随着IT自动化和人工智能技术的进步和发展，IT人员的工作方式发生了重大变化。今年突如其来的新冠疫情也让大部分机构的员工被迫在家远程办公。如果疫情持续蔓延至2021年，各行业在2021年的发展将难以预测，因为组织将继续让员工远程工作，采用多种工作方式混合策略或鼓励永久远程工作。一个明确的主题出现了：IT自动化和人工智能（包括机器学习）将继续成为IT专业人员关注的领域。以下是一些在2021年有所作为的方法：技术工人将持续短缺采用自动化和数据的一个举措是拥有合适的IT专业人员团队。但IT人才的持续短缺可能会使这一举措变得更加困难。未来十年，IT行业的工作岗位预计将增长12%。尽管计算机科学专业人员的数量在过去十年中增长了10%，但仍远远落后于其他技术行业的增长。技术培训机构PerScholas社会风险投资执行副总裁DamienHoward表示，由于招聘标准、经验要求、H-1B签证的不确定性和劳动力退休等因素，IT行业需求与可用技术人员之间的差距将进一步加剧。霍华德指出，在过去十年中，计算机科学领域的失业率约为美国整体失业率的一半，即使在大流行期间也保持在相对较低的水平。根据Teksystems全球服务学习服务主管LeslieDeutsch引用的美国劳工统计局的数据，只有59%的计算机科学专业毕业生从事与其专业密切相关的工作。Deutsch表示，“2010年以来，市场对IT人才的需求持续增长，这意味着相关人才越来越难招到。”最后的结果是什么？IT行为，作为一个市场需求被压抑的行业，其短期）和长期（未来向IT自动化和人工智能方向发展）业务将发生重大变化。“对于组织来说，跟上技术进步比以往任何时候都更加紧迫，”他说。“大流行只增加了这些需求，随着向远程工作的转移，许多管道数字化转型项目变得更加紧迫。对职业的需求只会继续增长。这意味着熟练的IT人才将比以往任何时候都更加重要”使用机器数据为了获得正确的数据，组织有可能通过机器学习分析数据。Splunk的首席技术倡导者AndiMann说，机器学习使用三种类型的数据。关系数据是“行和列”，即电子表格和数据库。参考数据涉及语义数据，例如电子邮件和文档。第三类是机器数据，由包括服务器、交换机和网络在内的系统生成。第三类数据是组织发展空间的巨大潜力。“如果一台机器可以读取数据，它就可以读取整个故事，”曼恩说。“这就是企业可以专注于客户或客户互动或查看员工在做什么的方式。”在InteropDigital会议上，Mann概述了组织可以通过机器数据揭示哪些洞察力。随着更多数字工作的到来，这些数据在2021年的自动化和人工智能工作中将变得越来越重要。例如，销售部门员工的工作可能是通过现场沟通或其他交互方式与客户合作完成的。例如，使用此数据，机器学习可用于突出显示集群事件并进行预测，或查看当前事件，例如购买模式。Mann指出，有时机器数据的价值不在于模式，而在于异常或异常值。例如，无效的数字交互可能指向不寻常但负面的客户体验。人工智能：炒作还是希望？Quantarium首席执行官RomiMahajan在一次行业会议上提出了一个有趣的问题：媒体和行业对AI的炒作和呼声是否代表了一些真实的东西？Akvelon首席执行官CalEscue说。“每个媒体都在关注人工智能的进展，对于一些选择追求IT自动化和人工智能的企业来说有一些边际积极因素，而对于其他组织来说则是真正的积极因素，但很难找到它的用例在哪里”Deriveone首席执行官SamirSaluja表示，很多关于人工智能的言论都是由于外部压力导致组织围绕它建立业务。然而，这种外部压力并不能影响其真正的潜力。“当我想到人工智能时，它基本上是在尝试优化人类流程，”Saluja说。这可以采取两种形式：尝试做人类可以做的事情（例如自然语言处理），或者尝试做人类做不到的事情。东西（比如大规模数据分析）。”人工智能的这些用途很重要，并将在2021年继续扩大。但Saluja和Escue都表示，重要的是要记住，仍然需要IT专业人员来处理它。“最终完全自动化的过程没有尽头，所有这些过程都需要协同工作，并与非自动化或智能的过程一起工作，”Escue说。IT自动化将继续推进，将使IT专业人士能够从事更多创造性工作或学习新技能，因此人工智能无法取代专业人士。人工智能技术将用于优化某些手动流程。“
