AI的受欢迎程度不仅在科技行业迅速增长，而且在其他所有行业也同样如此，因为各企业正迅速采用这项技术以简化业务流程。

Foundry最近对高级IT专业人员进行的一项调查发现，预计到2025年底，AI支出将保持稳定，61%的企业表示他们计划增加支出，而只有1%的企业表示他们计划减少支出，总计有88%的企业表示，他们已经投资或计划投资于帮助内部构建AI能力的工具。

各企业正在投资于构建AI能力的工具，重点关注技能发展和学习平台(39%)、数据可视化和报告(37%)、数据存储和管理(37%)、自然语言处理(32%)以及项目管理(31%)。员工生产力也是AI采用的一个重要驱动力，68%的企业将其列为推动AI投资的首要任务。其他原因包括改善客户服务(55%)、促进创新(54%)、扩大收入机会(47%)、加快开发速度(44%)以及对实时信息的需求(42%)。

随着这项技术的普及，对相关角色的需求也在增加，以帮助在企业中设计、开发、实施和维护AI。

此外，Foundry的AI调查还确定了公司希望填补的几个角色，以帮助将AI融入工作场所。以下是公司目前正在招聘或计划招聘以直接应对其新兴AI战略的前11个角色。

机器学习工程师

机器学习(ML)工程师负责将业务需求转化为明确界定的ML项目，并指导ML解决方案的设计和实施。此角色负责在企业中培训、开发、部署、安排、监控和改进可扩展的ML解决方案，它还需要一系列广泛的技能，包括模型架构、数据和ML管道创建、软件开发技能、对流行MLOps工具的经验，以及对BERT、GPT和RoBERTa等工具的经验。ML工程师的目标是最终使ML在整个企业中更加易于访问，以便每个人都能从这项技术中受益。根据调查，20%的受访者表示他们已经聘请了ML工程师来支持AI，而55%的受访者表示他们有计划聘请该角色。

深度学习工程师

深度学习工程师负责领导AI和ML系统、工具和应用程序的算法研究、开发和维护。深度学习是AI的一个子集，对企业中AI工具和资源的开发至关重要。此角色负责构建和维护强大的AI算法，识别数据需求，并找到更好的方法来自动化业务流程以提高性能。诸如聊天机器人、虚拟助手、面部识别、医疗设备和自动驾驶汽车等技术都依赖于深度学习来创建有效的产品。随着公司继续采用AI，深度学习工程师对于希望利用AI并将其集成到业务流程、服务和产品中的企业来说至关重要。根据调查，15%的受访者表示他们已经聘请了深度学习工程师来支持AI，而54%的受访者表示他们有计划聘请该角色。

提示工程师

提示工程师负责为AI系统设计、优化和构建指令，以从GenAI模型(如ChatGPT)中产生特定的文本、图像、代码和其他输出。随着各企业采用AI工具并寻找专业人员来充分利用其AI投资，这一角色在各个行业中的需求都在增长。虽然AI工具使构建和优化软件和服务变得更加容易，但它们需要特定的输入提示来实现所需的输出。提示工程师通常需要AI研究、软件开发、编程、自然语言处理(NLP)、机器学习以及数据处理和预处理方面的经验和技能。根据调查，15%的受访者表示他们已经聘请了提示工程师来支持AI，而54%的受访者表示他们有计划聘请该角色。

数据科学家

随着各公司采用AI，他们需要数据科学家来帮助通过分析和AI从客户和业务数据中驱动更好的见解。对于大多数公司来说，AI系统依赖于大型数据集，这需要数据科学家的专业知识来导航。职责包括构建解决客户和业务需求的预测建模解决方案，与其他相关团队一起实施分析模型，并帮助企业从传统软件过渡到AI融合的软件。此角色需要自然语言处理、编码语言、统计模型以及大型语言和GenAI模型方面的经验。根据调查，26%的受访者表示他们已经聘请了数据科学家来支持AI，而53%的受访者表示他们有计划聘请候选人。

AI研究人员

AI对企业来说仍然是新领域，还有很多需要探索的地方，这就是为什么他们希望聘请AI研究人员来帮助确定业务中AI的最佳可能应用。AI研究人员帮助开发新的模型和算法以提高GenAI工具和系统的效率，并确定AI如何用于改进流程或实现业务需求的机会。AI研究人员需要了解数据和自动化基础设施、ML模型、AI工具和算法、数据科学、编程以及如何从头开始构建AI模型。根据调查，18%的受访者表示他们已经聘请了AI研究人员来支持AI，而52%的受访者表示他们有计划聘请该角色。

算法工程师

算法工程师(有时也称为算法开发者)负责为软件和计算机系统构建、创建和实施算法，以实现特定的任务和业务需求。此角色需要编程语言、测试和调试、文档编写以及算法设计方面的知识。这些工程师负责解决企业中的复杂计算问题，经常使用大型数据集来设计解决业务需求的复杂算法。企业依靠算法工程师来帮助导航AI技术，依赖这些专家来扩展和部署AI解决方案，考虑所有伦理和偏见影响，并确保它们符合所有合规和监管要求。根据调查，17%的受访者表示他们已经聘请了算法工程师来支持AI，而51%的受访者表示他们有计划聘请该角色。

AI聊天机器人开发者

聊天机器人是商业环境中最早且最常见的AI应用之一，你很可能已经在某个时候与AI聊天机器人进行过交互。AI聊天机器人开发者帮助开发和构建聊天机器人工具，以将客户引导至正确的关联人员，连接用户与重要文档，并减轻客户服务代表的一些负担。随着AI的兴起，聊天机器人变得更加复杂，出现了诸如ChatGPT、Bard、Replika、Cleverbot等服务，这些服务已证明对企业来说是有力的工具。聊天机器人技术在各个行业中都有需求，企业渴望聘请AI聊天机器人开发者来帮助构建内部聊天机器人工具，以简化客户服务、预约安排、社交媒体互动、用户支持，甚至营销和促销活动。此角色需要编程语言、AI/ML概念和框架、NLP以及强大沟通技能方面的技能和专业知识。根据调查，21%的受访者表示他们已经聘请了AI聊天机器人开发者来支持AI，而44%的受访者表示他们有计划聘请该角色。

首席AI官

随着AI成为技术的基石，首席AI官(CAIO)的角色正变得越来越常见，以帮助监督和管理企业的AI基础设施。这是一个高级执行职位，旨在帮助指导企业通过拥抱AI的数字转型，具有深厚的技术知识和行业实践经验。此角色需要AI伦理、治理和合规、隐私、安全方面的强大知识，以及运行AI专业团队所需的领导力和沟通技能。随着企业继续构建AI工具并将AI集成到劳动力中，CAIO的角色将变得越来越重要，以帮助指导企业通过这一重大转变。根据调查，16%的受访者表示他们已经聘请了CAIO来支持AI，而44%的受访者表示他们有计划聘请该角色。

AI作家

AI作家负责使用GenAI创建书面内容，然后审查、编辑和重写该内容，以快速生成博客文章、文章和社交媒体更新，速度比平均人类快。此角色需要强大的SEO、提示工程、NLP、内容管理、数据分析以及对流行AI工具的知识。你还需要对围绕AI写作的版权法和伦理考虑有深入的理解和知识，这些仍在讨论和演变中。根据调查，14%的受访者表示他们已经聘请了AI作家来支持AI，而44%的受访者表示他们有计划聘请该角色。

AI艺术家

与AI作家类似，AI艺术家使用AI为公司创建艺术品，包括标志、品牌标识、库存图像和其他用于产品、服务和营销活动的创意内容。此角色需要创意经验与NLP、ML、AI和提示工程方面的技术知识相结合。你需要确保创建出正确的图像，并具备编辑和改进AI输出的技能和眼光，以确保它们准确地代表品牌。与AI写作类似，AI艺术也是另一个有争议的话题，它引发了关于艺术自动化的批评。尽管如此，随着企业采用这一AI实施方式来加速广告活动、简化在线内容发布以及加快创意工作的交付时间，AI艺术家正成为一个越来越受欢迎的角色。根据调查，10%的受访者表示他们已经聘请了AI艺术家来支持AI，而41%的受访者表示他们有计划聘请该角色。

自然语言处理工程师

NLP工程师是任何企业中拥抱AI的关键角色。AI在很大程度上依赖于NLP来改进沟通，并创建需要与用户有效沟通的聊天机器人和其他AI服务，无论用户提出何种查询。此角色负责训练NLP系统、开发模型、运行实验、识别适当的工具和算法，并对模型进行定期维护和分析。候选人通常具有大数据、编码、模型选择和定制、语言建模、语言翻译以及使用NLP工具进行文本摘要方面的经验。NLP在文本转语音(TTS)和语音转文本(STT)、聊天机器人和虚拟助手以及其他旨在与用户实时交互的AI工具中发挥着重要作用。根据调查，17%的受访者表示他们已经聘请了NLP工程师来支持AI，而18%的受访者表示他们有计划聘请该角色。

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