技术发展日新月异，这虽是老生常谈，但专家表示，IT领域的AI集成让人联想到互联网早期——那时，适应者脱颖而出，不适应者则被甩在后面。

普华永道近期对CIO和CTO的调查显示：“技术领导者正面临着真正的不确定性——他们不确定团队是否具备未来技术所需的技能，甚至不确定自己是否知道如何运用这些技术，要想取得长期成功，人类和技术必须共同进化。”

尽管自动化将接管那些曾被视为IT基石的任务，但领导者表示，这一转变将为那些愿意融合AI、云平台、数据分析和安全技术来解决问题和创新的人创造机会。

热门：聚焦人类最擅长的领域

德勤新兴技术团队高级经理凯利·拉斯科维奇(Kelly Raskovich)表示，技术专业人员可以利用AI的优势，规避其劣势，从而积极推动所在企业和自身职业的发展变革。

拉斯科维奇说：“随着AI在埋头苦干型技术工作上的表现越来越出色，那些能够跳出细节、解释复杂问题并应对不确定性的人的优势将愈发明显，这些人将技术娴熟度与创造力、好奇心和讲故事的能力融为一体。”

她以软件工程为例，指出编码技能虽重要，但已不再是完成工作的唯一途径。

她说：“随着AI代码辅助工具(或称助手)的加入，重要的是要具备提出问题、引导解决方案以及发现机器失误的能力，并非整个岗位都在消失，而是岗位价值的定义正在发生变化。”

培生集团(Pearson)近期一项涉及IT未来岗位的研究发现，虽然代码维护、网络备份、系统维护、错误纠正和软件更新等日常任务最有可能受到自动化的影响，“但涉及与他人合作的任务，包括监督、培训和项目讨论，受到的影响将最小。”

冷门：盲目追求每一项硬技能

德勤的拉斯科维奇表示，IT专业人员应避免试图掌握每一项潜在的新技术，而应积累足够的知识，以便能够提出有见地的问题，并与跨部门同事和智能系统有效协作。

她说：“任何我们已经知道如何做的事情，计算机最终都会做得更好。任务越是基于规则或模式驱动，就越快被机器接管。在这个工具每季度都在更新的世界里，试图掌握所有工具就像踏上了一条永无止境的跑步机。在当今环境下，广度就是新的深度。”

热门：设计能够自适应的智能系统

Expereo公司CIO让-菲利普·阿韦朗热(Jean-Philippe Avelange)表示，对精通技术的专业人员的需求日益增长，他们需要能够设计自适应、智能和自动化的架构。

阿韦朗热说：“我们不再仅仅谈论数据科学家，我们需要的是能够将AI嵌入平台、工作流程和用户体验的工程师、架构师和产品负责人。最抢手的人才能够把复杂的需求转化为模块化、可扩展的解决方案。AI系统工程师、平台架构师和自动化策略师等岗位在每一项转型计划中都变得至关重要。”

冷门：传统代码维护

QueryPal公司创始人兼CEO德夫·纳格(Dev Nag)认为，开发人员有机会从代码维护和低层次的苦力工作中解脱出来，转向更具战略性的工作。

纳格说：“经验丰富的开发人员表示，与AI合作就像拥有一名初级开发人员，原本需要一周时间的迭代现在只需几分钟到几小时，这使得专注于AI监督的岗位变得更有价值，许多开发人员将自己视为AI协调者，而非亲手编码的程序员。”

与此同时，First Student公司CIO肖恩·麦科马克(Sean McCormack)表示，传统编码职业的衰落是软件工程领域这一变革的一部分。

麦科马克说：“包括谷歌、Meta、英伟达等在内的领先科技公司已经在放缓软件工程师的招聘速度。许多公司预计，在未来一两年内，AI代理将编写50%或更多的生产代码。”

热门：采用混合方法保障安全

具备网络安全专业知识的IT人才一直供不应求，而复杂的威胁又催生了对能够利用AI预防和调查事件的安全专业人员的需求。随着高级网络威胁的升级，对网络安全和数据隐私方面的专业知识需求比以往任何时候都更加迫切。

凤凰城大学IT学院项目副院长JL·格拉夫(JL Graff)表示，对敏感数据进行全天候保护正变得越来越困难，尤其是对于那些尚未集成自动化手段来应对威胁的企业而言。

他说：“有些企业甚至需要筛选数百万甚至数十亿个数据点，这对于安全分析师来说手动完成是不可行的。自动化系统可以在无需人工干预的情况下对威胁做出响应，隔离受感染的设备，停止有害进程，或在无需任何人介入的情况下恢复受勒索软件影响的文件。”

然而，在多种场景下，仅靠自动化可能无法提供足够的保护，这时人类智慧就再次派上了用场。

他说：“采用结合手动和自动威胁检测的混合方法，对企业来说非常有益，因为自动化可能无法捕捉到所有威胁。”

冷门：手动威胁检测

格拉夫解释说，虽然需要人才通过将人类洞察力与AI和机器学习(ML)相结合来帮助企业保持安全，但不断演变的威胁正使得旧的保护方法过时。

他说：“传统的基于签名的检测方法无法跟上威胁的步伐，网络犯罪分子正在利用AI工具发动更复杂的攻击，如网络钓鱼活动，以及利用语音或视频克隆来冒充老板或其他受信任的人。”

格拉夫说，安全专业人员将需要利用AI来对抗AI——而那些提升技能的人将得到回报。

他说：“未来10年，信息安全分析师的就业前景预计将增长33%，为了填补这些急需的岗位，雇主可能会寻找具备AI技能的人才来保护他们的信息和数据。”

热门：技术多面手

StorMagic公司首席营销和产品官布鲁斯·科恩费尔德(Bruce Kornfeld)表示，那些能够在多个领域做出贡献，尤其是能够随着需求快速变化而适应的人，很难找到。

科恩费尔德说：“提前很久就规划好招聘、确切知道每个人将做什么工作的日子已经一去不复返了。如果一个人只是某一方面的专家——前端、用户界面、云、数据库、移动——而不是能够在多个不同领域做出贡献，那么他们的需求就会降低。”

First Student公司的麦科马克认为，与AI合作的灵活的全才团队具有潜力。

麦科马克说：“我们将开始看到，对那些能够跨越不同学科并整合数据、法律、财务、工程和营销等领域能力的人才的需求将不断增加。未来，由智能体支持的小型跨职能团队将能够取得以往需要大型、孤立部门才能实现成果。我认为，专家岗位将开始变得不那么重要，因为AI现在能够立即提供深入的专业知识。”

冷门：某些认证

Verinext公司资源管理副总裁乔治·康蒂诺(George Contino)认同传统观点，即云、数据、网络、基础设施和网络安全仍然是需求巨大的领域，但他表示，有一个职业趋势正在失宠，那就是获取某些云技能的认证。

康蒂诺说：“基础云认证正在失去优势，因为它们已经成为行业新的基本期望。”

Pluralsight公司首席云策略师德鲁·菲尔蒙特(Drew Firment)表示，对CCNA、ITIL、CompTIA A+和网络+等认证的需求正在下降。他认为，这些认证更偏向于传统IT基础设施，除非与云或DevOps技能相结合，否则在当今的相关性较低。

与此同时，菲尔蒙特表示，与云基础设施、AI和架构相关的认证需求正在增加，他特别提到了AZ-900、AI-900和AWS解决方案架构师认证。

他说：“这些认证对于那些已经在云领域投资的企业来说是基础性的，现在，它们正专注于数据工程和AI等高级能力，这些认证之所以具有吸引力，是因为它们支持与实际工作角色的对接，这对个人学习者和企业范围的培训策略都有益。基础认证仍然重要，但如今的机会在于那些能够展示灵活性、专业化和与现代架构直接联系的领域。”

热门：开发支持AI的产品

随着企业寻求在各部门和日常运营中融入AI，对能够创造运用自动化新技术产品的人才的需求将不断增长。

普华永道的调查发现，“技术领导者对他们能够实现业务期望和创新重点充满信心，但当被问及具体的技术转型时，这种信心就下降了。虽然60%的CIO对他们能够在整个企业中扩展AI的应用非常有信心，但只有44%的人对他们能够取得实实在在的成果非常有信心。”

Synechron公司首席技术官戴维·休厄尔(David Sewell)说：“许多企业都在寻找能够将AI能力转化为有影响力的商业应用的专家，这些专家在业务需求和AI工具之间架起桥梁，加速了AI的大规模应用。”

德勤的拉斯科维奇看到了为那些能够利用自动化创造出前所未有的东西的人带来的新机遇。

她说：“真正的职业优势来自于解读文化、应对灰色地带，并提出任何数据集都无法回答的问题，这是一个从计算器到制图师的转变——绘制数据尚未涉足的新领域。”

冷门：与业务目标脱节的技术技能

Expereo公司的阿韦朗热表示，纯粹的技术岗位正变得越来越不可行。如今，技术人员了解其工作对所在企业的更广泛影响至关重要。

阿韦朗热说：“仅仅保持系统运行已经不够了，许多日常IT任务正在被自动化或外包，我们正进入一个每个技术岗位都需要为转型做出贡献，而不仅仅是运营的时代。”

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