5 งานที่จะเกิดขึ้นใหม่ในยุค AI

ยุคของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence, AI) ที่กำลังมาถึงไม่ใช่แค่เป็นยุคที่เต็มไปด้วยความท้าทายเท่านั้น แต่ยังเป็นยุคที่เปี่ยมล้นไปด้วยศักยภาพและโอกาสสำหรับบุคลากรในสายงานต่างๆ ด้วยเช่นกัน ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึง 5 งานที่จะเกิดขึ้นใหม่ฝ่าฟันยุคแห่ง AI พร้อมทั้งกระตุ้นความคิดและเตรียมความพร้อมสำหรับนักเรียนหนุ่มสาวที่สนใจการเป็นบุคลากรในอนาคต

1. วิศวกรข้อมูล (Data Engineer)

ด้วยข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ถูกผลิตออกมาแบบวันต่อวัน AI จึงต้องการบุคลากรที่สามารถจัดการและปรับโครงสร้างข้อมูลเพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ วิศวกรข้อมูลมีหน้าที่เชื่อมต่อกับนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักพัฒนาสำหรับสร้างระบบเก็บข้อมูล, ตั้งค่าการสตรีมข้อมูล, และการเขียนโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพเพื่อรักษาคุณภาพข้อมูล

ตัวอย่างโค้ด: การใช้ Apache Hadoop ในการจัดการ Big Data

from hdfs import InsecureClient
client = InsecureClient('http://hadoop:50070', user='hdfs')

2. เจ้าหน้าที่ความเสี่ยง AI (AI Risk Officer)

เมื่อ AI ถูกนำมาใช้งานมากขึ้น การคาดการณ์ผลกระทบและความเสี่ยงเป็นเรื่องจำเป็น เจ้าหน้าที่ความเสี่ยง AI มีหน้าที่ในการวิเคราะห์และประเมินผลกระทบจากการใช้งาน AI และนำเสนอแนวทางมาตรการความปลอดภัยและป้องกันความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

3. นักกฎหมายด้าน AI (AI Lawyer)

มีบทบาทสำคัญในการให้คำปรึกษาและสัมภาษณ์คำปรึกษาทางกฎหมายเกี่ยวกับการพัฒนาและการใช้งาน AI ในองค์กรต่างๆ ครอบคลุมตั้งแต่ข้อกังวลเกี่ยวกับลิขสิทธิ์, การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล, ถึงกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องกับ AI

4. นักวิจัย AI (AI Researcher)

ไม่เพียงแต่การพัฒนา AI ในระดับพื้นฐานเท่านั้น แต่ต้องมีการวิจัยและพัฒนาการใช้งาน AI ในมิติต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติ, การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์, และการเรียนรู้ของเครื่อง

ตัวอย่างโค้ด: การใช้โมเดล TensorFlow สำหรับการจำแนกภาพ

import tensorflow as tf

# Load and prepare the MNIST dataset
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Build the tf.keras Sequential model by stacking layers
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compile and train the model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

5. ผู้ประสานงาน AI (AI Coordinator)

ในหลายๆ องค์กรที่เริ่มใช้ AI จะต้องมีบุคคลที่ทำหน้าที่สะพานบันไดระหว่างความต้องการของงานธุรกิจกับทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ผู้ประสานงาน AI มีความเข้าใจทั้งในมิติของธุรกิจและเทคโนโลยี ช่วยให้การทำงานเป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิผล

การเตรียมความพร้อมสำหรับยุค AI เป็นเรื่องที่นักเรียนหรือผู้ที่สนใจในวงการ IT ควรตระหนัก เรียนรู้ทักษะใหม่ๆ และปรับตัวเพื่อให้สอดรับกับความต้องการของตลาดงานที่เปลี่ยนแปลงไป ศึกษาโปรแกรมมิ่ง พัฒนาความรู้เกี่ยวกับ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลจะเป็นกุญแจสำคัญที่เปิดประตูสู่โอกาสในอนาคตได้

แม้ว่าบทความนี้จะไม่ได้เชิญชวนโดยตรงให้มาเรียนกับเราที่ EPT แต่หวังว่าจะสามารถปลูกฝังแรงบันดาลใจและกระตุ้นให้ทุกคนยกระดับทักษะของตนเองให้ทันต่อยุคสมัยการปฏิวัติของปัญญาประดิษฐ์ได้

ไม่ว่าจะด้วยการศึกษาด้วยตนเอง, เข้าร่วมเวิร์กช็อป, หรือหาหลักสูตรที่ตรงใจ, มุ่งหวังว่าทุกๆ คนจะสามารถถือกระบี่ประกาศศักดิ์ศรีในการเป็นบุคลากรที่ทันสมัยและพร้อมสำหรับยุค AI ต่อไปได้!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/