這些新需求,但許多公司似乎已經掌握了它。兒子,去那些MOOCs。獲得一般知識。即使它很粗略,但是如果你的角色被“改編”為包含“簡單”編碼,那么了解Java的基礎知識將比你不了解它更進一步。
         
          “積極學習和運用全面的學習策略”是真的事倍功半找對路子的典范。
         
          溝通訣竅
         
          這將為我們的藝術史專業帶來歡樂:為了在充滿了算法和機器人技術的工作環境中切割它,團隊合作和清晰地交流思想和過程的能力將成為關鍵的軟技能(不是它還沒有)。
         
          還記得當你在大學里進行小組項目的時候,你想,“什么poppycock,我獨自工作更好”?這不再是一種可接受的思路了。在西裝中,以及那些穿著Bazinga-Tshirt的極客,對男性技術文盲的期望很可能成為一個獨立的工作,而且是一個重要的工作。同樣,世界(希望)認為企業移情與求職者市場中的工人保留顯著相關
         
          情緒智力和社會感知是一種罕見的貨幣。隨著項目變得越來越復雜,各種各樣的利益相關者需要聯系,它可能會變得更加復雜。說到連接......
         
          協調專長
         
          連接和實現人與人之間的溝通非常好,但協調人和機器更好。算法可以全天候工作,但人類只能工作10/5。這是一個118小時的差異,在此期間算法應該完成不需要輸入的工作。同樣地,如果一些任務是機器人化的,那么一些任務會更好,但只有當人類仍在進行最后的修飾時(想想貨架上的庫存)。
         
          能夠將合作與自動化區分開來并將這些知識應用于何時何地的員工將成為任何公司的重要補充。
         
          復雜的問題解決人才
         
          歷史悠久的世界經濟論壇(World Economic Forum)將這一技術命名為您在自動化崛起中所需要的技能(“生存”是一個強有力的詞)。
         
          確實,隨著身體,手工技能和基本認知技能變得無關緊要,我們看到對更高認知技能和分析思維的需求增加。原因很明顯:機器學習算法可以完成與2萬個10歲兒童相同的工作,但無法做出推斷和猜測,一個受過良好教育的30歲的人可能會做出這些笨拙的工作。
         
          有一點可以看出,美國在科學,空間和技術方面的支出與懸掛,勒死和窒息的自殺有關,但另一方面卻意識到一個人與另一個無關。批判性思維不是很快就會自動實現的,并且加強對這些洞察力的本能可能會帶來巨大的回報。
         
          人文興趣
         
          對我們的藝術史專業來說更多好消息!正如我在之前的許多文章中提到的那樣,人工智能最令人不安的方面之一并不一定是工作的自動化,但潛在的人類偏見在算法中大規模普及(圖表A可以像往常一樣在亞馬遜上找到) 。
         
          因此,未來的工作將需要來自各行各業的通才,能夠尋找這些問題的人,花時間以細節為導向,并有意愿阻止他們。這不僅需要強烈的道德感,還需要創造性地思考技術可能對我們造成錯誤的所有方式,并主動尋找潛在的原創解決方案。這就是我們如何獲得道德創新,以及可能更平等的企業世界,而不是現代硅谷,我們知道并嚴厲批評。
         
          領導能力
         
          你知道這會到來。
         
          是的,說領導力是重要的是自給自足的最高秩序。然而,真正的領導力和真實的社會影響力,從未被認為是過時的風格,在看到同事變得越來越罕見的商業環境中可能會變得越來越重要。我們可能在家工作更多,數字化工作更多,旅行更少......
         
          所有這些都導致與每個員工所屬的品牌脫節。能夠避免在這樣的環境中設置任何冷漠的領導者確實對執行委員會非常寶貴,并因此得到獎勵。
         
          教練專長
         
          這或多或少與上述大部分內容密切相關,但需要更多“軟技能”:一旦你成為世界上第一個擁有特定工作的人之一,你就可以確定你會被要求教給別人,并盡可能快地帶來潛在的替代品。這就是叢林法則。
         
          因此,能夠有效地培訓整個團隊以擴展企業中的角色可能是所有人在長期內最有用的專業知識。相應地調整您的簡歷。
         
          結論
         
          在一天結束時,我們是那些決定我們希望未來就業的人:我們想要更多的人性嗎?更多技術?更可持續性?更多創新?更多的利潤?它們之間可以混合搭配,但幾乎不可能實現這一切。
         
          我不太擔心,我們總是不間斷地在改造自己,而且總是會變得更好。

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        責編:zhangwenwen
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