Dengan pendanaan lebih dari US$5 miliar, Kecerdasan Buatan telah mencatat rekor jumlah investasi sepanjang tahun ini dan jumlah ini diperkirakan akan terus bertambah. AI telah memantapkan pijakannya di hampir semua industri sebagai teknologi yang unggul. Signifikansinya bagi masyarakat tidak dapat diabaikan. Ini digunakan dalam analisis iklim, penyembuhan kanker, mobil self-driving dan banyak bidang lainnya. Dengan semua hype seputar pengenalannya yang hampir berakhir, sekarang saatnya bagi industri yang menggunakan teknologi ini untuk mewujudkan upaya nyata dalam menerapkannya dalam proses.
Dalam kompetisi pengenalan wajah 'MegaFace' yang baru-baru ini diadakan, NTechLab, perusahaan rintisan Rusia mengalahkan Google, raksasa teknologi. Ini hanya membuktikan bahwa teknologi buatan jauh lebih unggul daripada teknologi tradisional. Dan untuk alasan ini saja, permintaan untuk insinyur pembelajaran mesin (ML), ilmuwan data, peneliti mesin, dan bidang terkait lainnya telah melonjak dan yang suatu hari akan menggantikan semua bidang ilmu komputer yang ada.
Daftar keahlian yang diharapkan akan banyak diminati di tahun mendatang adalah:
Mengelola tenaga kerja atau tim ilmuwan data, insinyur kecerdasan buatan bukanlah tugas kecil. Para pemimpin teknologi seperti “Chief Information officer”, “Chief Data Officers”, dan “Chief Technology Officers” akan membawa banyak pengalaman dan keahlian, dan menemukan staf semacam itu untuk AI sangatlah penting.
Mengelola tenaga kerja atau tim ilmuwan data, insinyur kecerdasan buatan bukanlah tugas kecil. Para pemimpin teknologi seperti “Chief Information officer”, “Chief Data Officers”, dan “Chief Technology Officers” akan membawa banyak pengalaman dan keahlian, dan menemukan staf semacam itu untuk AI sangatlah penting.
AR hanya meningkat ketangguhannya dengan setiap tahun yang datang dengan berbagai cara untuk menempatkan gambar yang dihasilkan komputer di atas pandangan pengguna tentang realitas sehingga menciptakan dunia yang berakar pada waktu nyata dan virtual. Memproduksi fitur perangkat keras dan perangkat lunak yang mendukung aplikasi AR dan ML ini dengan memanfaatkan chip baru dan antarmuka pemrograman aplikasi akan membutuhkan sekumpulan orang yang ahli dalam membayangkan dan mengembangkan produk hingga akhir.
Implementasi pembelajaran mesin tidak memerlukan matematika hardcore. Alih-alih, masalahnya adalah membangun intuisi untuk memilih jenis alat yang tepat yang akan digunakan untuk memecahkan masalah tertentu. Dan, untuk membangun kesadaran dan pengetahuan intuisi kerja semacam ini tentang berbagai algoritma, model dan batasannya, dan pengorbanan diperlukan. Algoritma tertentu tidak bekerja cukup baik berkaitan dengan masalah debugging yang merupakan salah satu masalah paling mendasar dalam pembelajaran mesin untuk diidentifikasi. Keterampilan semacam itu dikembangkan dari waktu ke waktu dengan paparan, dan orang-orang dengan kemampuan untuk bereksperimen dengan jaringan yang berbeda sangat dihargai.
Risiko dunia maya adalah masalah bisnis dan karenanya memiliki risiko lebih besar daripada masalah terkait teknologi informasi. Terlepas dari tanggung jawab yang diperluas dan peran petugas keamanan siber yang sangat penting, mereka sering dianggap kurang penting dalam sebuah organisasi. Namun menurut Bob West, Chief Trust Officer di CipherCloud: “Peran semakin penting dengan setiap pelanggaran keamanan dan kerentanan keamanan yang teridentifikasi. Ancamannya jauh lebih agresif dan berkisar dari negara bangsa hingga organisasi kriminal.” Dengan infiltrasi jaringan baru-baru ini, pemangku kepentingan perusahaan sekarang menuntut penanganan yang tajam dari masalah ini sehingga meningkatkan kebutuhan akan keahlian teknologi di bidang ini.
Dengan penerapan SaaS, organisasi tidak perlu menginstal atau menjalankan aplikasi di komputer atau pusat data mereka sendiri. Dengan demikian, semua pengeluaran yang berkaitan dengan akuisisi, perizinan, dan pemeliharaan akan dihilangkan. Keahlian virtualisasi Amazon AWS membantu menonjol dari yang lain dan profesional dengan pengalaman di cloud stack, DevOps, komputasi cloud akan memiliki peluang besar untuk mendapatkan pekerjaan teratas.
Singkatnya, untuk tetap kompetitif organisasi dan industri membutuhkan orang-orang dengan keahlian yang berkaitan dengan proses eksplorasi daripada proses logis tradisional. Dengan peningkatan teknologi AI, insinyur tradisional sekarang akan segera diganti dan dengan demikian orang akan terus-menerus perlu menyadari dan memperbarui keterampilan mereka agar tetap relevan.
0 
Star