AI有望以惊人的速度改变我们的世界，企业和政府将数十亿美元投入了AI工具 ，助手和代理商。无论是特朗普大胆的5000亿美元星际之门计划还是英国的AI机会行动计划 ，AI投资都是新的军事竞赛 。而且，如果投资规模尚不清楚 ，那么科技巨头计划仅在2025年就投资3200亿美元 。该技术是头条新闻 ，推动经济策略并加以董事会议程。
但是，大多数讨论主要集中在AI模型的耀眼潜力上 。将这些令人兴奋的AI创新进行工作需要一支无名的个人英雄大军 ，主要是在黑暗的数据工程师 ，集成专家和自动化专家中繁忙 。
这些专业人员是我们目睹的AI浪潮的关键无声推动者。他们的专业知识对于确保机器学习模型具有有效运行所需的清洁和结构化数据至关重要，并且它们的输出可以以无缝有效的方式折叠成复杂的企业体系结构 。
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CTO用于Snaplogic 。
超越算法：AI成功的幕后
AI可能是标题法 ，但其算法和模型只是冰山一角。在表面下，庞大的工作进入了数据准备 ，开发IT基础架构以及与更广泛的企业景观的集成 。数据工程师在清洁和结构数据中具有至关重要的作用 ，因此AI模型获得了准确，无偏见和高质量的输入 。没有高质量的数据，即使是最先进的AI模型也无法提供有意义的输出。
同样 ，集成专家将AI模型编织到与之交互的企业系统中 ，以确保数据在不同环境中无缝流动 - 无论是在云，本地或混合中 。这些专家通过连接不同的数据源 ，应用程序端点和关键用户体验来帮助公司充分利用AI的全部潜力 ，从而实时分析和决策 。
最后，自动化专家设计的智能工作流程使AI代理人都可以精心策划 ，并在可能的情况下独立运作。从数据到应用程序集成 ，他们的工作消除了瓶颈，提高生产率 ，并允许企业大规模部署AI驱动的解决方案。
重新定义传统技术角色：AI变化的数据专业
人工智能不仅在改变行业；它还重新构想了建立和支持这一增长的这些工作 。传统的技术道路已经发展成为面向未来的AI职业 。数据工程师正在加强AS＆lsquo; rsquo;与主题专家一起策划数据集以提高模型准确性。Integration专家现在扮演AI基础架构架构师的角色 ，将最新的以API为中心的AI技术与前几代应用程序框架进行了协调 。
自动化专家正在朝着全面的AI编排迈进，监督各种业务运营中AI代理的大规模部署 。这些角色本身正在融合到AI工作流程师 ，及时的工程师和代理开发人员等新的混合职位。这意味着企业现在正在寻找能够管理整个AI生态系统的多维专业人员 ，而不仅仅是执行孤立的任务 。
AI在参与重要业务决策的技术专业人员方面取得了关键的转变，这意味着未来的AI角色将需要战略愿景和技术知识融合 。可以将AI功能与企业需求联系起来的专业人员将受到极大的追捧。
人性化旅程人性化：不要把人留在后面
人工智能尽管其所有承诺和潜力都不可靠 。诸如培训数据，隐私要求和围绕AI部署的道德问题之类的挑战需要仔细的人类监督 。数据 ，集成和自动化专业人员在缓解这些风险方面是必不可少的 ，以确保AI应用程序是透明，公平和可靠的。
我们自己的研究最近显示 ，英国信托AI代理人中只有不到40％的IT领导者比人类要做有效的工作更多 ，这使得很快就没有直接的人工智能转换对技术行业的转换 。尽管最新模型中嵌入了大量的信息，但企业数据尚未用于AI模型培训 ，这意味着单独的人工智能无法解释业务环境 ，这使得人类在指导AI＆rsquo的应用程序方面更为重要 。
最有效的主要企业是发现自动化可以增强决策，尽管有明确的以AI为中心的过程自动化的机会 ，但并不能完全取代人类的批判性思维。人工智能实施的最佳用例是人类和机器协作 ，利用AI的效率，同时维持人类判断的效率。
数据专业人士的命运：流离失所还是进化？
一个紧迫的问题徘徊：AI会使以数据为中心的角色过时 ，还是重新定义它们？答案很细微 。
随着AI自动化重复任务和低级数据操作 ，它同时为高阶解决问题打开了新的门，并释放了时间，以便在战略创新和价值驱动的工作上花费时间 。
例如 ，随着旧数据清洁任务越来越多地自动化 ，数据工程师可以自由地专注于优化数据架构，并确保AI模型在异质系统景观之间具有精确性。自动化专家将从基本的工作流动自动化转变为开发自我学习的AI系统 ，以实时适应不断变化的业务需求 。
仅在技术中 ，真正的力量就不可能 。它在使它实现并奠定基础的人们中。这不是对这些角色的威胁，而是它们进化的催化剂 。通过承认这些贡献 ，对高技能进行投资并建立AI扫盲的文化 ，我们可以确保AI是进步，创新和人类合作的力量 。
我们列出了最佳的IT管理工具。
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