AI飽和

我定期分享資源來學習AI和數(shù)據(jù)科學，無論是Google或哈佛的課程，還是YouTube的完整教程。

同時，我聽到了這樣的擔憂：“學習AI和數(shù)據(jù)科學是否為時已晚?”

令人擔憂的是，隨著數(shù)百萬學生正在學習機器學習，這一領(lǐng)域正變得越來越飽和。畢竟，人工智能工作的數(shù)量是有限的，尤其是在全球經(jīng)濟衰退期間。

吳安德(Andrew Ng)在Coursera上著名的機器學習課程有近400萬學生。

在撰寫本文時，如果您在LinkedIn Jobs上搜索“機器學習”，則將發(fā)現(xiàn)100,000多個工作。

顯然，學生人數(shù)比空缺職位要多得多-比率幾乎為40：1，僅查看一門Coursera課程的學生人數(shù)即可。

為什么它仍然值得

也就是說，出于多種原因，學習AI仍然值得。

內(nèi)部創(chuàng)業(yè)

首先，讓我們談?wù)勂髽I(yè)內(nèi)創(chuàng)業(yè)。人工智能的構(gòu)建和部署比以往任何時候都更加輕松快捷，尤其是在使用無代碼AI工具(例如Obviously.AI)的情況下，這意味著員工可以通過在其技能組合中添加AI來增加更多價值。

這些內(nèi)部企業(yè)家在其組織中發(fā)現(xiàn)AI用例并沒有增加LinkedIn上的空缺職位數(shù)量，但有無數(shù)示例。

任何員工成為AI企業(yè)家都會有巨大的動力：可以使工作中重復無聊的部分自動化，并專注于以人為中心的創(chuàng)造性工作。更不用說，人工智能技能可以提高您的薪水和職業(yè)。

例如，營銷人員可以使用AI預(yù)測客戶行為，建立角色并確定主要的人口統(tǒng)計信息。零售員工可以優(yōu)化分類，預(yù)測庫存消耗，預(yù)測人員需求等等。保險員工可以使用AI預(yù)測保險索賠，訴訟風險，代位的機會等等。

AI內(nèi)部企業(yè)家的可能性是無限的。

創(chuàng)業(yè)精神

約10萬機器學習工作中還沒有包括另一個巨大的機會領(lǐng)域：創(chuàng)業(yè)精神。

創(chuàng)業(yè)是內(nèi)部創(chuàng)業(yè)的風險更高的一面。這意味著要走自己的路，尋找新的方法來增加市場價值，而通常沒有任何形式的支持，支持或穩(wěn)定性。

同時，這種高風險伴隨著高回報的潛力。

假設(shè)您以第30名員工的身份加入了硅谷的一家初創(chuàng)公司(還很早)，并且您是該領(lǐng)域的優(yōu)秀工程師之一。根據(jù)Holloway，您可以期望獲得0.25%–0.5%的股權(quán)。

如果您獨自出擊，作為一個獨立創(chuàng)始人，那么您就有100%的權(quán)益可以開始。通過招募自己的聯(lián)合創(chuàng)始人，員工和投資者，這一數(shù)字將會減少，但還有更多的潛力。

不斷學習

即使您對創(chuàng)業(yè)精神，創(chuàng)業(yè)精神或擔任新職務(wù)不感興趣，也要說些關(guān)于不斷學習的知識。

從您在Amazon，Spotify，Netflix或Tinder上獲得的建議，到您在Google或YouTube上看到的搜索結(jié)果，甚至到COVID-19跟蹤，疫苗開發(fā)和疫苗推出，AI現(xiàn)已在每個行業(yè)中找到。

為了了解新技術(shù)并真正了解當今世界，必須學習AI。

結(jié)論

學習AI是值得的，而且永遠都是。即使就業(yè)市場飽和(還沒有，因為仍然有合格的工作機會供職)，創(chuàng)新型內(nèi)部企業(yè)家和企業(yè)家總有潛力。為了保持關(guān)聯(lián)性，AI技能正迅速成為必備條件。