AI Generatif mengubah jalur karier teknologi Anda. Apa yang perlu diketahui

Otomasi menciptakan perubahan besar dalam pekerjaan para profesional TI, namun tetap ada peran penting bagi orang-orang berbakat dengan keahlian yang tepat.

Setidaknya 80% dari semua pekerjaan -- terutama yang memerlukan pendidikan perguruan tinggi -- akan dipengaruhi atau ditambah oleh AI generatif, menurut prediksi dalam makalah terbaru yang dibuat oleh tim peneliti dari OpenAI, OpenResearch, dan University of Pennsylvania. Apa arti peningkatan otomatisasi ini bagi orang-orang yang terlibat atau mengejar karir di bidang pengembangan atau operasional TI?

AI -- dan AI generatif, yang membuat konten dari data pelatihan -- akan berdampak pada karier teknologi dalam dua cara. Sebagai sebuah alat, AI akan meningkatkan produktivitas dan kemampuan para profesional. Di tingkat bisnis, pertumbuhan otomatisasi berarti peningkatan permintaan akan keterampilan khusus AI untuk merancang, membangun, dan memelihara sistem tersebut.

Pengembang dan profesional TI "akan menjadi lebih efisien dan efektif ketika mereka memasukkan AI ke dalam perangkat mereka," kata Jesse Reiss, CTO Hummingbird. “Meskipun teknologi ini belum mampu membuat aplikasi sendiri, teknologi ini memberikan bantuan kepada pengembang dan harus mempercepat pengembangan. Teknologi ini dapat menjawab pertanyaan teknis dan dengan cepat menguraikan langkah-langkah untuk membangun fitur baru. Teknologi ini juga dapat dengan cepat menghasilkan keluaran yang umum, sederhana, dan sederhana. kode boilerplate yang mungkin membosankan untuk diproduksi sendiri."

Meningkatnya penggunaan AI generatif dalam pekerjaan teknologi sejalan dengan munculnya gerakan rendah dan tanpa kode. “Dengan AI generatif, pengembang dapat memanfaatkan, menyesuaikan, dan melatih algoritme untuk membuat kode dan solusi baru, yang dapat menghemat waktu dan tenaga dibandingkan menulis kode AI dan ML dari awal,” kata Diane Gutiw, wakil presiden analitik, AI, dan mesin pembelajaran untuk CGI.

“AI generatif juga tentunya mempermudah penciptaan lingkungan yang rendah dan tanpa kode, yang memungkinkan pengguna non-teknis untuk membangun dan menerapkan aplikasi tanpa harus belajar cara menulis kode, meskipun ini tetap merupakan keterampilan yang penting untuk dimiliki. Risiko dari teknologi kode rendah ini adalah pengembang, perancang, dan pengguna kehilangan transparansi mengenai cara kerja model dan cara keluaran mengumpulkan informasi/data menghasilkan jawaban atas permintaan."

Yang penting, alat otomatisasi tidak boleh dilihat sebagai pengganti profesional TI yang berbakat. Gutiw mengatakan AI generatif, misalnya, tidak akan mengambil alih fungsi pengembang yang terampil: “Meskipun AI generatif dapat mengotomatiskan aspek-aspek tertentu dalam pengembangan aplikasi, pengembangan AI yang bertanggung jawab tetap mengharuskan pengembang untuk mengawasi dan menyempurnakan keluaran algoritme ini.”

Oleh karena itu, AI generatif tidak boleh dilihat sebagai solusi ajaib untuk semua masalah pembangunan: "Penting untuk memiliki pemahaman mendalam tentang prinsip-prinsip pemrograman dan desain, dan untuk memvalidasi keluaran yang akurat dan tidak melanggar IP mana pun."

Namun, AI dan alat terkaitnya akan berdampak pada pekerjaan teknologi. Gutiw mengatakan kabar baik bagi para profesional TI adalah pertumbuhan AI dan otomatisasi berarti para profesional TI menghabiskan lebih banyak waktu untuk aktivitas bernilai lebih tinggi dan mereka akan memainkan peran yang semakin strategis dalam organisasi.

“Mereka akan bertanggung jawab untuk mengawasi proses otomatis dan memastikan bahwa proses tersebut selaras dengan tujuan bisnis. Mereka juga akan bertanggung jawab untuk mengintegrasikan sistem otomatis dengan sistem lama dan memastikan bahwa sistem otomatis dapat diskalakan, andal, dan aman.”

Perlu dicatat bahwa memadukan keterampilan dunia nyata dengan teknologi AI tidaklah mudah. Reiss mengatakan tantangan utama bagi para profesional TI, seperti halnya pengenalan teknologi baru, adalah mencari cara untuk menerapkan AI dan otomatisasi secara efektif untuk memecahkan masalah.

“Untuk AI generatif, pakar TI dan domain perlu memahami antarmuka AI dan membantu sisi lain bisnis memanfaatkan teknologi ini untuk mendukung operasi atau alur kerja mereka dengan lebih baik. Para profesional TI perlu memahami secara mendalam tantangan bisnis, mempelajari bagaimana AI dapat digunakan, dan temukan cara untuk menyatukan keduanya."

Tingkat perubahannya sedemikian rupa sehingga beberapa ahli percaya bahwa pembangunan dan pemeliharaan sistem berbasis AI mungkin memerlukan kalibrasi ulang jalur karier untuk merangkul pengembangan AI dan pembelajaran mesin. “Para profesional TI yang ingin bekerja sebagai ilmuwan data atau AI harus fokus pada suatu domain, berspesialisasi dalam menjadi ahli tentang bagaimana data menjadi data dalam domain tersebut, dan kemudian menerapkan alat untuk mencapai hasil yang diinginkan,” kata Raleen Gagnon, wakil presiden dan jenderal manajer di Magnit.

Selain keterampilan teknis yang penting, seperti penelitian, analisis data, Python, R, SQL, Statistik, pembelajaran mesin, dan MATLAB, katanya, keterampilan tersebut juga memerlukan kemampuan yang lebih lunak, termasuk "kreativitas, rasa ingin tahu, dan kemampuan untuk bekerja dengan kedua bisnis tersebut." dan sumber daya teknis."

Perpaduan hard skill dan soft skill ini juga diakui Gutiw. Dia mengatakan para profesional teknologi yang ingin beralih ke pengelolaan sistem AI harus mampu bekerja dengan kumpulan data yang besar, memahami model, dan mengembangkan algoritme yang dapat memproses dan menganalisis data secara efektif. Gutiw mengatakan profesional TI juga harus memiliki keahlian dalam kerangka AI dan bahasa pemrograman, seperti Python, R, dan TensorFlow.

“Selain keterampilan teknis, profesional TI harus memiliki keterampilan komunikasi dan kolaborasi yang efektif untuk bekerja secara efektif dengan tim lintas fungsi yang mungkin mencakup ilmuwan data, desainer, dan analis bisnis, yang biasanya tidak memiliki banyak pengalaman dengan teknologi pengkodean atau otomasi. ," tambah Gutiw.

“Hal ini membantu memastikan bahwa data dan keluaran tidak diinterpretasikan dalam gelembung tanpa wawasan dari pakar bisnis dan data yang dapat memberikan interpretasi yang lebih baik mengenai hasil. Mereka harus mampu menjelaskan konsep teknis dalam istilah non-teknis dan bekerja dengan pemangku kepentingan untuk mengidentifikasi dan memprioritaskan tujuan bisnis."

Reiss memperkirakan profesi TI akan terpecah menjadi dua kubu seiring dengan berkembangnya AI. “Satu kelompok akan semakin fokus pada pengembangan AI,” katanya. “Merekalah yang akan membangun, melatih, menskalakan, dan memelihara sistem AI. Bergabung dalam kelompok ini memerlukan pengetahuan tentang konsep ilmu komputer yang kompleks dan pemahaman mendalam tentang matematika inti yang digunakan dalam AI, yaitu aljabar linier. Path harus berfokus pada mempelajari cara kerja sistem AI dan cara membaca whitepaper AI agar tetap mengikuti perkembangan mutakhir yang muncul hampir setiap hari."

Kelompok kedua akan menampilkan para profesional TI lainnya yang "fokus pada penggabungan AI ke dalam solusi produk," lanjut Reiss: "Mereka akan fokus pada membangun empati dengan pelanggan, memahami titik kesulitan mereka, dan mengembangkan solusi yang memenuhi kebutuhan ini. Untuk kelompok ini, menggabungkan pemahaman tentang sistem AI dengan keterampilan komunikasi yang kuat, wawasan desain, dan kreativitas akan menjadi jalan menuju kesuksesan."

Para profesional di bidang teknologi juga akan terlibat dalam tugas-tugas yang tidak dapat diotomatisasi dengan mudah -- seperti perencanaan strategis, inovasi, dan kolaborasi. “Mereka perlu bekerja sama dengan departemen lain untuk mengidentifikasi area di mana otomatisasi bisa menjadi paling efektif dan untuk mengembangkan strategi penerapan sistem otomatis dengan cara yang memaksimalkan manfaatnya,” kata Gutiw. “Para profesional TI perlu terus beradaptasi dan mengembangkan keterampilan baru agar berhasil dalam lanskap yang berkembang pesat ini.”

Hasil dari meningkatnya penggunaan AI adalah perubahan radikal yang akan terjadi pada semua profesional TI. Reiss mengatakan setiap pengembang, manajer produk, dan desainer harus memikirkan cara memasukkan teknologi AI ke dalam produk mereka.

“Terlepas dari audiens atau solusinya, generasi terbaru AI menghadirkan peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk melengkapi perangkat yang sudah ada. Saya berharap dapat melihat aplikasi yang menggabungkan AI dengan cara yang menarik dan kreatif.”