技術(shù)發(fā)展日新月異，這雖是老生常談，但專家表示，IT領(lǐng)域的AI集成讓人聯(lián)想到互聯(lián)網(wǎng)早期——那時，適應(yīng)者脫穎而出，不適應(yīng)者則被甩在后面。

普華永道近期對CIO和CTO的調(diào)查顯示：“技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者正面臨著真正的不確定性——他們不確定團(tuán)隊是否具備未來技術(shù)所需的技能，甚至不確定自己是否知道如何運用這些技術(shù)，要想取得長期成功，人類和技術(shù)必須共同進(jìn)化?！?/p>

盡管自動化將接管那些曾被視為IT基石的任務(wù)，但領(lǐng)導(dǎo)者表示，這一轉(zhuǎn)變將為那些愿意融合AI、云平臺、數(shù)據(jù)分析和安全技術(shù)來解決問題和創(chuàng)新的人創(chuàng)造機(jī)會。

熱門：聚焦人類最擅長的領(lǐng)域

德勤新興技術(shù)團(tuán)隊高級經(jīng)理凱利·拉斯科維奇(Kelly Raskovich)表示，技術(shù)專業(yè)人員可以利用AI的優(yōu)勢，規(guī)避其劣勢，從而積極推動所在企業(yè)和自身職業(yè)的發(fā)展變革。

拉斯科維奇說：“隨著AI在埋頭苦干型技術(shù)工作上的表現(xiàn)越來越出色，那些能夠跳出細(xì)節(jié)、解釋復(fù)雜問題并應(yīng)對不確定性的人的優(yōu)勢將愈發(fā)明顯，這些人將技術(shù)嫻熟度與創(chuàng)造力、好奇心和講故事的能力融為一體?！?/p>

她以軟件工程為例，指出編碼技能雖重要，但已不再是完成工作的唯一途徑。

她說：“隨著AI代碼輔助工具(或稱助手)的加入，重要的是要具備提出問題、引導(dǎo)解決方案以及發(fā)現(xiàn)機(jī)器失誤的能力，并非整個崗位都在消失，而是崗位價值的定義正在發(fā)生變化?！?/p>

培生集團(tuán)(Pearson)近期一項涉及IT未來崗位的研究發(fā)現(xiàn)，雖然代碼維護(hù)、網(wǎng)絡(luò)備份、系統(tǒng)維護(hù)、錯誤糾正和軟件更新等日常任務(wù)最有可能受到自動化的影響，“但涉及與他人合作的任務(wù)，包括監(jiān)督、培訓(xùn)和項目討論，受到的影響將最小。”

冷門：盲目追求每一項硬技能

德勤的拉斯科維奇表示，IT專業(yè)人員應(yīng)避免試圖掌握每一項潛在的新技術(shù)，而應(yīng)積累足夠的知識，以便能夠提出有見地的問題，并與跨部門同事和智能系統(tǒng)有效協(xié)作。

她說：“任何我們已經(jīng)知道如何做的事情，計算機(jī)最終都會做得更好。任務(wù)越是基于規(guī)則或模式驅(qū)動，就越快被機(jī)器接管。在這個工具每季度都在更新的世界里，試圖掌握所有工具就像踏上了一條永無止境的跑步機(jī)。在當(dāng)今環(huán)境下，廣度就是新的深度?！?/p>

熱門：設(shè)計能夠自適應(yīng)的智能系統(tǒng)

Expereo公司CIO讓-菲利普·阿韋朗熱(Jean-Philippe Avelange)表示，對精通技術(shù)的專業(yè)人員的需求日益增長，他們需要能夠設(shè)計自適應(yīng)、智能和自動化的架構(gòu)。

阿韋朗熱說：“我們不再僅僅談?wù)摂?shù)據(jù)科學(xué)家，我們需要的是能夠?qū)I嵌入平臺、工作流程和用戶體驗的工程師、架構(gòu)師和產(chǎn)品負(fù)責(zé)人。最搶手的人才能夠把復(fù)雜的需求轉(zhuǎn)化為模塊化、可擴(kuò)展的解決方案。AI系統(tǒng)工程師、平臺架構(gòu)師和自動化策略師等崗位在每一項轉(zhuǎn)型計劃中都變得至關(guān)重要?！?/p>

冷門：傳統(tǒng)代碼維護(hù)

QueryPal公司創(chuàng)始人兼CEO德夫·納格(Dev Nag)認(rèn)為，開發(fā)人員有機(jī)會從代碼維護(hù)和低層次的苦力工作中解脫出來，轉(zhuǎn)向更具戰(zhàn)略性的工作。

納格說：“經(jīng)驗豐富的開發(fā)人員表示，與AI合作就像擁有一名初級開發(fā)人員，原本需要一周時間的迭代現(xiàn)在只需幾分鐘到幾小時，這使得專注于AI監(jiān)督的崗位變得更有價值，許多開發(fā)人員將自己視為AI協(xié)調(diào)者，而非親手編碼的程序員?！?/p>

與此同時，F(xiàn)irst Student公司CIO肖恩·麥科馬克(Sean McCormack)表示，傳統(tǒng)編碼職業(yè)的衰落是軟件工程領(lǐng)域這一變革的一部分。

麥科馬克說：“包括谷歌、Meta、英偉達(dá)等在內(nèi)的領(lǐng)先科技公司已經(jīng)在放緩軟件工程師的招聘速度。許多公司預(yù)計，在未來一兩年內(nèi)，AI代理將編寫50%或更多的生產(chǎn)代碼?！?/p>

熱門：采用混合方法保障安全

具備網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)知識的IT人才一直供不應(yīng)求，而復(fù)雜的威脅又催生了對能夠利用AI預(yù)防和調(diào)查事件的安全專業(yè)人員的需求。隨著高級網(wǎng)絡(luò)威脅的升級，對網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)隱私方面的專業(yè)知識需求比以往任何時候都更加迫切。

鳳凰城大學(xué)IT學(xué)院項目副院長JL·格拉夫(JL Graff)表示，對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行全天候保護(hù)正變得越來越困難，尤其是對于那些尚未集成自動化手段來應(yīng)對威脅的企業(yè)而言。

他說：“有些企業(yè)甚至需要篩選數(shù)百萬甚至數(shù)十億個數(shù)據(jù)點，這對于安全分析師來說手動完成是不可行的。自動化系統(tǒng)可以在無需人工干預(yù)的情況下對威脅做出響應(yīng)，隔離受感染的設(shè)備，停止有害進(jìn)程，或在無需任何人介入的情況下恢復(fù)受勒索軟件影響的文件。”

然而，在多種場景下，僅靠自動化可能無法提供足夠的保護(hù)，這時人類智慧就再次派上了用場。

他說：“采用結(jié)合手動和自動威脅檢測的混合方法，對企業(yè)來說非常有益，因為自動化可能無法捕捉到所有威脅?！?/p>

冷門：手動威脅檢測

格拉夫解釋說，雖然需要人才通過將人類洞察力與AI和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)相結(jié)合來幫助企業(yè)保持安全，但不斷演變的威脅正使得舊的保護(hù)方法過時。

他說：“傳統(tǒng)的基于簽名的檢測方法無法跟上威脅的步伐，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子正在利用AI工具發(fā)動更復(fù)雜的攻擊，如網(wǎng)絡(luò)釣魚活動，以及利用語音或視頻克隆來冒充老板或其他受信任的人?！?/p>

格拉夫說，安全專業(yè)人員將需要利用AI來對抗AI——而那些提升技能的人將得到回報。

他說：“未來10年，信息安全分析師的就業(yè)前景預(yù)計將增長33%，為了填補這些急需的崗位，雇主可能會尋找具備AI技能的人才來保護(hù)他們的信息和數(shù)據(jù)。”

熱門：技術(shù)多面手

StorMagic公司首席營銷和產(chǎn)品官布魯斯·科恩費爾德(Bruce Kornfeld)表示，那些能夠在多個領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)，尤其是能夠隨著需求快速變化而適應(yīng)的人，很難找到。

科恩費爾德說：“提前很久就規(guī)劃好招聘、確切知道每個人將做什么工作的日子已經(jīng)一去不復(fù)返了。如果一個人只是某一方面的專家——前端、用戶界面、云、數(shù)據(jù)庫、移動——而不是能夠在多個不同領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)，那么他們的需求就會降低?！?/p>

First Student公司的麥科馬克認(rèn)為，與AI合作的靈活的全才團(tuán)隊具有潛力。

麥科馬克說：“我們將開始看到，對那些能夠跨越不同學(xué)科并整合數(shù)據(jù)、法律、財務(wù)、工程和營銷等領(lǐng)域能力的人才的需求將不斷增加。未來，由智能體支持的小型跨職能團(tuán)隊將能夠取得以往需要大型、孤立部門才能實現(xiàn)成果。我認(rèn)為，專家崗位將開始變得不那么重要，因為AI現(xiàn)在能夠立即提供深入的專業(yè)知識?！?/p>

冷門：某些認(rèn)證

Verinext公司資源管理副總裁喬治·康蒂諾(George Contino)認(rèn)同傳統(tǒng)觀點，即云、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、基礎(chǔ)設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)安全仍然是需求巨大的領(lǐng)域，但他表示，有一個職業(yè)趨勢正在失寵，那就是獲取某些云技能的認(rèn)證。

康蒂諾說：“基礎(chǔ)云認(rèn)證正在失去優(yōu)勢，因為它們已經(jīng)成為行業(yè)新的基本期望?！?/p>

Pluralsight公司首席云策略師德魯·菲爾蒙特(Drew Firment)表示，對CCNA、ITIL、CompTIA A+和網(wǎng)絡(luò)+等認(rèn)證的需求正在下降。他認(rèn)為，這些認(rèn)證更偏向于傳統(tǒng)IT基礎(chǔ)設(shè)施，除非與云或DevOps技能相結(jié)合，否則在當(dāng)今的相關(guān)性較低。

與此同時，菲爾蒙特表示，與云基礎(chǔ)設(shè)施、AI和架構(gòu)相關(guān)的認(rèn)證需求正在增加，他特別提到了AZ-900、AI-900和AWS解決方案架構(gòu)師認(rèn)證。

他說：“這些認(rèn)證對于那些已經(jīng)在云領(lǐng)域投資的企業(yè)來說是基礎(chǔ)性的，現(xiàn)在，它們正專注于數(shù)據(jù)工程和AI等高級能力，這些認(rèn)證之所以具有吸引力，是因為它們支持與實際工作角色的對接，這對個人學(xué)習(xí)者和企業(yè)范圍的培訓(xùn)策略都有益?；A(chǔ)認(rèn)證仍然重要，但如今的機(jī)會在于那些能夠展示靈活性、專業(yè)化和與現(xiàn)代架構(gòu)直接聯(lián)系的領(lǐng)域?！?/p>

熱門：開發(fā)支持AI的產(chǎn)品

隨著企業(yè)尋求在各部門和日常運營中融入AI，對能夠創(chuàng)造運用自動化新技術(shù)產(chǎn)品的人才的需求將不斷增長。

普華永道的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，“技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者對他們能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)期望和創(chuàng)新重點充滿信心，但當(dāng)被問及具體的技術(shù)轉(zhuǎn)型時，這種信心就下降了。雖然60%的CIO對他們能夠在整個企業(yè)中擴(kuò)展AI的應(yīng)用非常有信心，但只有44%的人對他們能夠取得實實在在的成果非常有信心?！?/p>

Synechron公司首席技術(shù)官戴維·休厄爾(David Sewell)說：“許多企業(yè)都在尋找能夠?qū)I能力轉(zhuǎn)化為有影響力的商業(yè)應(yīng)用的專家，這些專家在業(yè)務(wù)需求和AI工具之間架起橋梁，加速了AI的大規(guī)模應(yīng)用?！?/p>

德勤的拉斯科維奇看到了為那些能夠利用自動化創(chuàng)造出前所未有的東西的人帶來的新機(jī)遇。

她說：“真正的職業(yè)優(yōu)勢來自于解讀文化、應(yīng)對灰色地帶，并提出任何數(shù)據(jù)集都無法回答的問題，這是一個從計算器到制圖師的轉(zhuǎn)變——繪制數(shù)據(jù)尚未涉足的新領(lǐng)域?！?/p>

冷門：與業(yè)務(wù)目標(biāo)脫節(jié)的技術(shù)技能

Expereo公司的阿韋朗熱表示，純粹的技術(shù)崗位正變得越來越不可行。如今，技術(shù)人員了解其工作對所在企業(yè)的更廣泛影響至關(guān)重要。

阿韋朗熱說：“僅僅保持系統(tǒng)運行已經(jīng)不夠了，許多日常IT任務(wù)正在被自動化或外包，我們正進(jìn)入一個每個技術(shù)崗位都需要為轉(zhuǎn)型做出貢獻(xiàn)，而不僅僅是運營的時代?！?/p>