各企業對工作場所中的AI持樂觀態度，但AI的迅速普及也催生了對新人才的需求，以幫助設計、開發、實施和維護AI工具和服務。

AI的受歡迎程度不僅在科技行業迅速增長，而且在其他所有行業也同樣如此，因為各企業正迅速采用這項技術以簡化業務流程。

Foundry最近對高級IT專業人員進行的一項調查發現，預計到2025年底，AI支出將保持穩定，61%的企業表示他們計劃增加支出，而只有1%的企業表示他們計劃減少支出，總計有88%的企業表示，他們已經投資或計劃投資于幫助內部構建AI能力的工具。

各企業正在投資于構建AI能力的工具，重點關注技能發展和學習平臺(39%)、數據可視化和報告(37%)、數據存儲和管理(37%)、自然語言處理(32%)以及項目管理(31%)。員工生產力也是AI采用的一個重要驅動力，68%的企業將其列為推動AI投資的首要任務。其他原因包括改善客戶服務(55%)、促進創新(54%)、擴大收入機會(47%)、加快開發速度(44%)以及對實時信息的需求(42%)。

隨著這項技術的普及，對相關角色的需求也在增加，以幫助在企業中設計、開發、實施和維護AI。

此外，Foundry的AI調查還確定了公司希望填補的幾個角色，以幫助將AI融入工作場所。以下是公司目前正在招聘或計劃招聘以直接應對其新興AI戰略的前11個角色。

機器學習工程師

機器學習(ML)工程師負責將業務需求轉化為明確界定的ML項目，并指導ML解決方案的設計和實施。此角色負責在企業中培訓、開發、部署、安排、監控和改進可擴展的ML解決方案，它還需要一系列廣泛的技能，包括模型架構、數據和ML管道創建、軟件開發技能、對流行MLOps工具的經驗，以及對BERT、GPT和RoBERTa等工具的經驗。ML工程師的目標是最終使ML在整個企業中更加易于訪問，以便每個人都能從這項技術中受益。根據調查，20%的受訪者表示他們已經聘請了ML工程師來支持AI，而55%的受訪者表示他們有計劃聘請該角色。

深度學習工程師

深度學習工程師負責領導AI和ML系統、工具和應用程序的算法研究、開發和維護。深度學習是AI的一個子集，對企業中AI工具和資源的開發至關重要。此角色負責構建和維護強大的AI算法，識別數據需求，并找到更好的方法來自動化業務流程以提高性能。諸如聊天機器人、虛擬助手、面部識別、醫療設備和自動駕駛汽車等技術都依賴于深度學習來創建有效的產品。隨著公司繼續采用AI，深度學習工程師對于希望利用AI并將其集成到業務流程、服務和產品中的企業來說至關重要。根據調查，15%的受訪者表示他們已經聘請了深度學習工程師來支持AI，而54%的受訪者表示他們有計劃聘請該角色。

提示工程師

提示工程師負責為AI系統設計、優化和構建指令，以從GenAI模型(如ChatGPT)中產生特定的文本、圖像、代碼和其他輸出。隨著各企業采用AI工具并尋找專業人員來充分利用其AI投資，這一角色在各個行業中的需求都在增長。雖然AI工具使構建和優化軟件和服務變得更加容易，但它們需要特定的輸入提示來實現所需的輸出。提示工程師通常需要AI研究、軟件開發、編程、自然語言處理(NLP)、機器學習以及數據處理和預處理方面的經驗和技能。根據調查，15%的受訪者表示他們已經聘請了提示工程師來支持AI，而54%的受訪者表示他們有計劃聘請該角色。

數據科學家

隨著各公司采用AI，他們需要數據科學家來幫助通過分析和AI從客戶和業務數據中驅動更好的見解。對于大多數公司來說，AI系統依賴于大型數據集，這需要數據科學家的專業知識來導航。職責包括構建解決客戶和業務需求的預測建模解決方案，與其他相關團隊一起實施分析模型，并幫助企業從傳統軟件過渡到AI融合的軟件。此角色需要自然語言處理、編碼語言、統計模型以及大型語言和GenAI模型方面的經驗。根據調查，26%的受訪者表示他們已經聘請了數據科學家來支持AI，而53%的受訪者表示他們有計劃聘請候選人。

AI研究人員

AI對企業來說仍然是新領域，還有很多需要探索的地方，這就是為什么他們希望聘請AI研究人員來幫助確定業務中AI的最佳可能應用。AI研究人員幫助開發新的模型和算法以提高GenAI工具和系統的效率，并確定AI如何用于改進流程或實現業務需求的機會。AI研究人員需要了解數據和自動化基礎設施、ML模型、AI工具和算法、數據科學、編程以及如何從頭開始構建AI模型。根據調查，18%的受訪者表示他們已經聘請了AI研究人員來支持AI，而52%的受訪者表示他們有計劃聘請該角色。

算法工程師

算法工程師(有時也稱為算法開發者)負責為軟件和計算機系統構建、創建和實施算法，以實現特定的任務和業務需求。此角色需要編程語言、測試和調試、文檔編寫以及算法設計方面的知識。這些工程師負責解決企業中的復雜計算問題，經常使用大型數據集來設計解決業務需求的復雜算法。企業依靠算法工程師來幫助導航AI技術，依賴這些專家來擴展和部署AI解決方案，考慮所有倫理和偏見影響，并確保它們符合所有合規和監管要求。根據調查，17%的受訪者表示他們已經聘請了算法工程師來支持AI，而51%的受訪者表示他們有計劃聘請該角色。

AI聊天機器人開發者

聊天機器人是商業環境中最早且最常見的AI應用之一，你很可能已經在某個時候與AI聊天機器人進行過交互。AI聊天機器人開發者幫助開發和構建聊天機器人工具，以將客戶引導至正確的關聯人員，連接用戶與重要文檔，并減輕客戶服務代表的一些負擔。隨著AI的興起，聊天機器人變得更加復雜，出現了諸如ChatGPT、Bard、Replika、Cleverbot等服務，這些服務已證明對企業來說是有力的工具。聊天機器人技術在各個行業中都有需求，企業渴望聘請AI聊天機器人開發者來幫助構建內部聊天機器人工具，以簡化客戶服務、預約安排、社交媒體互動、用戶支持，甚至營銷和促銷活動。此角色需要編程語言、AI/ML概念和框架、NLP以及強大溝通技能方面的技能和專業知識。根據調查，21%的受訪者表示他們已經聘請了AI聊天機器人開發者來支持AI，而44%的受訪者表示他們有計劃聘請該角色。

首席AI官

隨著AI成為技術的基石，首席AI官(CAIO)的角色正變得越來越常見，以幫助監督和管理企業的AI基礎設施。這是一個高級執行職位，旨在幫助指導企業通過擁抱AI的數字轉型，具有深厚的技術知識和行業實踐經驗。此角色需要AI倫理、治理和合規、隱私、安全方面的強大知識，以及運行AI專業團隊所需的領導力和溝通技能。隨著企業繼續構建AI工具并將AI集成到勞動力中，CAIO的角色將變得越來越重要，以幫助指導企業通過這一重大轉變。根據調查，16%的受訪者表示他們已經聘請了CAIO來支持AI，而44%的受訪者表示他們有計劃聘請該角色。

AI作家

AI作家負責使用GenAI創建書面內容，然后審查、編輯和重寫該內容，以快速生成博客文章、文章和社交媒體更新，速度比平均人類快。此角色需要強大的SEO、提示工程、NLP、內容管理、數據分析以及對流行AI工具的知識。你還需要對圍繞AI寫作的版權法和倫理考慮有深入的理解和知識，這些仍在討論和演變中。根據調查，14%的受訪者表示他們已經聘請了AI作家來支持AI，而44%的受訪者表示他們有計劃聘請該角色。

AI藝術家

與AI作家類似，AI藝術家使用AI為公司創建藝術品，包括標志、品牌標識、庫存圖像和其他用于產品、服務和營銷活動的創意內容。此角色需要創意經驗與NLP、ML、AI和提示工程方面的技術知識相結合。你需要確保創建出正確的圖像，并具備編輯和改進AI輸出的技能和眼光，以確保它們準確地代表品牌。與AI寫作類似，AI藝術也是另一個有爭議的話題，它引發了關于藝術自動化的批評。盡管如此，隨著企業采用這一AI實施方式來加速廣告活動、簡化在線內容發布以及加快創意工作的交付時間，AI藝術家正成為一個越來越受歡迎的角色。根據調查，10%的受訪者表示他們已經聘請了AI藝術家來支持AI，而41%的受訪者表示他們有計劃聘請該角色。

自然語言處理工程師

NLP工程師是任何企業中擁抱AI的關鍵角色。AI在很大程度上依賴于NLP來改進溝通，并創建需要與用戶有效溝通的聊天機器人和其他AI服務，無論用戶提出何種查詢。此角色負責訓練NLP系統、開發模型、運行實驗、識別適當的工具和算法，并對模型進行定期維護和分析。候選人通常具有大數據、編碼、模型選擇和定制、語言建模、語言翻譯以及使用NLP工具進行文本摘要方面的經驗。NLP在文本轉語音(TTS)和語音轉文本(STT)、聊天機器人和虛擬助手以及其他旨在與用戶實時交互的AI工具中發揮著重要作用。根據調查，17%的受訪者表示他們已經聘請了NLP工程師來支持AI，而18%的受訪者表示他們有計劃聘請該角色。