到2022年，人工智能將徹底改變這5種職業
當Deloitte尋問人力資源領域領導，他們認為人工智能會給自己的企業帶來什么，他們發現，38%的受訪者已經開始過渡到人工智能。68%的人計劃2018年開始實施人工智能。這并不是要達到一個泛泛的效果：我們都要與人工智能革命的成果共事。我們很多人已經開始這樣做了。那么，什么樣的工作角色和任務將發生最大的變化，以及這將會如何影響科技部門的日常工作呢？
隨著人工智能改變了職場，以下5項工作到2022年將發生翻天覆地的變化。
1:軟件開發
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我們都有時間去適應人工智能可以打敗人類游戲玩家的想法，KUKA機器人維修，即使是象棋和圍棋這樣的復雜游戲也是如此。但更令人意想不到的是，人工智能可能會繼續進軍開發游戲，或者在人類開發人員創建游戲、應用程序甚至是成熟的企業平臺時提供輔助。
創造性，或偽創造性，人工智能在這方面有很長的淵源。我們可以回顧SimonColton的人工智能實驗，繪畫傻瓜（thePaintingFool），既是電腦程序，也是有抱負的畫家。這很有意思但是ANGELINA是讓開發者都肅然起敬的人工智能。ANGELINA的含義是一個新型的博弈實驗生，叫做Angelina，這個項目的作者是MichaelCook，他是一名博士研究生，他希望ANGELINA是通往能夠與人類文化互動的軟件的一步。
人工智能領域內經常出現的是對技術的替代，現在已經有了可以繪畫、寫作、設計或開發的機器，不斷地成為頭條新聞。即使未來有可能，這些項目暫時也不會出現在職場。但開發者可能會看到手工代碼逐漸消失的必要性。這種趨勢已經持續了一段時間，曾經，你的代碼必須能夠達到一定水平，才能讓電腦輸出你想要的結果。沒有HTML，就沒有網站。而現在，圖形界面已經不斷地融合了設計和開發。
現在非開發人員用于設計和開發的圖形界面還是有一定的局限性，基本上只是混合和匹配各種現成的元素，它將被人工智能增強的界面所取代，這種界面可以對用戶所要求的條目自動編碼，很有可能會取代或顛覆WordPress模板以及其他類似業務的利潤豐厚的市場。
現在的開發人員需要自己編寫代碼，或者在遇到不確定的問題時查詢Github，但是基于web和之前已經編碼完成的解決方案，這些過程都可以由AI自動完成。
這對開發行業會產生什么更廣泛的影響嗎？畢竟，人工智能也是開發者編程的，對嗎？這些工作應該還是安全的。
事實上，我們可不能仰仗這樣的邏輯。人工智能產生新代碼的能力越來越強。谷歌的人工智能翻譯軟件能夠生成自己的內部語言；Facebook的人工智能實驗在任何人設法關閉它之前，就創造了自己的語言，并開始互相交談。但是與DeepCoder相比，那些都還略遜一籌，它預示著一個人工智能創造代碼，而不是執行代碼的時代。
五年后，當你看到開發職業變成一個人工智能監督的角色，不要驚訝。到那時，曾經作為一門獨立學科的開發技術，會像商業技巧一樣變得無關輕重。
在這種情況下，軟件工程中的其他角色也會受到影響。一般來說，一個角色進行判斷和預見的任務越多，它所需要的重復的、結構化的動作就越少，以后的人工智能很可能也會影響這個角色。例如，相比于軟件開發人員而言，架構師以后將面臨來自人工智能的更激烈的競爭。質量保證職業可能會通過人工智能進行增強，但是設計軟件的人工因素意味著目前一段時間內他們還能保住自己的飯碗。
2：首席信息主管（CIO）？還是首席人工智能主管（CAIO）？
首席信息官正在努力適應人工智能給他們的角色所帶來的變化，有人建議，最理想的辦法是給人工智能一個自己的部門，然后任命一個首席人工智能主管，加入最高管理層。
Rainbird銷售開發負責人MatthewBuskell說：
然而，我認為，人工智能在數字轉化和工業4.0等戰略創新中提供了機會，但它也極大地影響了行業的過程改進項目。因此，有一個首席人工智能主管直接向CEO匯報是有好處的。
歸根結底，是人工智能的影響太重要了，它應該有一個自己的部門和領導。
吳恩達在哈佛商業評論（HBR）發表的評論文章中強調：對于有數據但缺乏深入的人工智能知識的大部分公司，我推薦聘用一位首席人工智能主管，或者一位人工智能副總裁。他補充：有的首席數據主管和有遠見的首席信息主管們事實上都已經開始承擔這個角色的任務。
從任何角度來說，這種變化都不是確定的，今年三月，哈佛商業評論也刊登了KristianJHammond，西北大學MocCormick工程學院人工智能研究科學家的一篇文章，題目叫做《請不要聘用首席人工智能主管》。
Hammond認為，大數據的興起引起了數據科學家的熱潮，兩者方式大致相同，目前的爭論在于是否每一個組織都需要雇傭一個高層管理者來推動公司的人工智能策略。
但只有一個人工智能策略是不夠的，哈蒙德認為：相反，人工智能需要集成到業務中，為業務的目標而服務，而不是給它分配自己的部門。
吳恩達對此進行了反駁：有個首席人工智能主管的好處就是有人能夠確保AI可以跨各個業務孤島得以應用。
另一種反對創立這種職業的觀點是，在短短的幾年中，人工智能和非人工智能之間的區別可能會完全消失。因此考慮到這一點，首席人工智能主管的作用會開始退化到市場營銷和客戶成功中。
有首席人工智能主管的企業和沒有首席人工智能主管的企業最后的區分可能是將由SearchCIO給出建議。ChragDekate，Gartner研究總監說：要確定一個組織是否需要一個集中的職能有一條經驗，就是決定其核心業務模式，是否需要一個根本性的變化。如果答案是是的，那么可能就有必要設立一個首席人工智能主管了。
如果像信息主管和技術主管一樣，人工智能也在高級管理層中有了一席之地，會是什么樣子？
首席人工智能主管在組織中作為主題專家的作用將越來越少，而是成為一個通才，向其余的高層管理者解釋人工智能，并以建設性的方式實現人工智能例如，在已經成立的業務內部，將人工智能與內部創業孵化器結合起來，來支持有潛力的顛覆性創新。如果沒有首席人工智能主管這樣做，它可能成為CIO、CTO、CEO的共同責任。
3：數據分析
乍一看，數據分析師的角色是最容易受人工智能影響而變化的。它的作用就是處理和分析數據：人工智能從本質上一定比人類更擅長這項工作嗎？
用DominicNamnath的話來說，畢竟人工智能可以處理并組織超越任何人能夠消費或理解的數據量。他是加州圣巴巴拉一個非營利組織，Tri-CountiesRegional中心的首席信息官。
很多企業都有可能從這種觀點出發。數據分析師的工作是讓企業明白，他們無法直接越過最好的數據分析實踐并在人工智能可用的數據清晰度級別著陸。
事實上，一個公司已經充分準備好實現人工智能的主要標志是已經具備成熟的、有效的數據分析。
當人工智能進入數據分析師的角色，它將作為一種新的工具，一個下屬的同事，而不是直接作為替代品。