人工智能（A.I.）和机器学习（ML）的运用，协助人们和安排处理客户个性化和通讯、数据剖析和处理，以及很多其他应用程序的运用继续添加。

　　IDC的一份陈述发现，仅到下一年，四分之三的企业应用程序就可能依托人工智能。剖析公司Insight的一份陈述估计，到2023年，人工智能范畴的可用职位将超越2000万个。

　　因为人工智能和ML的转型影响，具有适宜技术的专家可以在各行各业找到作业时机。技术方面的全球技术缺口意味着合格的申请者可以等待高薪且在薪资商洽中占有强势位置。

　　坐落加州科斯塔梅萨的人工智能科技公司Veritone的产品总监格斯·沃克 (Gus Walker) 对Dice说，2021年，公共安全、银行和金融科技以及医疗保健范畴的人工智能和ML专家的时机将会越来越多。

　　“这三个职业现在有资金出资了人工智能和ML，并且有最大的时机看到出资敏捷获得报答，”他说。“话又说回来，疫情让受冲击最严峻的职业后退了一步，看看怎么运用人工智能和ML来重建或习惯新常态。”

　　这意味着公司将需求了解算法调整和训练的专业人员；首要提名人还将在人工智能运营和DevOps方面有经历，以便成功地树立数据集、继续集成和继续布置管道，从而使算法坚持最新。

　　Walker指出:“数字化将使更多结构化和非结构化数据得到运用，这将添加对更多人工智能专业人员的需求。”“企业需求可以全程保护出产布置的人员。”

　　这是来自 Burning Glass 网站的一个分化图，该网站搜集并剖析了全国数百万个职位的招聘信息，看看有多少技术职位需求机器学习技术。尽管现在的数字相对较小 (至少就招聘职位而言) ，但Burning Glass猜测，未来10年将呈现明显添加:

　　关于坐落华盛顿州贝尔维尤 (Bellevue) 的流程办理和作业流自动化公司Nintex的技术专员特里•辛普森 (Terry Simpson) 来说，人工智能和机器学习的技术各不相同。

　　他说:“一方面，你有技术开发人员，他们可以获得预期的成果，并树立一个算法或一系列过程，以可重复的方式执行任务。”“另一方面，你有事务剖析师，他们需求确认和了解事务需求什么，并了解怎么完成自动化。”

　　Simpson解说说，在这两者之间，你会发现有一小部分人在开发人员常识和事务剖析师常识之间获得了很好的平衡。

　　“这些都是需求的技术，”他指出，大多数安排才刚刚开始了解人工智能和ML怎么能发生活跃的战略影响。

　　辛普森指出：“具有高技术才能但对事务缺少了解的人是不会成功的。”“另一方面，假如一个人了解商业方面，但在技术上却不了解人工智能和ML，他也不会成功。”在人工智能和ML范畴之间找到平衡是优异提名人的最佳挑选。”

　　辛普森弥补说，跟着公司的老练，他们很快发现他们需求对市场上的人工智能和多媒体东西有很好了解的全职职工：“他们不只需求专业人士，他们还需求一批在这一范畴具有不同技术的职工，以便及时了解不同的产品，并有才能施行。”

　　正如Walker所指出的，呼叫中心东西可能会添加人工智能和ML的运用，以协助客户匹配他们所需的资源；零售专家可能会更多地依托人工智能应用来改善引荐引擎和“定制”个性化服务。

　　他说:“公司需求了解人工智能的人，可以研讨当时的问题，并确认人工智能可以应用到哪些范畴。”“接下来，他们需求可以开发和布置人工智能解决方案的专业人员，无论是预构建仍是点式解决方案。”

　　最终，Walker解说说，企业应该有一个稀有据剖析经历的人来保证产品和服务。在2021年，咱们可能会看到更多的人工智能被小企业和教育组织运用：“现在推举现已完毕，疫苗行将面世，一切职业都将加快向人工智能的改变。”