生成式人工智能(AI)的兴起通常被视为一个令人恐惧的理由。一些专家认为，新兴技术正在发展出比人类更快、更有效地完成任务的能力。
研究表明，技术领导者认为大约17%的IT工作可能会被自动化取代。这个比例是否正确还有待商榷，但可以肯定的是，IT专业人员的角色将永远发生变化。
那么，技术工作者如何为责任的转变做好准备呢?五位商业领袖为我们提供了IT专业人士如何为变革做好准备的建议。
1. 建立良好的接地
百事公司(PepsiCo)欧洲高级副总裁兼首席信息官奈杰尔•理查森(Nigel Richardson)表示，人工智能可以有效地编写代码，但这并不意味着像百事公司这样的蓝筹企业不需要程序员——事实上，他认为生成式人工智能的兴起对IT专业人士来说是一个机会。
理查森说:“这将使编程中一些无聊的部分变得更快、更容易。”随着人工智能在某些领域的开发工作中占据一席之地，他建议IT专业人士专注于三个基本领域:计算、算法和数据。
他说:“我总是注重在不同的技术上有一个良好的广泛的基础，尤其是在我职业生涯的早期，因为你仍然需要学习一些核心的基础技能。”“现在云上有很多基础设施，但你仍然有需要照顾的设备。”
理查森对ZDNET说，IT专业人员也应该学习机器学习的细节。最后，他指出了学习如何安全可靠地利用数据的重要性。
“数据治理听起来像是一个无聊的话题，但它是我们工作的关键部分，”他说。“当你想到这三件事——计算、算法和数据——你就需要理解它们。然后你可以成为信息安全领域的专家。但我总是试图找到一个广泛的基础。”
2. 努力成为一个多面手
北海过渡管理局(NSTA)企业总监兼首席财务官尼克•格兰杰也认为，在人工智能时代，良好的技术基础对IT专业人士来说仍然至关重要，但这一建议有一个微妙的转折。
“我不相信人们会选择专注于一项特定的技能，”她说。“如果你获得了计算机科学学位并学习了c++，那么5年、10年或15年后你还能胜任这份工作吗?这很难知道。”
格兰杰对ZDNET说，更容易理解的是，将自己与一种语言或技能结合在一起可能会限制你的职业机会。
“拥有适应和学习新技术的技能很重要。例如，我认为将会有学位研究如何促进生成式人工智能，而不是如何进行底层编码，”她说。“对于从事数字和数据行业的人来说，成为一个多面手将变得更加重要。”
3. 增强你的人际交往能力
咨询公司Carruthers and Jackson的首席执行官卡罗琳•卡拉瑟斯(Caroline Carruthers)认为，人工智能是增强智能，而不是人工智能。
她说:“使用正确的工具和人类控制它的结合让我很兴奋。”“我喜欢摆脱无聊、重复、事务性工作的想法，这样IT人员就可以专注于有趣的事情，解决具有挑战性的问题。”
卡拉瑟斯对ZDNET表示，耐心是使用人工智能增强人类技能的关键。是的，人工智能有潜力做更多无聊的事情，但前提是人们不带偏见地对待新兴技术。
“这一切都是为了帮助It专业人士在没有恐惧的情况下看到他们的好处。对于人工智能，如果它不能解决第一个问题，人们就会认为它是错误的。像Copilot这样的软件，它会向你学习，所以你必须一直使用它。”“这就像你对待毕业生的方式。如果你让一个毕业生进门，而他们做的第一件事很糟糕，你不会说，‘让我们把他们开除吧。’相反，你要花时间，帮助他们学习。如果你正在使用人工智能，你必须使用相同的过程。”
4. 专注于创造价值的领域
英国足球协会(FA)首席信息官克雷格•唐纳德表示，他的组织已经在考虑人工智能对IT行业的潜在影响。
“在技术内部，我们刚刚开始与开发团队进行一些试验，”他对ZDNET说，这表明这项工作处于“预测试阶段”。他的团队正在研究的一个领域是如何使用人工智能来处理单元测试，这是一种检查源代码单元以确保它们适合目的的方法。
他说:“如果你问一个开发人员，他们不想坐下来写一份关于单元测试的文档，他们想要去编写代码。
唐纳德表示，这些举措将解放他的IT专业人员，让他们专注于为英足总客户(无论是足球运动员、经理、行政人员还是球迷)增加更多价值的项目。
“我们正在考虑是否可以使用GitHub和其他微软工具中出现的一些人工智能功能，以更自动化的方式为我们构建一些单元测试，以摆脱一些单调乏味的工作，并允许团队专注于增加价值的东西，”Donald对ZDNET说。
5. 磨练你的毕业舞会Pt工程技能
宾利汽车(Bentley Motors)首席数据官安迪•摩尔(Andy Moore)表示，在瞬息万变的科技世界里，想要脱颖而出很难。他提到了像Copilot这样的生成式人工智能工具，以及如何在整个IT开发过程中使用它们。
然而，尽管新技术至关重要，但Moore对ZDNET表示，技术专业人员不应忘记快速工程技能的重要性日益增加。为生成式人工智能编写提示的IT专业人员需要出色的写作技巧。
“如果你在编码，无论是Python还是SQL，最常见的编程语言将是英语，因为我们将使用Copilot来增强我们已经拥有的it技能，”他说。“我认为理解这个过程并传递价值是关键。你需要仔细考虑如何利用生成式人工智能来创造价值——成功将是人类和人工智能的结合。”
