即將被AI人工智慧淘汰的十個IT職業

被AI人工智慧取代還是加持？這是人工智慧時代每個IT職業人士都應當反思的問題。以下我們列出的十個IT職業，涵蓋了大多數最先面對人工智慧「威脅」的IT人士，但他們同時也面臨一個前所未有的重大機遇，那就是藉助人工智慧大幅提升崗位效率，並實現技能和薪酬雙雙升級。

一、客服人員

隨著聊天機器人（chatbot）的流行，經常需要與客戶高頻交互客服與技術支持是當下最先面臨人工智慧技術衝擊的IT崗位之一。

二、系統管理員

系統管理員負責系統的部署、配置、維護、監控和管理等工作。但是在DevOps趨勢的推動下，系統管理人員如今越來越以來自動化工具和技術來處理大量繁冗的工作如系統配置和軟體升級。此外，越來越多的系統管理工具（例如監控）開始整合機器學習和人工智慧技術，能夠大幅降低誤報，甚至能提前向系統管理員發出潛在問題的警報。準確地說，人工智慧技術將提升系統管理員的能力，而不是取而代之。

根據BLS的IT薪酬報告，2016年網路和計算機系統管理員的中位數年薪約7.9萬美元，而且職業市場對系統管理人員的需求還在持續增長。

三、網路管理員

在人工智慧的衝擊下，網管的命運與系統管理員類似，在企業數字化轉型的大潮中，企業網路的智能化是大勢所趨，而投資回報率可高達350%的自動化網路管理工具是企業採購的熱門技術。在BLS的報告中，網管的年薪與系統管理員持平，約7.9萬美元。

四、存儲系統管理員

在大數據時代，存儲的地位不斷提升，但是對於存儲管理員來說，手頭大量的工作都將被效率更高的，基於大數據分析的人工智慧技術取代，例如存儲優化、數據生命周期管理、硬體失敗預測等。在不久的將來，存儲系統管理員的大部分時間主要花在為存儲管理軟體分配任務，把執行的細節部分交給人工智慧和自動化管理工具。

五、QA／測試助理

如今自動化工具已經能夠完成QA的大部分流程，Infosys這樣的企業已經開始在QA方案中整合機器學習技術來優化測試流程，分析測試日誌並快速診斷和解決問題。人工智慧技術的加入將大大提高軟體QA和測試的效率。根據

，美國市場QA助理和分析師的年薪在6.7-10萬美元之間，比2016年增長了2.7%。

六、項目管理經理

項目管理進入被AI取代的崗位名單多少有些出人意料，一般來說項目管理這種較為複雜的工作似乎並不容易被AI掌握，但是Gartner公司特意將項目管理挑選出來列為（部分）被AI取代的IT崗位名單中。

項目經理通常需要花費大量時間採集和錄入項目（團隊）進度數據，這些工作AI都能做得更好。在項目周期和成本預測方面，用大量類似案例數據訓練過的機器學習工具的表現也會更加出色。目前市場中已經出現了類似的

具。

七、數據分析師

隨著大數據風潮席捲各行各業，數據科學家和高級數據分析人員供不應求，一將難求，企業開始尋求藉助人工智慧來降低數據分析師的人才門檻。

如今大量預測分析工具都整合了機器學習功能，能大幅提升數據分析師的工作效率，事實上AI並未取代數據分析師的角色，而是增加了市場對數據分析工具使用技能的需求。

八、資料庫管理員

資料庫管理員，或者說所謂的DBA，主要負責資料庫的部署、配置、優化、調試、監控、管理和排錯等任務。一些計算機科學家認為，人工智慧將能夠完成資料庫管理員的部分工作，尤其是性能監控、診斷和排錯工作。雖然目前市場上還未出現此類人工智慧產品，但是資料庫領域對人工智慧技術的需求在不斷增長，這反過來推動了對DBA的需求增長。

九、網路安全管理員

隨著勒索軟體和惡意軟體的不斷變異增長，防不勝防，企業開始尋求新的安全解決方案，而人工智慧，則是當下各種全新安全解決方案的「鹽」。

無論是下一代安全信息和事件管理（SIEM）還是用戶與業務行為分析（UEBA）方案，都紛紛整合機器學習功能，來彌補傳統安全技術，例如防火牆和殺毒軟體的盲區和短板。

雖然人工智慧在未來安全解決方案中扮演著越來越重要的角色，但是包括安全管理員在內的各個信息安全崗位的需求將繼續保持高速增長，機器將不會取代人員，而是提升其工作效率和技能。

十、軟體開發人員

過去幾年市場對軟體開發人員的需求持續高漲，薪酬也水漲船高。因此很多企業開始尋找那些能夠少寫代碼甚至免代碼的開發工具，方便業務人員也能開發簡單的應用。微軟和劍橋大學的研究人員已經在開展用人工智慧編寫代碼的實驗性工作。雖然AI工具的水平還遠不足以獨立完成一個完整應用的代碼開發工作，但已經能有效擴大企業開發人群，從某種成程度上減輕開發人才短缺的壓力。

本文來自www.ctocio.com，作者：Cashcow。