20 empregos futuros AI pode criar

Oportunidades que a inteligência artificial pode trazer

Fonte: geralt / pixabay

A automação está tendendo devido aos avanços na inteligência artificial (IA), disponibilidade de grandes conjuntos de dados, aumento da computação em nuvem e redução dos custos computacionais. Até 2025, a automação da AI substituirá 16% dos empregos nos EUA, com uma compensação de 9% dos novos empregos criados, de acordo com o relatório de junho de 2016 da Forrester. Os novos trabalhos que a IA criará estarão principalmente no domínio da ciência de dados, curadoria de conteúdo e gerenciamento de automação.

O boom da inteligência artificial criará uma série de novas ocupações que atualmente não existem atualmente. Aqui estão vinte novos empregos em potencial que a automação de IA pode criar no futuro.

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Estrategista de IA

• Competências / Background necessário: Analytics, comunicação, gestão
• Responsável pela criação do plano global multifuncional em toda a empresa sobre onde a AI será implantada, como o sucesso será gerenciado, os recursos necessários, quando será implementado e como será alcançado
• Interagir com as partes interessadas internas da empresa, fora dos recursos de consultoria e fornecedores, para produzir um plano global coeso

Ethicist do algoritmo do AI

• Competências / Background necessário: Filosofia / ética, e / ou licenciatura em direito
• Trabalhar na estratégia, design e arquitetura de decisões de algoritmos de computador
• Responsável pela identificação de áreas onde a ética impacta os resultados
• Criar uma análise de cenário hipotética e um plano de ação associado
• Produza white papers sobre a direção ética da IA, trabalhando com

Gerente de Estratégia de Globalização da AI

• Ensine bem os filhotes: deixe-os desfrutar de sua infância
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• Competências / Background necessários: Comunicação, habilidades pessoais
• Trabalhar com o estrategista de inteligência artificial para gerenciar a estratégia e a implantação de inteligência artificial em escritórios remotos e internacionais
• Determinar quais funções de negócios usam AI nos escritórios remotos e regionais
• Gerenciar a localização de rótulos de dados para escritórios globais
• Identificar fontes para conjuntos de dados internacionais que trabalham com o AI Data Sourcing Manager
• Determinar o que pode ser aproveitado da implementação da IA ​​na sede para outros locais

Gerente de estratégia de implementação de AI

• Competências / Fundos necessários: Comunicação, análise
• Identifique e avalie as melhores soluções para implementação de IA
• Nuvem hospedada, TI híbrida ou totalmente interna
• Use pré-embalado ou caseiro?
• Trabalhar com o AI Data Sourcing Manager na estratégia de fluxo de entrada de dados
• Trabalhar com unidades de negócios para relatórios e prazos de saída de dados necessários

Gerente de Treinamento AI

• Competências / Background necessários: Comunicação, habilidades pessoais
• Responsável por gerenciar a troca de conhecimento em andamento entre o sistema de IA e o pessoal em unidades organizacionais
• Trabalha com a equipe interna de AI e parceiros externos para criar um cronograma de treinamento e currículo

Gerenciador de Lexicon AI

• Competências / Background necessário: Linguística, comunicação
• Trabalhando com as unidades de negócios, identifique rótulos de dados e terminologia que possam causar problemas com os algoritmos (por exemplo, expressões idiomáticas, termos de gírias, etc.)
• Crie e gerencie o léxico de termos da empresa para AI
• Trabalhar com o escritório remoto e internacional em um pacote global de termos para usar

Gerente de tráfego de dados da AI

• Habilidades / Antecedentes necessários: gerenciamento de projetos, gerenciamento de tempo, gerenciamento de fluxo de trabalho
• Gerencie o fluxo suave de entrada e saída de dados
• Crie fluxos de trabalho e agendamento de fluxos de dados, tanto internos como externos

Gerente de Backpropagation de Aprendizado Profundo

• Competências / Background necessários: Math, statistics
• Gerenciar a margem de erro na retropropagação
• Produza relatórios oportunos sobre a precisão da saída de dados
• Trabalhe com o AI Data Algorithm Manager para ajustar continuamente a margem de erro

Analista de Negócios AI

• Competências / Background necessário: Analytics, comunicação
• Compare o desempenho de processos / unidades de negócios que usam AI
• Desenvolva e mantenha métricas de desempenho para medir o quanto a IA move a agulha na lucratividade e em outras métricas (satisfação do cliente, satisfação do funcionário, etc.)
• Figuras de amarração com sistema de inteligência de negócios em toda a empresa
• Fornecer entradas que possam ser usadas como um ponto de referência de dados no relatório de desempenho mensal, trimestral e anual

Gerenciador de Algoritmos de Dados do AI

• Competências / Fundos necessários: Matemática, estatística, ciência da computação
• Avaliar e comparar diferentes tipos de algoritmos para uso em sistemas de inteligência artificial e o impacto na qualidade versus velocidade

Gerente de Segurança AI

• Competências / Contexto necessário: Informática
• Determinar áreas de vulnerabilidade no sistema de IA
• Criar e gerenciar um plano para atenuar ou evitar problemas de segurança da AI

Especialista em Visão Computacional AI

• Competências / Contexto necessário: Informática
• Evitar que erros de etiquetagem e algoritmos de computador sejam “enganados” pela entrada de dados
• Crie e mantenha bancos de dados de erros visuais trabalhando em conjunto com a equipe de desenvolvimento de AI e o AI Data Integrity Manager

Gerente de Treinamento em Aprendizado Profundo

• Competências / Contexto necessário: Informática, ciência dos dados
• Trabalhe de forma cruzada com as unidades de negócios para decidir, implementar e gerenciar a estratégia ideal para o treinamento do algoritmo de IA (por exemplo, treinamento supervisionado, treinamento semi-supervisionado e / ou treinamento não supervisionado)
• Gerencie o treinamento do algoritmo e forneça relatórios gerenciais regulares sobre desempenho e problemas

Especialista em Transição AI

• Competências / Contexto necessário: Recursos humanos, comunicação
• Trabalhar na retenção, reciclagem e reposicionamento de trabalhadores deslocados pela automação para outras áreas dentro da empresa.

Analista de Performance AI

• Competências / Background necessário: Analytics, comunicação
• Definir as métricas de sucesso com unidades de negócios e partes interessadas
• Meça a satisfação tanto interna (unidade de negócios) e externa (clientes, parceiros, fornecedores, fornecedores, etc.)

AI Data Integrity Manager

• Competências / Background necessário: Comunicação, ciência de dados
• Incentivar a diversidade e relevância dos dados
• Monitore e avalie a qualidade dos dados
• Esforce-se para minimizar os vieses de dados
• Trabalhe em estreita colaboração com o Ethics Algorithm AI e o AI Data Algorithm Manager

Gerenciador de Comportamento do Algoritmo de IA

• Competências / Background necessário: Sistemas de informação de gestão, comunicação
• Defina a faixa de resultados desejados de IA e crie um plano sobre como vários grupos / responsabilidades organizacionais precisam responder conforme necessário
• Trabalhar em estreita colaboração com o AI Security Manager e a equipe de desenvolvimento de AI para criar um plano de recuperação de desastre

Gerente de Sourcing de Dados de AI

• Competências / Fundos necessários: Comunicação
• Localize, negocie as fontes de big data necessárias para os algoritmos de IA que trabalham com a equipe de desenvolvimento de IA
• Avaliar áreas em que dados internos podem ser usados ​​trabalhando com o CIO e o departamento de sistemas de informação
• Gerenciar as alianças e parcerias de fornecimento de dados

Gerente de Documentação de Aprendizagem Profunda AI

• Competências / Background necessário: Comunicação, ciência de dados
• Responsável pelo gerenciamento dos rótulos de dados para treinamento de algoritmos de computador, trabalhando em estreita colaboração com a equipe de desenvolvimento de produtos da IA
• Crie bancos de dados contínuos de rótulos de dados para usar e não usar

Gerente de mercados emergentes de IA

• Competências / Antecedentes necessários: Business analytics
• Identificar e escopo de áreas futuras onde a IA pode ser implantada na organização e nas geografias
• Trabalhe com o AI Strategy Manager para fornecer informações sobre futuras oportunidades de negócios e lançamentos de AI

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