شغل‌های آینده حوزه فریلنسینگ پس از ظهور AI

نظر شما درباره شغل‌های آینده چیست؟ همه ما می‌دانیم که ظهور هوش مصنوعی دیر یا زود قرار است حسابی آینده بازار کار را تحت تاثیر قرار بدهد. این تغییر غیرقابل جلوگیری است. به طور کلی دو دیدگاه در مواجهه با این تغییر اجتناب ناپذیر در جامعه انسانی شکل گرفته است.

دیدگاه شماره یک متعلق به افرادی است که نیمه خالی لیوان را می‌بینند. بر اساس این دیدگاه که اتفاقا در بین جامعه انسانی پرطرفدارتر از دیدگاه دیگر نیز هست، با ظهور هوش مصنوعی در نهایت همه آدم‌ها بی‌کار خواهند شد و منبع درآمد خود را از دست خواهند داد. دیدگاه دوم اما دقیقا بر خلاف عقیده شماره یک است. افرادی که از پشت پنجره شماره دو به تحولات جامعه انسانی نگاه می‌کنند، ظهور هوش مصنوعی را زمینه‌ساز شکل گیری شغل‌های آینده می‌دانند.

این دسته از افراد به جای سوگواری برای آینده، از حالا به این فکر هستند که چطور مهارت‌های خود را مطابق با شغل هایی که در آینده به وجود می‌آیند بهبود ببخشند. طرز فکر این دسته از افراد در دنیای روانشانسی تحت عنوان طرز فکر برنده شناخته می‌شود. این مقاله هدیه مدرسه بین‌المللی کسب و کار تکانش برای افرادی است که صاحب طرز فکر برنده هستند.

افرادی که قصد دارند مهارت‌های خود را مطابق با استانداردهای آینده بازار کار ارتقا ببخشند و فقط به دنبال ظرف مناسب برای پرورش استعدادهای خود می‌گردند. در این مقاله قرار است ببینیم که آیا هوش مصنوعی واقعا قرار است همه‌مان را بی‌کار کند؟ و اگرنه، رفتن به سراغ کدام دسته از مشاغل می‌تواند کمکمان که از بی‌کار شدن نجات پیدا کنیم.

آیا گسترش هوش مصنوعی شرکت‌ها را از استخدام نیروی انسانی بی‌نیاز می‌کند؟

پاسخ این سوال نمایانگر توجیهی است که در پشت این مقاله نهفته است. ساده‌تر بگویم، اگر قرار است جواب این سوال مثبت باشد، همان بهتر که خودمان را برای خواندن باقی مقاله خسته نکنیم. مگر غیر از این است؟ بیایید به جای این که سراغ پاسخ سر راست برویم، سری به شواهد و پیشبینی‌های رسمی در خصوص تاثیر هوش مصنوعی بر روی شغل‌های آینده بزنیم.

اول از همه این که بر اساس مطالعات انجام شده توسط انجمن جهانی اقتصاد یا همان WEF، رشد AI تا سال 2025 موجب به وجود آمدن نود و هفت میلیون شغل جدید خواهد شد. این آمار می‌تواند یک تفسیر بسیار مهم دیگر نیز داشته باشد که بنا بر آن:

“در لیست شغل‌های آینده، حداقل 97 میلیون آیتم وجود دارد که تعداد بسیاری از آن‌ها به هوش مصنوعی وابسته هستند”.

نکته دیگری که باید به آن دقت داشته باشید، وضعیت بازار مصرفی است. ما و میلیون‌ها نفر دیگری که روی سیاره زمین سکونت داریم، در واقع بازار مصرف تمامی سرویس‌ها و کالاهای ارائه شده توسط کمپانی‌های کوچک و بزرگ به شمار می‌رویم. هرچه آدم‌های عادی پول بیشتری دربیاورند، این بازار مصرفی پررونق‌تر خواهد بود. با توجه به این واقعیت، هیچ سرمایه‌گذاری به سراغ توسعه یک آیتم ورشکست کننده برای اقتصاد جهانی نخواهد رفت.

با توجه به این نکته، باید بگویم که گسترش هوش مصنوعی به هیچ عنوان شرکت‌ها را از استخدام نیروی انسانی بی‌نیاز نمی‌کند. اتفاقا با پیشرفت اقتصاد، شغل‌ها متنوع‌تر نیز خواهند شد. فهرست شغل‌های آینده پر از آیتم‌های هیجان‌انگیزی است که حتی فکرش را هم نمی‌کنید. در ادامه این مقاله قرار است نگاهی به برخی از مهم‌ترین شغل‌های آینده بیندازیم. شغل‌هایی که از همین حالا می‌توانید برای تصاحبشان تمرین کنید.

شناخت ماهیت مشاغلی که قرار است در آینده شکل بگیرند

به گفته تونی فرانا که از متخصصان سرشناس پژوهش در حوزه شغل‌های آینده است، صنعت کامپویتر و IT طی سال 2022 شاهد شهور مشاغل نوظهور بی‌شماری بوده است. نکته جالب توجه در خصوص این مشاعل این است که عمده آن‌ها در ردیف شغل‌های ریموت قرار می‌گیرند. این افزایش در تعداد مشاغل نوظهور حوزه IT همزمانی جالب توجهی با ظهور تدریجی AI داشته است. همین موضوع افراد بسیاری را به یادگیری مهارت‌های این حوزه تشویق کرده است.

به عقیده بسیاری، تنها شغل‌هایی می‌توانند به حیات خود در دنیای آینده ادامه بدهند که کم و بیش مرتبط با حوزه IT باشند. اما آیا این تفکر واقعا درست است؟ خبر خوب این است که بسیاری از کارشناسان حوزه هوش مصنوعی با این استدلال موافق نیستند.

به عقیده متخصصان حوزه IT، ظهور هوش مصنوعی قرار نیست جای نیروی کار انسانی را بگیرد بلکه قرار است کارشان را آسان‌تر کند. اگرچه آشنایی با عملکرد هوش مصنوعی برای نجات شغلتان در آینده ضروری است، اما قرار نیست بی‌کار شوید. هوش مصنوعی صرفا به سراغ تصاحب صندلی آن دسته از افرادی خواهند رفت که با آن غریبه‌اند.

با این همه، وعده‌  انجمن جهانی اقتصاد پیرامون شکل گیری نود و هفت میلیون شغل تا سال 2025 همچنان سرجایش است. ماهیت بسیاری از این مشاغل مشخص است و تعداد قابل توجهی از آن‌ها مستقیما در ارتباط با هوش مصنوعی است. بیایید چند مورد از محبوب‌ترین شغل‌های آینده را مورد بررسی قرار بدهیم.

مدیریت مهندسی Machine learning

بسیاری از شغل‌های آینده بر پایه مهارت‌های Machine learning بنیان نهاده شده‌اند. افرادی که برای دستیابی به این موقعیت شغلی اقدام می‌کنند، باید بتوانند از روابط عمومی بسیار بالایی برخوردار باشند. قضیه از این قرار است که صاحبین این موقعیت شغلی باید بتوانند علاوه بر ارتباط مستمر با کارمندان خود، ارتباط کامل و جامعی نیز با سهامداران شرکت برقرار کنند.

در نتیجه این ارتباطات، مدیر مهندسی Machine learning باید بتواند ضمن دستیابی به درکی جامع پیرامون مسیر توسعه پروژه و روند پیاده سازی کدها، سایرین را نیز در جریان نحوه پیشرفت پروژه قرار بدهد. این (سایرین) که خدمتتان عرض کردم، می‌توانند شامل افراد غیرمتخصص نیز بشنوند. به همین دلیل می‌توان گفت که یکی از اصلی‌ترین مهارت‌ها برای کسب موفقیت در این موقعیت شغلی، توانایی ساده سازی مفاهیم پیچیده Machine learning است.

بسیاری از فعالیت‌های مرتبط با کدنویسی و پیدا کردن نقص‌های پروژه در شغل‌های آینده توسط ربات‌ها انجام می‌گیرند. بدین ترتیب، داشتن مهارت کافی برای تفکر نقاد و ارائه راهکارهای جامع جهت پیشرفت دیتا پلتفرم داخلی شرکت از جمله لازمه‌های موفقیت در این موقعیت شغلی خواهد بود.

نگاهی ریزتر به وظایف مدیریت مهندسی Machine learning به عنوان یکی از پردرآمدترین شغل‌های آینده

همانطور که گفتیم برقراری ارتباط با تیم‌های مختلف از جمله مهم‌ترین وظایف این سمت شغلی است. مدیران مهندسی Machine learning باید بتوانند با برقراری ارتباط ثمربخش میان مهندسان فنی و داده پژوهان شرکت، کارایی مسیر پروژه را بررسی کنند.

منظور از کارایی این است که با ارزیابی‌ها و مشاوره‌های مستمر از شدنی بودن یا نبودن پروژه اطمینان حاصل کنند. سوای از این موضوع، مدیران مهندسی Machine learning وظایف دیگر نیز دارند. از جمله این وظایف می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

1. 1. آنالیز مشکلات اساسی کسب و کار بر اساس ترندهای روز علم Machine learning
2. 2. برقراری چرخه عمر end to end برای پروژه‌های فنی.
3. 3. توانایی همکاری نزدیک با تیم داده پژوهی شرکت.

به طور کلی برای دست‌یابی به این شغل باید مهارت‌های خود در زمینه علوم کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار و داده‌کاوی را به طور مستمر تقویت کنید. ضمنا، باید یکی از این شاخه‌ها را به عنوان مهارت مادر خود برگزینید و با تمام بالا و پایین‌هایش آشنا شوید. بد نیست زبان برنامه نویسی پایتون را بشناسید و با SQL آشنایی کافی پیدا کنید. این مورد خاص می‌توانند شانستان برای مستفر شده در هرکدام از شغل‌های آینده را امکان پذیر کنند.

محقق ارشد حوزه Machine learning

همانطور که گفتم در شغل‌های آینده همواره پای مهارت‌های مرتبط با Machine learning در میان خواهد بود. حال این مهارت ممکن است به صورت مستقیم به کار گرفته شود یا غیرمستقیم. محققین ارشد حوزه Machine learning از جمله افرادی هستند که در شغلشان مستقیما با این مهارت‌ها سر و کار دارند.

به عنوان محقق ارشد حوزه Machine learning، شما باید مشکلات اجتماعی-اقتصادی جامعه را بشناسید و برایشان راه حل‌های مبتنی بر Machine learning طراحی کنید. ضمنا راهنمایی تیم برای پیاده سازی این راه حل‌ها در دنیای واقعی نیز بر عهده شما است. شما باید بتوانید در کنار سایر اعضای تیم به ایجاد الگوریتم‌های لازم برای اجرای راه حل خود کمک کنید.

از جمله تیم‌هایی که محققین ارشد حوزه Machine learning باید با آن‌ها سر و کار داشته باشند می‌توان به تیم طراحی گرافیک و متخصصان حوزه Domain اشاره کرد. وظیفه دیگری که برعهده خواهید گرفت، انتشار ژورنال‌ها و مقالاتی است که صحت راه حل‌هایتان را به اثبات می‌رسانند. انتشار چنین مقاله‌هایی برای جذب سرمایه‌گذار به سمت پروژه‌ها ضروری است. شاید باورتان نشود اما علی‌رغم ظهور ابزارهایی مانند ChatGPT، همچنان برای توفیق در آینده بازار کار نیازمند مهارت مقاله نویسی هستید.

نگاهی ریزتر به وظایف محققین ارشد حوزه Machine learning  به عنوان یکی از پردرآمدترین شغل‌های آینده

برای تصاحب این موقعیت شغلی باید حسابی روی مهارت‌های مقاله نویسی خود کار کرده باشید. مقاله نوشتن به صورت حرفه‌ای، صرفا این نیست که بروید و از چند منبع گوگل مطالبی را گرد هم بیاورید. قضیه مقاله نویسی حرفه‌ای بیش از آن که درباره تالیف باشد، درباره پژوهش است. تازه صرف آشنایی با نحوه پژوهش برای تبدیل شدن به یک حرفه‌ای در این موقعیت شغلی کافی نیست. شما باید بتوانید مهارت‌ پژوهشگری خود را به نیروهای کم تجربه‌تر تیم نیز منتقل کنید.

خلاصه که قرار ایده‌های جدید ارائه کنید و کدشان را بنویسید. روی همین حساب می‌توان گفت که داشتن خلاقیت در حیطه برنامه‌نویسی نیز یکی دیگر از ملزومات این شغل است. سوای از خلاقیت باید با نجوه دیتا ماینینگ، داده کاوی و ابزارهای مرتبط با این حوزه‌ها آشنایی کافی داشته باشید. بر پایه همین آشنایی نیز باید بتوانید داده‌ها را روی نمودار ببرید و به قولی visualize کنید.

مدیر محصول حوزه IT

تا به حال تجربه کار به عنوان مدیر یک محصول را داشته‌اید؟ بگذارید این شغل را به زبان ساده برایتان تشریح کنم: مدیر محصول باید علاوه بر آشنایی با تمامی جوانب یک محصول، صفر تا صد امور مارکتینگ آن را نیز بلد باشد. خبر جالب برای مارکترها و مدیران محصول این است که شغل product manager توانسته جایگاه خود را در فهرست شغل‌های آینده حفظ کند. بر اساس تحلیل‌های هوش مصنوعی، احتمال این که اتوماسیون بتواند جایگاه مدیران محصول را اشغال کند تنها 0.41 درصد است.

اگر تا به حال تجربه برعهده گرفتن مدیریت یک محصول را داشته باشید، پیدا کردن چنین شغلی در بازار آینده نیز برایتان دشوار نخواهد بود. توجه داشته باشید که این موضوع به معنای نیازی شما از کسب اطلاعات درباره هوش مصنوعی نیست.

همانطور که گفتیم وظیفه مدیر محصول این است که درباره صفر تا صد اقلام و سرویس‌های تحت مدیریت خود اطلاع داشته باشد. سرویس‌ها و کالاهایی که در آینده نه چندان دور نیاز به مدیریت دارند عمدتا برآمده از هوش مصنوعی هستند. بدین ترتیب، می‌توان یک بار دیگر مهر تائیدی بر این ادعا زد که برای تصاحب شغل‌های آینده نیازمند کسب اطلاعات درباره هوش مصنوعی هستید.

شما می‌توانید با دانلود رایگان دوره‌های آموزش ابتدایی AI نیازتان در این زمینه را برطرف نمایید.

نگاهی دقیق‌تر به آینده شغلی مدیران محصول در آینده نه چندان دور

مدیران محصول تمامی نقش‌هایی که امروز ایفا می‌کنند را در آینده نیز ایفا خواهند کرد، با این تفاوت که باید به مفاهیم هوش مصنوعی نیز تسلط داشته باشند. این تسلط باید جامعیت داشته و شامل مباحثی همچون علم داده‌ها، علوم کامپیوتر و مفاهیم دیگری همچون machine learning باشد. در عین حال، برای کسب موفقیت در کارتان باید ضمن آشنایی با تمام این حوزه‌ها، یکی از آن‌ها را به صورت تخصصی مطالعه کرده باشید.

شما باید بتوانید به کمک مهارت‌هایی که در اختیار دارید، اقلام و سرویس‌ها را به کمک هوش مصنوعی و machine learning تولید کرده، توسعه دهید و عملکردشان را بهبود ببخشید. با کسب چنین دستاوردهایی، نه تنها در پیدا کردن جایگاه خود در بازار شغل‌های آینده مشکلی نخواهید داشت، بلکه درآمدتان از همین امروز رو به افزایش خواهد گذاشت. اما چطور؟

جواب ساده است، شرکت‌های معتبر دنیا کارشان بر روی ابتکارات AI، الگورتیم‌های Machine learning و رگرسیون‌ها را از خیلی وقت پیش آغاز کرده‌اند. با این که کار حرفه‌ای پیرامون این حوزه‌ها از خیلی وقت پیش شروع شده است، همچنان کمبود نیروی کار برای برطرف کردن نیازهای این شرکت‌ها کاملا قابل لمس است. اگر همین حالا توسعه مهارت‌های خود در زمینه‌های ذکر شده را آغاز کنید، می‌توانید به یکی از نیروهای پیشرو حوزه کسب و کار خود تبدیل شوید.

مهندسان حوزه Machine learning و متخصصان حوزه داده‌ها از جمله همکاران آینده مدیران محصول خواهند بود. همکارانی که باید در کنار یک دیگر از کیفیت، بهره‌وری و سودمند بود اقلام و سرویس‌ها اطمینان حاصل کنند.

مدیریت آنالیز داده‌ها

هر عملی، منجر به یک عکس‌العمل خواهد شد. این قانون که اتفاقا در دنیای کسب و کار نیز صادق است را آقای نیوتون وضع کردند. این عکس‌العمل‌ها در دنیای کسب و کار به نام داده شناخته می‌شوند. شغل‌های آینده و آینده شغلی شرکت‌ها، تا حدود زیادی وابسته به این داده‌ها است. از طرفی، هرچه کسب و کارها بسترهای بیشتری برای فعالیت داشته باشند، بر حجم داده‎‌هایشان نیز افزوده می‌شود. همه این‎ها مهر اثباتی بر ضرورت وجود شخصی به عنوان داده پرداز، در فهرست شغل‌های آینده هستند.

داده پردازها مدت‌ها است که جایگاه خود را در کسب و کارها پیدا کرده‌اند و در آینده، این جایگاهشان در دنیای بیزینس‌ها محکم‌تر نیز خواهد شد. وظیفه اصلی این افراد، بررسی داده‌های برآمده از تمامی فعالیت‌های جاری در بیزینس و تطبیق آن‌ها با اهداف شرکت است. وظیفه این سمت شغلی، در واقع کمک به چینش استراتژی‌های آینده شرکت بر اساس داده‌های دریافتی است.

بدین منظور، جهت تصاحب این شغل لازم است ضمن برخورداری از قدرت تجزیه و تحلیل بالا، پروسه‌های مختلف شرکت را بشناسید، KPIهای مرتبط با تمامی فرآیندها را مشخص کنید و با کمک دانشتان در زمینه وضعیت اقتصادی شرکت، استراتژی‌های فعلی آن را به ثمر رسانده و برای چینش استراتژی‌های جدید ایده پردازی کنید.

برای تصاحب این سمت شغلی نیازمند چه مهارت‌هایی هستید؟

به طور کلی اگر به کار با داده‌ها علاقه دارید، باید دانشی جامع در خصوص علوم داده‌ها، علوم کامپیوتر، علم اطلاعات، آمار، سیستم‌های اطلاعاتی، ریاضیات کاربردی و مدیریت بیزینس داشته باشید. این نکته را مد نظرتان باشد که علی‌رغم نیاز به دانش جامع پیرامون تمامی این علوم، باید در خصوص علم داده‌ها به مطالعات عمیق و کاربردی بپردازید.

توجه داشته باشید که کار شما به عنوان یک مدیر، برقراری ارتباط میان تیم‌های مختلف است. از این رو باید ضمن آشنایی با عملکرد هرکدام از تیم‌های زیر دستتان، روابط عمومی خوبی نیز داشته باشید. تیم‌ها باید تمامی داده‌هایی که به دست می‌آورند را طی فرآیندی اتوماسیون شده در اختیار شما قرار بدهند. دست‌یابی به چنین هدفی علاوه بر دانش کافی، نیازمند روابط عمومی مناسب نیز هست.

درخواستتان از تمامی تیم‌ها باید محترمانه انجام بگیرد و هیچ تیمی نباید در حین ارائه داده‌ها احساس ناراحتی داشته باشد. هرگونه بروز ناراحتی در روند جمع‌آوری اطلاعات، می‌تواند به درز اطلاعات غلط در میان داده‌های شرکت منجر شود. وظیفه شما در این موقعیت شغلی، صرفا اطمینان از رسیدن به اهداف شرکت خواهد بود، نه کنترل عملکرد فرد به فرد اعضای تیم.

پس از کسب اطلاعات باید بتوانید آن‌ها را مانند قطعات یک پازل در کنار همدیگر بچینید. در مرحله دوم نیز لازم است پازل تهیه شده را به شیواترین شکل ممکن ارائه کنید. پراکندگی داده‌های جمع‌آوری شده از تیم‌های مختلف نباید زمینه ساز پراکندگی داده‌ها شود.

داده پژوهی منابع انسانی، شاه کلیدی برای تصاحب تمام شغل‌های اینده

داده پژوهی منابع انسانی یکی از شغل‌های آینده است که نیاز به آن در کمپانی‌های حوزه فناوری روز به روز بیشتر احساس می‌شود. عنوان کامل این شغل در زبان فارسی شاید داده پژوهی کاربران و منابع انسانی است. چرا؟ چون بر اساس تعاریف زبان ایرانی، بحث منابع انسانی صرفا مختص به کاربران شرکت است.

این درحالی است که صاحب این عنوان شغلی علاوه بر بررسی داده‌های مرتبط با کارمندان شرکت، نیم نگاهی نیز به مباحث مرتبط با روابط عمومی دارد. بدین ترتیب علاوه بر کارمندان، کاربران هر کمپانی نیز در تعامل با داده پژوهان منابع انسانی قرار می‌گیرند. اگر دقت کرده باشید، شغل‌های آینده همگی ماهیتی چند جانبه دارند. طبیعتا برای پشیبرد مشاغل چندجانبه، برخورداری از مهارت‌های چند جانبه نیز حائز اهمیت و ضرورت خواهد شد. بیایید نگاهی به وظایف فعالین در این عرصه شغلی بیندازیم.

وظایف مورد انتظار از داده پژوهان منابع انسانی

باید ضمن تعامل با بخش روابط عمومی، با بخش‌های منابع انسانی و داده پژوهی نیز ارتباط برقرار کنند. بر اساس همین باید بتوانند نیازهای هر بخش را به خوبی شناسایی کنند. سپس، در راستای برطرف سازی این نیازها استانداردها و ابزارهای مورد نیاز هرکدام از بخش‌های ذکر شده و افراد زیرمجموعه‌شان را برطرف سازند.

طبیعتا داده‌های دریافتی برای پژوهش منابع انسانی، از سوی بخش آنالیز داده‌ها تولید می‌شود. بر همین اساس می‌توان گفت که یکی از مهارت‌های اصلی برای داده پژوهی منابع انسانی، توانایی انجام کار تیمی و روابط عمومی بالا است.

برای کسب این موقعیت شغلی باید چه مهارت‌هایی به دست آورد؟

داده پژوهی منابع انسانی یکی از نوآورانه‌ترین شغل‌های آینده است. تا همین چند وقت پیش، هیچکس فکرش را نمی‌کرد که چنین موقعیت شغلی چند جانبه‌ای در کمپانی‌ها ایجاد شود. اما خب، ورود هوش مصنوعی به بازار کار، همه معادلات را بهم ریخت. آشنایی با ماشین لرنینگ یکی از لازمه‌های کسب این موقعیت شغلی است.

سوای از ماشین لرنینگ، یادگیری DNN، RNN، LSTM، CNN، GBM و ماشین‌های بردار نیز ضرورت دارد. این شغل یکی از مناسب‌ترین مشاغل برای افراد آشنا با زبان‌های برنامه نویسی پاتون، SQL و PySpark است. افرادی که می‌توانند از پس محاسبات دانه درشت بربیاند و آن‌ها را روی نمودار پیاده سازی کنند.

توصیه تیم تکانش به شما این است که اگر از این مهارت‌ها بهره‌مند هستید، همین حالا به سراغ یادگیری مهارت deep learning بروید تا مجموعه مهارت‌هایتان برای در اختیار گرفتن این شغل تکمیل شود. اگر پس از تصاحب این موقعیت شغلی بربیاییم، هیچ نگرانی بابت تصاحب سایر موقعیت‌های شغلی در آینده نخواهیم داشت.

مدیریت تبلیغات به کمک Machine learning

بی‌تعارف بگویم که با ظهور هوش مصنوعی، مشاغل حوزه مارکتینگ باید حسابی برای بقای خود بجنگند. یکی از شغل‌های آینده حوزه مارکتینگ مدیریت تبلیغات به کمک Machine learning است. کانسپت اصلی شغل‌های مارکتینگ عموما بر اساس قرار دادن محصول مناسب روبه‌روی مشتری مناسب بنا شده است.

هرچه یک مارکتر بتواند در شناسایی مشتریان مناسب برای یک محصول موفق‌تر باشد، درامد بیشتری برای شرکت به ارمغان خواهد آورد. انجام چنین کاری در گرو محسابات آماری دقیق و تحلیل صحیح داده‌ها است. حالا قضیه از این قرار است که ابزاری به نام ChatGPT ظهور کرده که هر به هر دوی این مهارت‌ها بهتر از هر انسانی مسلط است. طبیعتا در چنین شرایطی، شانس این که مارکترها موقعیت شغلی خود را از دست بدهند زیاد خواهد شد.

سرویس Chatgpt بدون نیاز به VPS در سایت تکانش

به دلیل محدودیت های موجود، استفاده از Chatgpt برای ایرانیان با چالش های زیادی روبرو است. تکانش در تلاش است تا با برطرف کردن این موانع، دسترسی به این ابزارها را تسهیل کند.

برای استفاده کلیک کنید

خبر خوش این است که قضیه از دست دادن شغل و بی‌کاری، صرفا یقه مارکترهایی را خواهد گرفت که کار با هوش مصنوعی را بلد نیستند. اکر می‌خواهید جایگاهی در آینده بازار مارکتینگ داشته باشید، باید بتوانید از هوش مصنوعی به نحو احسن برای پیشبرد اهداف کاری خود استفاده کنید. در ادامه می‌خواهیم ببینیم که یک مارکتر، چطور می‌تواند از هوش مصنوعی کمک بگیرد.

به کمک ابزارهای AI نیازهای آینده مارکت را پیشبینی کنید

هدف گذاری بر اساس پیشبینی نیازهای بازار مصرف، یکی از مزایای استفاده حرفه‌ای از هوش مصنوعی است. پیشبینی نیازهای بازار مصرفی بر اساس تاریخچه فعالیت بازار و شناخت روند تحول نیازهای مشتری انجام می‌گیردو ابزارهای هوش مصنوعی به خوبی از پس انجام این تحلیل‌ها برمی‌آیند.

تنها کاری که باید بلد باشید پیدا کردن نقاط اصلی برای انجام تحلیل‌هایتان است. باید به خوبی بدانید که برای دستیبای به نتیجه هرچه مفیدتر، باید به سراغ تحلیل کدام قسمت‌های بازار بروید. باقی‌اش را به AI بسپارید و با عملکرد ProActive خود، همکاران خود را شگفت‌زده کنید.

مدل‌های recommendation marketing و هوش مصنوعی

توانایی هوش مصنوعی محدود به قرار دادن مشتری مناسب پیش روی مارکتر نیست. در بسیاری از موارد، این مشتری است که به مارکتر می‌رسد. این قابلیت هوش مصنوعی سال‌ها است که در دنیای مارکتینگ مورد استفاده قرار می‌گیرد. اما چطور؟

فرمولش ساده است، دیده‌اید وقتی یک بار به سراغ بررسی مشخصات یک محصول در فروشگاه‌های اینترنتی می‌روید، تا مدت‌ها بعد از آن بنر محصول مورد نظرتان در جاهای جلوی چشمتان قرار می‌گیرد. پیشرفت هوش مصنوعی می‌تواند این سبک از تبلیغات را وارد مرحله جدیدی کند. شما نیز می‌توانید به عنوان یک مارکتر، با آشنایی کامل نسبت به این محیط، از آن برای پیشبرد اهداف پروژه خود استفاده کنید.

مدیر ارشد برنامه‌نویسی (متخصص در حوزه هوش مصنوعی)

با مشاهده میزان وابستگی شغل‌های آینده به مباحث هوش موصنوعی، شاید به فکرتان رسیده باشد که بخواهید از بیخ هوش مصنوعی مخصوص به کمپانی خود را بسازید و به بازار عرضه کنید. چرا که نه؟ اگر برنامه‌نویس هستید، این امکان برایتان فراهم است که مانند بسیاری از برنامه‌نویس‌های دنیا برای انجام این کار آستین بالا بزنید.

برای ورود به دنیای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، آشنایی با تمام زبان‌های اصلی کد نویسی از جمله پایتون، جاوا، آر و سی پلاس پلاس ضروری است. با این حال، باید بسته به ماهیت موتوری که قصد طراحی آن را دارید، یک یا چند مورد از این زبان‌ها را انتخاب کرده و به تمام جوانبشان مسلط شوید.

مدل‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی را بشناسید

برای فهم و بارگذاری مدل‌های مختلف هوش مصنوعی، باید صفر تا صد تمام اطلاعات مرتبط با مدل مورد نظر خود را یاد بگیرید. از جمله مدل‌های معروف دنیای هوش مصنوغی می‌توان به مدل هیدن مارکوف، Naïve Bayes و Gaussian mixture اشاره کرد. توجه داشته باشید که برای پیاده سازی این مدل‌ها نیازمند کسب دانش در زمینه آمار، احتمالات و جبر هستید.

مهندسان طراح هوش مصنوعی باید با حجم عظیمی از داده‌ها سر و کله بزنند. داده‌هایی چنان بزرگ که واحد شمارششان به ترابایت و پتابایت می‌رسد. برای کنار آمدن با چنین داده‌هایی باید به سراغ یادگیری مهارت‌هایی همچون اسپارک بروید. آشنایی با اسپارک این داده‌ها را ساده سازی کرده و در معادلات معقول می‌گنجاند.

سوای از اسپارک ابزارهای دیگری مانند MongoDB و Cassandra نیز برای ساده سازی همین داده‌ها طراحی شده‌اند. یادگیری کار با این ابزار نه تنها برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، بلکه در زمینه سایر شغل‌های آینده نیز کاربردی محسوب می‌شود.

آشنایی با الگوریتم‌ها و چهارچوب‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

در دنیای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی با یک سری vector machine سر و کار داریم که باید الگوریتم‌های متفاوتی همچون linear regression، KNN و Naïve Bayes را ساپورت کنند. یادگیری نحوه این مدلسازی‌ها و چهارچوب‌ها، برنامه‌نویسی هوش مصنوعی را برایتان ساده‌تر می‌کند.

آخرین مهارتی که برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی به آن نیاز دارید، در خصوص دانش دیپ لرنینگ است. دیپ لرنینگ خود شامل شاخه‌های مختلفی از جمله convolutional neural network، recurrent neural network و generative adversarial network می‌شود. چهارچوب‌های دیگری مانند Caffe، Theano، PyTorch و TensorFlow وجود دارند که آشنایی با آن‌ها نیز می‌تواند برایتان کمک کننده باشد.

پژوهشگر حوزه Core ML

حوزه ML یکی از جدیدترین حوزه‌های فناوری در دنیا است. یادیگری Core ML می‌تواند مهارت‌هایتان را حسابی برای پذیرش شغل‌های آینده بهینه کند. بالاتر درباره مدل سازی و یادگیری مدل‌های اصلی هوش مصنوعی صحبت کردیم. Core ML در واقع علم لازمه برای ایجاد این مدل‌ها است.

بر اساس دانش Core ML می‌توانید دسته‌ای از الگوریتم‌ها را به یک موتور هوش مصنوعی آموزش دهید و مدل خودتان را خلق کنید. موتور هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس مدل پیاده سازی شده، جواب سوالات جدیدی که با آن‌ها مواجه می‌شود را پیدا کند. جواب‌های ارجینال و دقیق. مدل‌ها در واقع برای ساده کردن کار کد نویسی ابداع شده‌اند. به کمک مدل‌ها می‌توانید دستوراتی که به چندین و چند صفحه کد نیاز دارند، به راحتی با موتور هوش مصنوعی در میان بگذارید.

متخصص بک اند (یکی از پرطرفدارترین شغل‌های آینده)

برنامه‌نویسی بک اند همین حالا هم جز شغل‌های محبوب و پرطرفدار محسوب می‌شود. این شغل در آینده نیز از بین نخواهد رفت و اتفاقا یکی از شغل‌های پردرآمد برای فریلنسری در آینده محسوب می‌شود. بر اساس تخمین وبسایت Go Banking، درآمد سالیانه یک فریلنسر حوزه بک اند در آینده نه چندان دور به 140 الی 160 هزار دلار در سال خواهد رسید.

البته که این موضوع بیش از هرچیز وابسته به مهارت‌هایی است امروز به عنوان یک متخصص بک اند یاد می‌گیرید. آشنایی با ماشین لرنینگ و مدل‌های هوش مصنوعی برای ثبت عملکرد هرچه بهتر در برنامه‌نویسی بک اند نیز حائز اهمیت است. مخصوصا یادگیری مدل‌ها که شما را از دست تلاش برای ایده پردازی کدهای دستوری چندین و چند صفحه‌ای راحت می‌کنند.

آیا می‌خواهید به تازگی وارد عرصه بک اند نویسی شوید؟

برای تازه واردان عرصه بک اند و البته افرادیبه تازگی تصمیمشان را برای ورود به این عرصه نهایی کرده‌اند بگویم که بک اند، در واقع به معنای سر و کله زدن با سرورهای یک نرم‌افزار است. بک اند نویسی در واقع شکل دادن به تمام جزئیات یک وبسایت است که از چشمان شما دور می‌ماند. متخصصان بک اند باید از عملکرد صحیح برنامه‌ای که نوشته‌اند اطمینان حاصل کنند. برای کسب چنین اطمینان حیاتی و پرضرورتی باید بتوانید موارد زیر را به خوبی آنالیز نمایید:

1. بک اند لاجیک
2. APIها
3. ساختار سرورها
4. توانایی کد برای ایجاد برقراری ارتباط میان Browserها با دیتابیس‌های نرم‌افزاری.

متخصصان بک اند ارتباط تنگاتنگی با متخصصان فرانت انت، مدیران محصول و تست کننده‌های وبسایت دارند. ماحصل این ارتباط شکل گیری ساختاری خدشه ناپذیر برای نرم‌افزارها و وبسایت‌ها است. برای موفقیت در عرصه برنامه‌نویسی بک اند، درست مانند سایر شغل‌های آینده، باید به سراغ یادگیری پایتون، جاوا و Ruby بروید. منتهی تفاوت کار برای بک اند نویس‌ها آن جا است که باید تک تک این زبان‌ها را به شکل کامل بلد باشند.

فهرست کامل مواد لازم برای بک اند کار شدن

برای فعالیت در عرصه بک اند نیازمند یادگیری databaseها، frameworkها، زبان‌های برنامه‌ نویسی و سرورها هستید. زبان‌های برنامه‌نویسی که برای تبدیل شدن به یک بک اند کار می‌توانید بر رویشان کار کنید شامل پایتون، php، جاوا اسکریپت، جاوا، ruby و C شارپ است.

فریموورک‌ها نیز شامل Laravel، Django، Spring، Ruby on Rails، Meteor و Node.js می‌شوند. دیتابیس‌ها شامل Oracle، MySQL، MongoDB و سرورها شامل Apache، NGINX، Lighttpd و Microsoft IIS می‌باشند.

مدیریت محصولات فنی

مدیریت محصولات فنی از جمله شغل‌های آینده است که می‌توان آن‌ها را در زمره لیست شغل‌های چند جانبه قرار داد. قضیه از این قرار است که این شغل هم به درد مارکترها می‌خورد، هم به درد مدیران محصول، هم به درد اهالی دنیای فنی. مارکترها و مدیران محصول خوب می‌دانند که در دنیای مارکتینگ، مفهومی تحت عنوان پرسونا یا ideal customer profile وجود دارد.

برای برعهده گرفتن مدیریت فنی محصولات باید بتوانید پرسونای مخاطبان آن را به خوبی بشناسید. بر اساس آمار منتشر شده توسط وبسایت Go Banking، یکی از گسترده‌ترین بازارهای فورش که اتفاقا به مدیریت فنی بالایی نیز نیازدارد بازار فناوری است. مخاطبان این بازار عمدتا متخصصان ماشین لرنینگ و داده پژوهان هستند.

شما باید به عنوان مدیر محصول فنی به خوبی از نیازها، دردها و اهداف این جامعه آگاه باشید. در واقع استراتژی‌های که برای محصول خود می‌چینید باید برآمده از شناخت همین سه فاکتور باشد. خلاقیت بالا یکی دیگر از نیازمندی‌های برعهده گرفتن این موقعیت شغلی است. شما باید به طور متناوب فاکتورهای شخصیتی پرسونای خود را تحلیل کنید، مشکلاتشان را کشف کنید و با تکیه بر خلاقیت خود، مدل‌های software as service مختلفی را برای رفع این مشکلات طراحی نمایید.

استفاده از Machine learning برای کاربرد ویژه در حوزه محتوا

همه دیده‌ایم که هوش مصنوعی چطور مانند مرحوم شکسپیر دست به قلم می‌شود و در کسری از ثانیه با انواع محتوای متنی سورپرایزمان می‌کند. از دال ای که دیگر برایتان نگویم، کار چند روزه گرافیست‌ها را در کسری از ثانیه با قیمتی خیلی پایین‌تر به انجام می‌رساند. در این شرایط اگر در حوزه تولید محتوای متنی و تصویری فعال باشید، قطعا نگران آینده کاری خود خواهید شد. اگر این نگرانی همان عاملی است که شما را به سمت مقاله‌ای در رابطه با شغل‌های آینده کشانده، قرار نیست که ناامید شوید.

سرویس Dall-E بدون محدودیت در سایت تکانش

به دلیل محدودیت های موجود، استفاده از Dall-E برای ایرانیان با چالش های زیادی روبرو است. تکانش در تلاش است تا با برطرف کردن این موانع، دسترسی به این ابزارها را تسهیل کند.

برای استفاده کلیک کنید

آیا تولید کنندگان محتوای متنی و تصویری با ظهور هوش مصنوعی بی‌کار می‌شوند؟

پیشبینی چنین موضوعی چندان راحت نیست. با این حال، به عقیده اکثر متخصصان این مشاغل شغلی نیز با پیشرفت فناوری، سوار قطار پیشرفت می‌شوند. با این حساب، نقش نویسندگان مجتوا همچنین به عنوان جایگاهی کلیدی برای برقراری ارتباط میان کمپاتی‌ها و مشتریان خود به بقا ادامه خواهد داد.

در این که همه تولید کنندگان باید در آینده نه چندان دور، کار با هوش مصنوعی را یاد بگیرند هیچ شک و شبهه‌ای نیست. بی‌تردید این سبک از فناوری‌ها برخی از جوانب مهم در کار تولید محتوا را وارد پروسه اتوماسیون می‌کنند.

برای این که گرافیست یا نویسنده‌ای بتواند در ضمن حضور هوش مصنوعی در یک مجموعه، همچنان به فعالیت خود ادامه دهد، باید یاد بگیرد که چطور خلاقانه بنویسند، منتقدانه فکر کند و احساس مخاطبانش را بفهمد. توجه داشته باشید که احساس، رکن گمشده فعالیت ماشین‌های هوش مصنوعی است. بنابراین، شاید بد نباشد که بگوییم آشنایی نسبی با روانشناسی نیز یکی از لازمه‌های موفقیت در کسب شغل‌های آینده است.

مهارت‌های فنی لازمه برای تولید کنندگان محتوا پس از ظهور هوش مصنوعی

خب، مگر می‌شوید بخواهید در بازار شغل‌های آینده موفق شوید و ایده‌ای درباره ماشین لرنینگ نداشته باشید. مخصوصا آشنایی با روش‌های دایزان، تولید و تست موتورهای دیپ بیلدینگ، از ضرورت‌های فعالیت به عنوان تولید کننده محتوا در دنیای آینده به شمار می‌رود. ضمنا، توانایی کار و تحلیل داده‌ها نیز به یکی از ضرورت‌های موفقیت در این موقعیت شغلی تبدیل خواهد شد. اگر کار با Frameworkهایی همچون Pytorch و Tensorflow هم بلد باشید که دیگر نور علی نور خواهد شد.

اصلی‌ترین مهارت‌ها برای کسب موفقیت در بازار شغل‌های آینده

همانطور که در تعاریف شغلی بالا نیز خواندید، می‌توان گفت که داده کاوی و ماشین لرنینگ، مهارت‌های مادر دنیای آینده محسوب می‌شوند. قضیه از این قرار است که در آینده نه چندان دور، می‌خواهیم در تعامل نزدیک با ربات‌ها زندگی کنیم. طبیعتا، حتی اگر به دنبال تصاحب موقعیت‌های شغلی نیز نباشیم، باید روش این تعامل را به خوبی بلد باشیم.

توصیه‌های تونی فرانا برای پیدا کردن شغل در بازار کار شلوغ جهان

به عقیده فرانا، پیدا کردن شغل در سه سال آینده راحت‌تر از امروز خواهد بود. با این حال، شرطش این است که چند و چون روش‌های مرتبط با تصاحب این مشاغل را بشناسید. اولین ویژگی که باید برای دوام آوردن در آینده آن را در خود تقویت کنید، “گوش به زنگ” بودن است.

اگر به دنبال تصاحب یک موقعیت شغلی خاص هستید و یا می‌خواهید ضمن پیشرفت فناوری، شغل خود را حفظ کنید باید گوش به زنگ باشید. اخبار مرتبط با فناوری و تاثیر آن بر حوزه کاری فعلی خود را از نزدیک دنبال کنید. تمام سعیتان را برای یادگیری مهارت‌های جدید به کار ببندید و سعی کنید روشی برای تلفیق مهارت‌هایتان با فناوری‌های جدید پیدا کنید.

سعی کنید با شناخت ترندهای کلیدی بازار کار، هرطور که شده خودتان را در چرخه این بازار حفظ کنید. اتفاقا انجام همین یک کار برای نشانه‌گیری هدفمند موقعیت‌های شغلی کفایت می‌کند. البته که توجه به لیست بالا نیز می‌تواند برایتان فوق‌العاده باشد. یک بار دیگر لیست بالا را از نظر بگذارنید، هرکدام از موارد ذکر شده در لیست را با مهارت‌های خود تطبیق بدهید و با کمپانی‌هایی که ممکن است به مهارت‌هایتان نیاز داشته باشند ارتباط برقرار کنید.

مهارت‌های مورد نیاز برای کسب موفقیت در بازار کار آینده

یکی از اصلی‌ترین توصیه‌هایی فرانا، مخصوصا به افرادی که قصد دارند برای اولین بار اقدام به عرضه مهارت‌هایشان در بازار کار کنند، مطالعه توضیحات ذکر شده در آگهی‌های شغلی است. به کمک همین توضیحات است که شناخت ماهیت شغل‌های آینده برایتان ساده‌تر خواهد شد.

ضمنا می‌توانید به کمک همین یک اقدام ساده، میزان تجربیات مورد نیاز برای تصاحب موقعیت‌های شغلی مختلف را ارزیابی کنید. با ارزیابی این موضوع درمی‌یابید که برای رسیدن به موفقیت در آینده بازار، باید چه از مسیرهایی عبور کرده و چه دستاوردهایی کسب کنید. از جمله مهارت‌هایی که دستیابی به آن‌ها برای کسب موفقیت ضروری است می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• توانایی تفکر خلاق
• آشنایی با برخی مفاهیم اصلی کد نویسی
• توانایی حل مسئله

مهارت‌های خود را توسعه دهید و از آن‌ها درآمد داشته باشید

شغل‌ها و مهارت‌هایی که درباره آن‌ها صحبت کردیم، همگی چنان نیچ و پرطرفدارند که عمده استارتاپ‌ها و کمپانی‌های بزرگ دیر یا زود به آن‌ها نیاز پیدا خواهند کرد. قضیه از این قرار است که با بالا رفتن تقاضا برای کسب متخصصین مسلط به مهارت‌های ذکر شده، قطعا دیر یا زود نیاز بازار کار به این دسته از متخصصین واضح‌تر خواهد شد.

چرا؟ چون بازار کار فاقد پتانسیل تامین گام به گام این نیاز است. شما همین حالا فرصت این را دارید که پا به این عرصه بگذارید و مهارت‌های مرتبط با شغل‌های آینده را از طریق آکادمی‌های معتبر سراسر دنیا یاد بگیرید. موقعیت جغرافیایی خود را بهانه نکنید. همه چیز برای کسب درآمد دلاری آماده است.

حرف آخر

هوش مصنوعی قرار نیست جای هیچکدام از نیروهای انسانی کار بلد را بگیرد. طبیعتا با ظهور هوش مصنوعی دوره تنبلی در محل کار به پایان خواهد رسید و بازدهی همه مشاغل بالاتر خواهد رفت. حتی اگر هوش مصنوعی از پس هیچ کار دیگری به غیر ساماندهی بخش منابع انسانی شرکت‌ها برنیاید، دیر یا زود دست کارمندانی که درگیر روزمرگی در محل کار شده‌اند رو می‌شود. هوش مصنوعی چندین و چند حرفه به فهرست بلند بالای شغل‌های آینده اضافه کرده است و از شما می‌خواهد بهترین حرفه خود باشید تا به راحتی از پس تصاحب این شغل‌ها بربیایید.

آیا همین حالا احساس بهترین بودن دارید؟

اگر همین حالا از نظر فنی و مهارتی حس می‌کنید که در عرصه کاری خود بهترین هستید و از پس تصاحب موقعیت‌های شغلی آینده برمی‌آیید، باید همین حالا به آن چه استحقاقش را دارید دست پیدا کنید. افرادی با توانایی‌های شما در حال حاضر سالیانه 250 هزار دلار درآمد به جیب می‌زنند. چرا شما نزنید؟

مدرسه کسب و کار بین‌المللی تکانش زمینه حضورتان در بازار کار بین‌المللی را فراهم خواهد کرد. برای اطلاعات بیشتر، همین حالا با مشاوران و متخصصین تکانش ارتباط برقرار کنید.