Добро пожаловать в 2022 год, когда ИИ в настоящее время трансформирует каждую отрасль из того, что находится прямо перед нашими глазами, в то, что происходит за кулисами. Итак, какие отрасли, не связанные с ИИ, нанимают больше всего экспертов по ИИ, согласно исследованию Burning Glass (отчет AI Index)? Информация, сопровождаемая профессиональными, научными и техническими услугами? Наименее интересующая область? Строительство. Давайте выясним, почему.
Какие отрасли, не связанные с искусственным интеллектом, нанимают больше всего экспертов?
Привлекательность информации в отраслях, не связанных с искусственным интеллектом
Информация — большие деньги. Телекоммуникации, например, используют ИИ, чтобы обеспечить более качественное и оперативное обслуживание клиентов и поддерживать связь с помощью профилактического обслуживания. Вы можете пожаловаться на работу вашего мобильного телефона в твите, но бот где-то наблюдает и готов ответить. И мониторинг километров кабеля теперь находится в руках программ, которые намного лучше, чем люди в таком масштабе.
Информационный сектор хранит огромное количество данных от клиентов — данных, наполненных идеями. С помощью ИИ информация может обрабатывать более глубокие сведения, что позволяет им быстро и эффективно принимать решения. Все, от многонациональных издательских и телекоммуникационных компаний до онлайн-газет, теперь имеют доступ к богатому анализу неструктурированных данных.
Еще более важно то, что искусственный интеллект создает уровень безопасности для этой сокровищницы информации, предоставляя информационному сектору способы уменьшить мошенничество и сократить количество лазеек в системе безопасности. В результате информационные нанимают 2,3% опубликованных вакансий, что намного больше, чем в любой другой отрасли, нуждающейся в ИИ.
Финансы, наука и страхование наверстывают упущенное
Наука использует ИИ для решения множества проблем в таких областях, как исследования и разработка лекарств, что вызывает потребность в знающих инженерах и разработчиках ИИ в этой области. Профессиональные, научные и технические услуги занимают второе место с 2% размещенных вакансий, но могут догнать область информации.
Компании Biotech и Pharmaceuticals ищут способы снизить ответственность за выпуск на рынок рискованных лекарств и методов лечения и предоставить более экономичные способы открытия этих новых методов лечения. Даже получение нового лечения для клинических испытаний может стоить миллиарды, просто чтобы испытать ужасающие показатели успеха. ИИ меняет все это благодаря более легкому поиску материалов, геномной медицине и экономичным исследованиям.
Сразу за ними следуют финансы и страхование, две области, где потребность в мгновенных решениях в сочетании с трудностями проверки личности в Интернете резко повысили потребность в возможностях ИИ.
В этих секторах, как и в информационных, проблема заключается в объеме обслуживания. Крупные финансовые учреждения, такие как JP Morgan, например, могут обрабатывать 12 000 новых контрактов в день. С учетом того, что бреши в системе безопасности обходятся в миллиарды, а сумма убытков из-за невыполнения контрактов висит над их головами, корпорации ищут способы сократить эти расходы, не облагая налогом свой человеческий капитал.
В результате FinTech использует ИИ для обеспечения мгновенного обслуживания клиентов, лучшего обнаружения мошенничества с меньшим количеством ложных срабатываний и принятия менее рискованных решений по андеррайтингу. Страхование идет сразу за ними, обеспечивая более быструю и точную оценку рисков.
Две удивительные области, не использующие преимущества
Строительство занимает наименьшую область найма для ИИ, несмотря на долгосрочные последствия. Одной из проблем строительной отрасли может быть отсутствие полной оцифровки. Машинное и глубокое обучение требуют больших объемов данных, но без надлежащих обучающих наборов полное внедрение невозможно.
McKinsey сообщает об отсутствии общеотраслевой реализации преимуществ. Строительство существует в основном в физическом мире, что может объяснить неудачу. Тем не менее, аспекты ИИ — все, от информационного моделирования зданий до соответствия материалам и даже управления репутацией — неотразимы.
Еще одна категория — размещение и питание. Приливы могут измениться с такими компаниями, как McDonald’s приобретает технологические стартапы для предоставления моделей NLP для более быстрого обслуживания автомобилей, или Hilton нанимает Конни, робота-консьержа. Тем не менее, обещанное нам широкое внедрение в отрасли еще не увенчалось успехом.
Конечно, индустрия планирования путешествий, безусловно, улучшает использование ИИ для таких вещей, как интеллектуальные push-уведомления или устранение неполадок в планах поездок. По мере того, как индустрия гостеприимства начинает понимать весь спектр интеллектуальных данных, мы можем увидеть скачок в использовании ИИ в ближайшие годы.
Что это значит?
Искусственный интеллект сам по себе остается недостаточно развитой областью, и компании изо всех сил пытаются найти нужные им таланты. Даже в таких отраслях, как строительство, у разработчиков и стартапов SaaS есть огромный неиспользованный потенциал для предоставления этих ответов.
Если вы планируете работать в области ИИ в ближайшие несколько лет, область, которую вы хотите, все еще может быть открыта для вас. Один общий вывод из этого исследования заключается в том, что, хотя не ожидается, что человеческий труд уменьшится в связи с внедрением ИИ, ИИ будет выполнять большую часть автоматизированных и рутинных рабочих задач, предоставляя людям творческие должности более высокого порядка с проблемами. решение.
Разработчики ИИ будут нести ответственность за поддержание работы фреймворка и создание индивидуальных решений для конкретной отрасли. Изучите все тонкости этих конкретных болевых точек, и вы сможете стать движущей силой всплеска найма ИИ в этой отрасли.
Читайте другие статьи по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от начального до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг. Вы также можете пройти обучение по науке о данных по запросу, где бы вы ни находились, с нашей платформой Ai+ Training. Подпишитесь также на нашу быстрорастущую публикацию на Medium, ODSC Journal, и узнайте, как стать писателем.
