Интеграция машинного обучения (МЛ), а искусственный интеллект стал катализатором преобразований в различных отраслях, направленных на сокращение человеческих ошибок. Хотя эти достижения открывают огромные возможности для бизнеса, они также ставят вопрос о том, как они повлияют на рабочую силу. Проложили ли они путь к успеху или к провалу людей, которые потеряют работу? По мере развития машинного обучения некоторые профессии могут претерпеть значительные изменения или даже быть полностью заменены.
В этой статье мы углубимся в машинное обучение и рассмотрим некоторые рабочие места, которые можно заменить.
Оглавление
Объяснение машинного обучения
Машинное обучение (ML) — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ). Основное внимание уделяется разработке алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам обучаться и делать прогнозы на основе данных без явного программирования. Основная цель машинного обучения — позволить компьютерам автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта для улучшения результатов.
Машинное обучение заменит рабочие места в ближайшее время
ИИ пытается уменьшить количество человеческих ошибок на рабочих местах, внедряя стратегии автоматизации и машинное обучение. Здесь вы познакомитесь с некоторыми профессиями, которые будут заменены машинным обучением:
1- Клерки и аналитики по вводу данных
Работа по вводу данных — это роль отдельных лиц по помещению информации в электронную форму. Кроме того, аналитики должны проанализировать эти данные, чтобы предоставить результаты, которые предприятия получат после внедрения этих данных. Появление алгоритмов машинного обучения для обработки и анализа данных меняет способ обработки информации. Модели машинного обучения теперь могут автоматически извлекать, классифицировать и анализировать данные, сводя к минимуму необходимость выполнения традиционных задач ручного ввода и анализа. Задачи такого типа выполнялись клерками по вводу данных и младшими аналитиками, и они не актуальны в эпоху цифровых технологий.
Читайте также: Машинное обучение и его роль в обнаружении мошенничества
2. Телемаркетологи и представители службы поддержки клиентов.
Телемаркетологи и представители службы поддержки клиентов — это роли, которые влияют на людей, побуждающих их покупать или сохранять предложения от бизнеса. Обычно они используют сценарий, чтобы влиять на новых или существующих клиентов бизнеса и предлагать решения их вопросов. Чат-боты и виртуальные помощники, основанные на алгоритмах машинного обучения, становятся все более совершенными и способны обрабатывать запросы клиентов и устранять неполадки. Далее они зарекомендовали себя в сфере процессов продаж. По мере развития этих технологий рутинные задачи обслуживания клиентов и функции телемаркетинга могут преимущественно управляться системами, управляемыми искусственным интеллектом.
3- Рутинная работа ручным трудом
Ручной труд обычно подразумевает подъем, погрузку и подъем десятков кирпичей на строительной площадке. Сегодня в таких отраслях, как производство и логистика, наблюдается интеграция робототехники и машинного обучения для автоматизации рутинных задач. Например, работа сборочной линии магазина и управление запасами, будь то продуктовый магазин или бренд одежды. Хотя люди все еще могут контролировать эти процессы, реальный физический труд может значительно сократиться. Адаптируя машинное обучение, предприятия получат выгоду, но реальный человеческий или ручной труд будет уменьшен.
4- Финансовые аналитики и консультанты
Финансовые консультанты обычно консультируют своих клиентов, а финансовые аналитики анализируют финансовое состояние рынка и финансовые данные. Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать и анализировать финансовые данные в масштабе и скорости, превосходящих человеческие возможности. Системы, управляемые искусственным интеллектом, постепенно дополняются или заменяются задачами, связанными с анализом рынка, оценкой рисков и инвестиционными рекомендациями. Нынешняя ситуация говорит нам о том, что машинное обучение очень скоро создаст эти рабочие места и окажет положительное влияние на рынок.
5- Транспортные вакансии
Транспортные работы используются для перевозки путешественников или некоторых посылок из одной точки в другую. С развитием беспилотных транспортных средств и интеллектуальных навигационных систем традиционные профессии водителей, в том числе водителей такси, могут в конечном итоге стать автоматизированными. По мере развития технологий беспилотного вождения потребность во вмешательстве человека в транспортировку может существенно снизиться. Более того, с внедрением этих автономных транспортных средств необходимость в физической работе снизится, и в этой области будет доминировать машинное обучение.
6- Медицинские диагносты и радиологи
Медицинские диагносты призваны выяснить причину ваших симптомов, а рентгенологи описывают медицину. Диагностические инструменты на базе машинного обучения и системы распознавания изображений становятся все более точными в обнаружении заболеваний и отклонений от отклонений от медицинских сканирований. Более того, они могут использовать изображения для диагностики и описания медицины. Хотя эти технологии не заменяют врачей полностью, они могут оказать существенную помощь медицинским работникам, потенциально снижая потребность в определенных диагностических функциях.
7- Вакансии по административной поддержке
Роли административной поддержки играют важную роль в офисах и помогают предприятиям управлять офисами. Более того, они могут быть полезны предприятиям в управлении офисами и дальнейших функциях управления. Такие задачи, как планирование, управление электронной почтой и организация документов, постепенно автоматизируются с помощью инструментов на базе искусственного интеллекта. Виртуальные помощники и программное обеспечение для интеллектуального планирования оптимизируют административные функции, уменьшая необходимость в обширной административной поддержке.
Влияние машинного обучения после замены
Внедрение машинного обучения приносит много преимуществ бизнесу, но также создает некоторые проблемы для некоторых рабочих мест. Здесь вы познакомитесь с некоторыми возможностями последствия внедрения машинного обучения:
Принесите возможности
Хотя машинное обучение, вероятно, изменит или заменит определенные рабочие функции, оно создает новые возможности. Эти технологии потребуют квалифицированной рабочей силы в области науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Роли, сосредоточенные на проектировании, разработке и обслуживании этих систем, будут увеличиваться, подчеркивая необходимость повышения квалификации и непрерывного обучения.
Человеческое чутье, критическое мышление, креативность и эмоциональный интеллект остаются важными качествами, которые машины не могут полностью воспроизвести. Рабочие места, требующие таких уникальных человеческих навыков, как уход, стратегическое планирование и принятие решений, с меньшей вероятностью будут заменены машинами.
Эволюция
Знаете ли вы, что одна из самых важных вещей, неизменных в этом меняющемся мире, — это сами изменения? Поэтому вам нужно быть готовым к изменениям в сфере работы, необходимым для выживания в этом мире. Вы можете изучать навыки ИИ, такие как машинное обучение и создание алгоритмов для технологий ИИ, которые помогут им выполнять определенные задачи по-другому. Наступит эпоха, когда люди начнут сотрудничать с машинами и культивировать культуру людей с искусственным интеллектом.
Окончательный вердикт
В то время как машинное обучение, несомненно, порождает перспективу сокращения рабочих мест в конкретных секторах. Это также открывает пути для инноваций и появления новых возможностей. Ключ заключается в использовании этих технологических достижений и подготовке рабочей силы к будущему, в котором люди и машины будут синергетически сотрудничать для стимулирования прогресса и инноваций во всех отраслях. Внедрение машинного обучения имеет множество преимуществ, но оно также создает некоторые потенциальные угрозы для замены человечества.
