5 อาชีพที่เติบโตขึ้นพร้อมๆ กับ AI

ช่วงนี้มีกระแสความหวาดกลัวว่า AI หรือปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) จะทำให้คนตกงานเป็นจำนวนมาก แต่แท้จริงแล้ว AI จะทำให้เกิดงานใหม่ๆ ขึ้น และช่วยให้งานของมนุษย์สบายขึ้น เพียงแต่เราต้องมีการปรับตัว และพัฒนาทักษะของตนเอง เรียนรู้การใช้เทคโลยีและนวัตกรรมต่างๆ ที่พัฒนาขึ้นมาให้ทัน รวมถึงผู้ประกอบการที่จะต้องสนับสนุนให้แรงงานได้เรียนรู้พัฒนาความสามารถ เพื่อเป็นกำลังสำคัญในภาคอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วย

รายงานฉบับใหม่ของ Gartner ระบุว่า ในปี 2020 แม้ว่า AI จะลดการจ้างงานไป 1.8 ล้านตำแหน่ง แต่ก็จะสร้างงานใหม่ได้ 2.3 ล้านตำแหน่ง Peter Sondergaard หัวหน้านักวิจัยของ Gartner คาดการณ์ว่า AI จะเพิ่มความสามารถของแรงงานและอาจเป็นผู้สร้างงานทั้งหมด

Babak Hodjat CEO ของ Sentient Technologies ระบุว่ามี 5 อาชีพที่จะเติบโตขึ้นอย่างมีนัยสำคัญไปพร้อมๆ กับ AI ได้แก่ 
• Data Scientists
• AI/Machine Learning Engineers
• Data Labeling Professionals
• AI Hardware Specialists
• Data Protection Specialists

1) Data Scientist

Data Scientist หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสายพันธ์ใหม่ของผู้เชี่ยวชาญการวิเคราะห์ข้อมูล มีหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมที่ซับซ้อน การหาแนวโน้ม และการอนุมาน การค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ ซึ่งจะช่วยให้บริษัทตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด

ตัวอย่างของการใช้ Data Science:

• Netflix ทำการผลิตภาพยนต์ที่ตรงกับความสนใจของผู้ชม ตามรูปแบบที่วิเคราะห์ได้จากสถิติการชมภาพยนต์ของสมาชิก
• Target ทำการแบ่งกลุ่มลูกค้าและวิเคราะห์พฤติกรรมเฉพาะของลูกค้า เพื่อเป็นแนวทางในการส่งข้อความที่แตกต่างกันในแต่ละกลุ่ม
• Procter & Gamble ใช้แบบจำลอง time-series เพื่อให้เข้าใจถึงความต้องการของลูกค้าในอนาคตที่ชัดเจนยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยให้บริษัทสามารถวางแผนการผลิตได้อย่างเหมาะสม

IBM คาดการณ์ว่าความต้องการ Data Scientist จะเพิ่มขึ้น 28% ภายในปี 2020 โดยความต้องการของ data scientists, data developers, และ data engineers จะเพิ่มขึ้นเป็น 700,000 รายต่อปี โดยรายได้ของ Data Scientist ทั้งที่เป็นผู้เชียวชาญและเป็นระดับปริญญาเอกที่จบใหม่จะมีรายได้ต่อปีอย่างน้อย $300,000 ถึง $500,000

2) AI/Machine Learning Engineers

AI/Machine learning engineers หรือวิศวกร ML โดยส่วนใหญ่แล้วจะทำงานร่วมกับ Data Scientist ดังนั้นความต้องการ ML engineers ก็จะเพิ่มขึ้นตามความต้องการ Data Scientist ML engineers จะมีความเชี่ยวชาญทางด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ และมีทักษะในการเขียนโค้ดที่แข็งแรง แต่ Data Scientist จะเชี่ยวชาญในด้านสถิติและการวิเคราะห์

ในยุคก่อน AI และ Machine Learning จะเป็นการศึกษาวิจัยในมหาวิทยาลัยเป็นส่วนมาก แต่ในปัจจุบันทุกอุตสาหกรรมต้องการประยุกต์ใช้ AI และ Machine Learning ให้เข้ากับงานของตนเองทำให้ปริมาณวามต้องการ AI/Machine learning engineers เพิ่มขึ้นสูงมาก

นอกจากนี้ตามบริษัทต่างๆ ก็กำลังเผชิญความท้าทายในการหาแรงงานที่มีทักษะและความรู้ ทางด้าน AI ต่างๆ เช่น การรู้จำภาพ (Image Recognition), การรู้จำเสียง (Voice Recognition) และ การรักษาความปลอดภัยของไซเบอร์ (Cyber Security) เป็นต้น

3) Data Labeling Professionals

Data labeling professionals คือผู้เชี่ยวชาญใน label ข้อมูล หรือการระบุชื่อประเภทของข้อมูล

ในยุค AI ที่มีปริมาณข้อมูลมหาศาลและหลายหลายรูปแบบ Data labeler จะกลายเป็นแรงงานหลักที่ต้องการเป็นจำนวนมาก การ Label ข้อมูลเป็นการเตรียมข้อมูลให้ Machine Learning สามารถนำไปใช้ได้ ตัวอย่างเช่นถ้าเราต้องการ เทรนระบบให้รู้จักภาพเครื่องบิน โดยเรามีภาพเป็นล้านภาพซึ่งมีทั้งภาพที่มีเครื่องบินและไม่มีเครื่องบิน เราต้องการคนที่จะมาช่วยในการระบุหรือ label ภาพแต่ละภาพบางส่วนก่อนว่าภาพไหนมีเครื่องบินหรือไม่มี

4) AI Hardware Specialists

AI hardware specialists คือ ผู้ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้านฮาร์ดแวร์ ซึ่งเป็นอีdแรงงานหลักตามอุตสาหกรรมต่างๆ ในยุค AI เช่นการผลิต GPU chips บริษัทยักษ์ใหญ่ทางเทคโนโลยีต่างๆ ก็ได้สร้าง chips เฉพาะของตนเองกันแล้วเช่น Intel ก็ได้สร้าง chip เฉพาะสำหรับงาน Machine Learning ในขณะที่ IBM และ Qualcomm ก็สร้างสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ ทีออกแบบสำหรับรันงาน Neural Network เช่นเดียวกับ Facebook ที่ก็ช่วย Qualcomm ในการพัฒนาเทคโนโลยีทางด้าน Machine Learning

จากความต้องการใช้ชิพและฮาร์ดแวร์ของ AI ที่เพิ่มขึ้น ทำให้มีการเติบโตในอุตสาหกรรมการผลิตที่ทุ่มเทให้กับการสร้างผลิตภัณฑ์เฉพาะเหล่านี้ ซึ้งทำให้เกิดความต้องการแรงงานทางด้านนี้อย่างมาก

5) Data Protection Specialists

Data protection specialists หรือ ผู้เชี่ยวชาญในการป้องกันความปลอดภัยของข้อมูล ในอนาคตจะมีความต้องการอย่างมาก เนื่องจากการเพิ่มขึ้นของข้อมูลที่มีค่า การเพิ่มขึ้นของ Machine Learning และการเขียนโค้ด

การรักษาความปลอดภัยระบบฐานข้อมูล โปรแกรม ฟังก์ชั่นและข้อมูลภายในระบบ จะกลายเป็นสิ่งสำคัญยิ่งขึ้นเนื่องจากเครือข่ายจะเปิดกว้างมากขึ้นเพื่อการเข้าถึงที่กว้างขึ้นโดยเฉพาะจากอินเทอร์เน็ต

แม้ว่า AI สามารถใช้เพื่อเพิ่มความเร็วในกระบวนการประจำและมีโอกาสที่จะย้ายคนงานบางคนในอนาคต แต่ก็จะสร้างงานมากกว่าที่จะทำลาย มนุษย์ยังคงมีความจำเป็นสำหรับกระบวนการวิเคราะห์การจัดและการสรุปข้อสรุป นี่คือเหตุผลที่บทบาทของมนุษย์ในการสร้างการใช้งานและการป้องกัน AI จะมีความสำคัญมากขึ้น

AI เป็นก้าวต่อไปของมนุษยชาติ เทคโนโลยีนี้กำลังสร้างเครื่องมือเพื่อทำให้ชีวิตง่ายขึ้นและลดความจำเป็นในการปฏิบัติงานของมนุษย์ การฝึกอบรมแรงงานเพื่อเปลี่ยนไปใช้งานใหม่เหล่านี้เป็นสิ่งที่เราควรให้ความสำคัญและโอกาสสำหรับการเติบโตของงานที่แน่นอน