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AI の使用は、ニッチな技術プロジェクトからあらゆる業界の組織の中核業務に移行し、AI の可能性を活用する能力を持つ人材の需要が急増しています。
ベイン・アンド・カンパニーのレポートによると、企業リーダー の44 %が、社内の専門知識が限られていることがAIの導入を遅らせており、2019年以降、AIスキルの需要は毎年21%増加しており、不足は少なくともあと2年間続くと予想されていると回答しています。
マンパワーグループの調査によると、米国の組織の10社に7社が、生成AIによって課題が激化するデジタルトランスフォーメーションが進行中で、役割を埋めるのに苦労していること が明らかになりました 。
AI クラウド エンジニアや AI プロダクト マネージャーなどの役割は、AI 機能を設計、展開し、実際のビジネス成果に変換するために不可欠になりました。参入するには、Python、統計、MLOps、クラウドプラットフォームなどの技術スキルと、ビジネスインサイト、戦略的思考、明確なコミュニケーションを組み合わせる必要があります。
IT プロフェッショナルにとって、AI のキャリアへの道は、既存の強みを生かし、 AI の流暢さを獲得し、 測定可能な影響を示す実践的なプロジェクトを通じて価値を証明することから始まります。
人工知能における新たなキャリア
Dice の社長である Paul Farnsworth 氏は、企業はもはやモデルを構築できる人材を望んでいないと述べています。AI を適用して現実世界のビジネス上の課題を解決できる専門家が必要です。
「テクノロジーと 戦略 の間のギャップを埋める役割は、特にヘルスケア、金融、製造業など、AIに強く傾倒している業界で普及しています」と彼は言います。
ファーンズワース氏は、AI プロダクト マネージャー、自動化スペシャリスト、AI 実装スペシャリストなどの役割に対する需要が高まっていると指摘しています。IT ワーカーにとって、多くの移転可能なスキルがすでに導入されており、AI が業界でどのように使用されているかについての好奇心は、より AI に焦点を当てたキャリアパスに移行するための第一歩であると彼は強調します。
「データが収集される場所ならどこでも、AI の可能性と熟練した人材が必要です」と、Ontinue の AI エンジニアリング リードである Iris Safaka 氏は言います。
彼女は、AWS、Azure、Google Cloud などのプラットフォームで AI ワークロードを設計、デプロイ、最適化する AI クラウド エンジニアと、AI 機能をビジネス価値に変換する AI プロダクト マネージャーの重要性を強調しています。
従来の PM とは異なり、AI プロダクト マネージャーは、モデルが再トレーニングされるにつれて変化する確率的システムを監督し、実験、不確実性、倫理的配慮に快適さが必要です。
技術スキルとビジネス洞察力
Indicium のデータ サイエンス マネージャーである Igor Beninca 氏は、AI の成功には技術的専門知識と戦略的専門知識の両方が必要であると強調します。
「技術的な面では、統計、データ構造、Python のような主要言語の強固な基盤は、参入の代償です」と彼は言います。さらに、モデルをスケーラブルで反復可能なビジネス資産に変換するには、主要なクラウドAIプラットフォームとMLOpsプラクティスに習熟することが不可欠です。
技術的な面では、ビジネスの洞察力、戦略的思考、コミュニケーションも同様に重要であるとベニンカ氏は言います。AI の専門家は、モデルのパフォーマンスをビジネス成果に結び付け、エンジニアリング チームと経営幹部の両方にリスクと機会を説明できなければなりません。
「ストーリーテリングとコミュニケーションは不可欠です」と彼は指摘します。
つまり、技術専門家は、複雑な AI イニシアチブの価値とリスクを経営幹部にできるだけ明確に説明する必要があります。
AIへのキャリアの途中での移行
キャリアの途中で方向転換しようとしている専門家にとって、的を絞ったスキルアップと実践的なプロジェクトが鍵となります。AWS、Azure、またはGoogle CloudのAIクラウド開発の認定資格を取得すると、最新のAIを強化するインフラストラクチャ環境に触れることができます。
Hugging Face、LlamaIndex、FAISS などのオープンソース フレームワークを使用すると、実務家は個人的なプロジェクトを構築し、実際の経験を積むことができます。「フェイルファスト」のプロトタイピングの考え方を採用することで、アイデアを迅速に検証し、スケーラブルなソリューションへのコストのかかる投資を回避できます。
Safaka 氏は、AI エンジニアと AI QA エンジニア の役割は、インフラストラクチャ、セキュリティ、システム統合のバックグラウンドを活用して、IT プロフェッショナルにとって自然な移行であると述べています。
ファーンズワース氏は、ほとんどのITワーカーはすでにデータとシステムの基盤を持っており、AIリテラシーが次の論理層になっていると付け加えています。
「ワークフローの自動化やクラウド環境の管理など、AI がすでに行っていることにどのように接続するかを学ぶことから始めましょう」と彼は言います。「ユースケースが最優先で、ツールは二の次です。」
経験とポートフォリオの構築
認定資格やブートキャンプは知識のベースラインを作成しますが、雇用主は最終的に実践的な能力の証明を求めています。ベニンカ氏は、成功したプロジェクトを紹介するポートフォリオは、現実世界の状況下での問題解決、適応性、回復力を示していると主張しています。
「認定資格があれば面接を受けるかもしれませんが、現実世界への影響を示すポートフォリオが仕事に就くのです」と彼は言います。
ファーンズワース氏も同意すると述べ、雇用主はあなたが研究したものだけでなく、あなたが構築したものを見たいと考えていると指摘します。
「何に取り組んでいても、自分の作品を見せて、成果のポートフォリオを構築するようにしてください」と彼は言います。
今後のAIキャリアロードマップ
AIや機械学習の職種の市場は、業界がAIをより多くのワークフローに統合するにつれて拡大すると予想される。成功は、技術スキル、ビジネス洞察力、適応性、継続的な学習の組み合わせにかかっています。
IT プロフェッショナルや意欲的な AI スペシャリストにとって、AI キャリア ロードマップは単純明快で、強固な技術基盤から始めて、ビジネスとコミュニケーションのスキルを追加し、認定資格を取得し、実践的な経験を積むことができます。
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