AIGC正在迅速改变商业世界的格局，几乎每个行业的采用率都很快。企业正在转向AIGC，以简化业务流程，开发专有AI技术，并减少人工劳动，以解放员工从事的更密集的任务。最近对Foundry的高级IT专业人员进行的一项调查发现，57%的IT企业已经确定了几个AIGC用例的领域，25%的企业已经启动了试点计划，41%的企业正在培训和提高AIGC员工的技能。
在未来6至12个月内，AIGC最受欢迎的预期用途包括内容创建(42%)、数据分析(53%)、软件开发(41%)、业务洞察(51%)、内部客户支持(45%)、产品开发(40%)、安全(42%)和流程自动化(51%)。企业还乐观地认为，AIGC将提高生产力和改善业务成果，58%的人表示他们相信AIGC将使员工更有效率，55%的人表示AIGC注入的产品会带来更好的业务结果，55%的人表示AIGC使员工能够更专注于增值任务。
随着这项技术变得越来越流行，它增加了对相关角色的需求，以帮助设计、开发、实施和维护企业中的AIGC技术。Foundry的AI调查还确定了几个公司正在寻求招聘的角色，以帮助将AIGC整合到工作场所。以下是公司目前正在招聘或计划招聘的11个职位，以顺应AIGC的应用趋势。
1、数据科学家
随着公司拥抱AIGC，他们需要数据科学家使用分析和AI来帮助从客户和业务数据中获得更好的洞察力。对于大多数公司来说，AI系统依赖于大型数据集，这需要数据科学家的专业知识来导航。职责包括构建满足客户和业务需求的预测建模解决方案，与其他相关团队一起实施分析模型，并帮助企业从传统软件过渡到AI注入软件。这个职位需要有自然语言处理、编码语言、统计模型以及大型语言和生成性AI模型的经验。调查显示，28%的受访者表示他们已经聘请了数据科学家来支持AIGC，30%的受访者表示他们有招聘候选人的计划。
2、机器学习工程师
机器学习工程师的任务是将业务需求转换为范围明确的机器学习项目，并指导机器学习解决方案的设计和实施。该角色负责培训、开发、部署、调度、监控和改进企业中的可扩展机器学习解决方案。这个角色需要广泛的技能，包括模型体系结构、数据和ML管道创建、软件开发技能、使用流行的MLOPS工具的经验，以及使用BERT、GPT和Roberta等工具的经验。机器学习工程师的目标是最终使机器学习在整个企业中更容易获得，以便每个人都能从这项技术中受益。调查显示，22%的受访者表示，他们已经聘请了机器学习工程师来支持AIGC，而28%的受访者表示，他们有计划招聘该角色。
3、AI研究人员
AI对企业来说是一个新领域，关于这项技术还有很多需要发现的地方，这就是为什么他们希望聘请AI研究人员来帮助确定AI在企业中可能的最佳应用。AI研究人员帮助开发新的模型和算法，这些模型和算法将提高生成性AI工具和系统的效率，改进现有的AI工具，并确定如何使用AI来改进流程或实现业务需求的机会。AI研究人员需要了解数据和自动化基础设施、机器学习模型、AI工具和算法、数据科学、编程，以及如何从头开始构建AI模型。调查显示，31%的受访者表示，他们已经聘请了AI研究人员来支持AIGC，而19%的受访者表示，他们有计划招聘这一角色。
4、算法工程师
算法工程师有时被称为算法开发人员，他们的任务是为软件和计算机系统构建、创建和实现算法，以实现特定的任务和业务需求。算法工程师的角色需要编程语言、测试和调试、文档，当然还有算法设计方面的知识。这些工程师负责解决企业中的复杂计算问题，通常使用大型数据集来设计复杂的算法，以满足和解决业务需求。企业依赖算法工程师帮助导航AIGC技术，依赖这些专家来扩展和部署AIGC解决方案，考虑所有道德和偏见影响，并确保它们符合所有合规和监管要求。调查显示，16%的受访者表示他们已经聘请了算法工程师来支持AIGC，而31%的受访者表示他们有计划招聘这一角色。
5、深度学习工程师
深度学习工程师负责领导算法的研究、开发和维护，这些算法为AI和机器学习系统、工具和应用程序提供信息。深度学习是AI的一个子集，对于开发企业中的AIGC工具和资源至关重要。这一角色负责构建和维护强大的AI算法，识别数据需求，并找到更好的方法来自动化业务中的流程以提高性能。聊天机器人、虚拟助手、面部识别、医疗设备和自动化汽车等技术依赖深度学习来创造有效的产品。随着公司继续拥抱AIGC，深度学习工程师对于希望利用AI并将其集成到业务流程、服务和产品中的企业来说至关重要。调查显示，16%的受访者表示他们已经聘请深度学习工程师来支持AIGC，而28%的受访者表示他们有计划招聘这一角色。
6、NLP工程师
自然语言处理(NLP)工程师对于在任何企业中采用AIGC都是至关重要的角色。AIGC在很大程度上依赖NLP来改善沟通，并创建聊天机器人和其他需要与用户有效沟通的AI服务，无论是什么查询。该角色负责培训NLP系统、开发模型、运行实验、确定适当的工具和算法，并执行模型的定期维护和分析。应聘者通常具有使用NLP工具进行大数据、编码、模型选择和定制、语言建模、语言翻译和文本摘要方面的经验。NLP在文本到语音(TTS)和语音到文本(STT)、聊天机器人和虚拟助手以及其他旨在与用户实时交互的AIGC工具等技术中发挥着重要作用。调查显示，15%的受访者表示他们已经聘请了NLP工程师来支持AIGC，27%的受访者表示他们有计划招聘这一角色。
7、AI聊天机器人开发者
聊天机器人是AI在商业环境中最早也是最常见的用途之一-很可能你在过去几年的某个时候与AI聊天机器人互动过。它们可以帮助客户找到合适的合作伙伴，将用户与重要的文档联系起来，并可以减轻客户服务代表的一些负担。随着ChatGPT、Bard、Replika、Cleverbot等服务的兴起，聊天机器人正变得更加复杂，这些服务已被证明是对企业有用的强大工具。每个行业都需要聊天机器人技术，企业渴望开发自己的聊天机器人工具，以帮助简化客户服务、预约安排、社交媒体参与、用户支持，甚至营销和促销。调查显示，15%的受访者表示，他们已经聘请了AI聊天机器人开发人员来支持生成性AI，27%的受访者表示他们有计划招聘这一角色。
8、提示工程师
Prompt工程师负责确保使用AIGC的工具，特别是文本到文本和文本到图像的AI模型，可以准确地评估用户提示并提供正确的信息。这个职位需要丰富的自然语言处理、编码、自然语言查询和人工神经网络知识。提示工程的例子可以在ChatGPT和AI图像工具等工具中看到，ChatGPT接受用户的询问并生成独特的响应，而AI图像工具则根据用户的请求生成独特的艺术和图像。对于对利用AI感兴趣的企业来说，特别是使用聊天机器人、自动助手和图像生成器，提示工程是确保这些工具有效和有用的关键角色。调查显示，11%的受访者表示他们已经聘请了Prompt工程师来支持AIGC，而26%的受访者表示他们有计划招聘这一角色。
9、首席AI官
首席AI官是一个相对较新的高级管理职位，旨在帮助企业应对工作场所AI的快速发展和需求。在将AI融入工作场所时，有很多考虑因素，特别是关于安全性、偏见、合规性和隐私。首席AI官负责通过导航和监督AI在业务中的发展和实施来监督AI战略的发展。其他职责包括监督AI的数据管理和治理、业务部门协作、道德和合规、风险管理、人才获取和团队建设，以及监控AI工具的整体性能和分析报告。调查显示，11%的受访者表示他们已经聘请了一名首席AI官来支持AIGC，21%的受访者表示他们有计划招聘这一角色。
10、AI作家
越来越多的公司正在转向AI进行内容创作，包括撰写博客文章、产品描述等。但结果并不总是完美的——通常需要人眼来编辑和修改AIGC结果，使其听起来更人性化，更容易让读者产生共鸣。公司正在寻找经验丰富的作家和编辑，他们可以使用生成性AI帮助快速扭转内容，同时确保内容写得很好，容易被目标受众理解。调查显示，10%的受访者表示，他们已经聘请了AI作家来支持AIGC，21%的受访者表示，他们有计划招聘这一角色。
11、AI艺术家
AI 艺术是AIGC的较新应用之一，中途和稳定扩散等工具在过去一年中蓬勃发展。这些工具可以接受提示或图像，并创建完全独特的内容，或对已存在的图像进行特定编辑。对于希望创建营销材料、产品图像、库存图像和其他与艺术相关的内容的企业来说，有很大的潜力。企业正在寻找经验丰富的艺术家和平面设计师，他们可以利用这些专业知识来最大限度地利用图像生成工具。艺术家拥有正确的知识和专业知识来创建提示，从而从AIGC中获得更好的结果。他们知道各种艺术领域的行话、术语和细微差别——无论是电影、艺术品还是视觉图形——这有助于确保企业从这些服务中获得他们想要的结果。根据调查，7%的受访者表示他们已经聘请了AI艺术家来支持AIGC，15%的受访者表示他们有计划招聘这个角色。
