AI กำลังแทนที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือทำให้พวกเขาแข็งแกร่งขึ้น?

ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงบทบาทในวิทยาศาสตร์ข้อมูลเร็วกว่าที่ประวัติการทำงานจะตามทัน

ระบบอัตโนมัติเข้ามาแทนที่งานที่ทำซ้ำๆ เช่น การสร้างแบบจำลองและการเตรียมข้อมูล แต่การมีวิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์ ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และการตัดสินใจอย่างมีจริยธรรมยังคงเป็นสิ่งที่มนุษย์เท่านั้นที่ทำได้

เข้าใจการเปลี่ยนแปลงเพื่อหลีกเลี่ยงการล้าหลัง และค้นพบว่าการยอมรับ AI สามารถเปิดโอกาสให้การทำงานของคุณมีอิทธิพลมากขึ้นได้อย่างไร

ประเด็นสำคัญ

AI จะมาแทนที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้จริงหรือ?

AI จะไม่เข้ามาแทนที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างสมบูรณ์ แต่จะช่วยอัตโนมัติในงานที่ทำซ้ำ เช่น การเลือกโมเดล การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ และการเขียนโค้ดขั้นพื้นฐาน มากกว่าครึ่งของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ใช้ AutoML และ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงานของพวกเขาแล้ว

อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์ยังคงมีข้อจำกัดเมื่อเผชิญกับปัญหาทางธุรกิจที่คลุมเครือ การตัดสินใจที่มีความซับซ้อนซึ่งต้องชั่งน้ำหนักข้อดีข้อเสีย หรือการตัดสินใจที่ต้องการความเข้าใจในบริบทและการสื่อสารที่มีความละเอียดอ่อน

มีเพียงประมาณ 6% ของบริษัทเท่านั้นที่ได้บูรณาการ AI เชิงสร้างสรรค์อย่างเต็มรูปแบบเกินกว่าโครงการนำร่อง ซึ่งสะท้อนถึงข้อจำกัดของ AI การตัดสินใจของมนุษย์ การวางกรอบเชิงกลยุทธ์ และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการแปลงข้อมูลเชิงเทคนิคให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่มีผลกระทบ

แทนที่จะเป็นการทดแทน บทบาทที่แท้จริงของ AI คือการเสริมศักยภาพของมนุษย์ เพื่อให้แน่ใจว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงมีความจำเป็นอย่างยิ่ง

อะไรที่ถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติแล้วในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ระบบอัตโนมัติด้วย AI ได้ช่วยลดเวลาที่ใช้ในงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เป็นกิจวัตรอย่างมากแล้ว แพลตฟอร์ม AutoML ช่วยย่นระยะเวลาการฝึกอบรมโมเดลได้ถึง 40% ซึ่งช่วยเร่งการเปิดตัวผลิตภัณฑ์และลดต้นทุนแรงงานที่ต้องทำซ้ำ

นักวิทยาศาสตร์กำลังผสานโค้ดที่สร้างโดย AI เข้ากับกระบวนการทำงานมากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งเปลี่ยนงานที่ต้องใช้เวลาหลายวันให้เสร็จสิ้นภายในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง

ดังนั้น บริษัทจึงจัดสรรนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปยังงานที่มีผลกระทบสูงกว่า เช่น การอนุมานเชิงสาเหตุ การวางแผนเชิงกลยุทธ์ และการออกแบบการทดลอง

การเปลี่ยนแปลงนี้ยกระดับข้อกำหนดทักษะพื้นฐาน โดยต้องการความเชี่ยวชาญในเครื่องมือ AI และการออกแบบคำสั่ง (prompt engineering) ควบคู่กับความรู้ทางสถิติแบบดั้งเดิม

ผู้เชี่ยวชาญที่เชี่ยวชาญทักษะแบบผสมผสานนี้จะสามารถรักษาตำแหน่งงานของตนและขยายโอกาสในสายอาชีพท่ามกลางการเติบโตของระบบอัตโนมัติ

แนวโน้ม AI ที่กำลังเกิดขึ้นซึ่งกำลังกำหนดรูปแบบวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สี่แนวโน้มกำลังนิยามใหม่ว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานอย่างไร และแต่ละแนวโน้มก็ทำให้สมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติกับการตัดสินใจของมนุษย์เอียงไปในทิศทางที่แตกต่างกัน

1. ผู้ช่วยเขียนโค้ดเชิงสร้างสรรค์

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ในปัจจุบันสามารถสร้างสคริปต์ Python, คำสั่ง SQL และแม้แต่กระบวนการวิเคราะห์ทั้งหมดจากข้อความภาษาธรรมชาติได้

การทดสอบเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่า ด้วยการปรับปรุงคำแนะนำอย่างรอบคอบ ผู้ช่วยเหล่านี้สามารถสร้างโค้ดที่มีความแม่นยำเพียงพอสำหรับการใช้งานจริงในกรณีทดสอบมากกว่าครึ่งหนึ่ง

สิ่งนี้มีความสำคัญเพราะมันช่วยลดขั้นตอนการวนซ้ำ: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างต้นแบบของวิธีการที่แข่งขันกันสามวิธีในเวลาที่แต่ก่อนต้องใช้ในการเขียนโค้ดด้วยมือเพียงวิธีเดียว

2. แพลตฟอร์ม AutoML แบบไม่ต้องเขียนโค้ด

เครื่องมือเช่น DataRobot และ H2O Driverless AI ช่วยให้ผู้ที่ไม่มีความเชี่ยวชาญสามารถสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว

การกระจายอำนาจนี้หมายความว่านักวิเคราะห์การตลาดและทีมการเงินสามารถสร้างแบบจำลองการสูญเสียลูกค้าหรือการคาดการณ์ความต้องการได้ด้วยตัวเอง ลดปัญหาการติดขัดที่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนกลาง

ข้อเสียคือการกลายเป็นสินค้าทั่วไป หากใครก็สามารถฝึกโมเดล Random Forest ได้ การจ่ายค่าพรีเมียมจะเปลี่ยนไปอยู่ที่ผู้ที่รู้ว่าเมื่อใด ไม่ควร ใช้มัน

3. การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ของแบบจำลอง

ระบบสังเกตการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถตรวจจับการเบี่ยงเบนของข้อมูล การเปลี่ยนแปลงของแนวคิด และการละเมิดความยุติธรรมได้โดยอัตโนมัติ โดยจะแจ้งเตือนผู้ปฏิบัติงานมนุษย์เฉพาะเมื่อจำเป็นต้องมีการแทรกแซงเท่านั้น

แนวโน้มนี้ยกระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจากผู้แก้ปัญหาเชิงรับไปสู่ผู้วางกลยุทธ์เชิงรุกที่ออกแบบมาตรการป้องกัน แทนที่จะซ่อมแซมโมเดลที่ล้มเหลวหลังจากเหตุการณ์เกิดขึ้นแล้ว

4. การตรวจสอบจริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์

ทั้งหน่วยงานกำกับดูแลและลูกค้าต่างต้องการความโปร่งใส ส่งผลให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องรับบทบาทที่ผสมผสานทักษะทางเทคนิคเข้ากับความเชี่ยวชาญด้านนโยบาย

AI สามารถตรวจจับความลำเอียงทางสถิติได้ แต่ไม่สามารถตัดสินใจในเรื่องการแลกเปลี่ยนทางจริยธรรมที่แฝงอยู่ในแอปพลิเคชันที่ละเอียดอ่อน เช่น การให้คะแนนเครดิตหรืออัลกอริธึมการจ้างงานได้ การตัดสินใจเช่นนี้ยังคงเป็นความรับผิดชอบของมนุษย์

สี่แรงผลักดันนี้ร่วมกันชี้ให้เห็นถึงอนาคตที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะใช้เวลาในการเขียนโค้ดจากศูนย์น้อยลง และใช้เวลาในการจัดการระบบ, ตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์, และอธิบายผลกระทบต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียมากขึ้น

ทักษะที่ควรพัฒนา (และควรละทิ้ง)

เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่สามารถรับประกันตำแหน่งงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อีกต่อไป; ตลาดในปัจจุบันให้ความสำคัญกับการตัดสินใจที่ผสมผสานกับความสามารถทางเทคนิค นี่คือวิธีปรับสมดุลทักษะของคุณใหม่

ทักษะหลักสิ่งเหล่านี้ยังคงเป็นรากฐาน ไม่ว่าคุณจะทำงานคนเดียวหรือร่วมกับ AI

การเสริมสร้างทักษะหลักเหล่านี้ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นจะช่วยให้คุณสามารถตรวจจับข้อผิดพลาดที่เครื่องมือ AI มองข้ามไปได้ และออกแบบการทดลองที่เครื่องจักรยังไม่สามารถคิดค้นได้ ทักษะเหล่านี้ยังช่วยเสริมศักยภาพในด้านที่เกี่ยวข้องด้านล่างโดยตรงอีกด้วย

ทักษะที่เกี่ยวข้อง ทักษะเหล่านี้จะเพิ่มผลกระทบของงานหลักของคุณและทำให้คุณแตกต่างจากผู้ปฏิบัติงานที่มีทักษะทางเทคนิคเพียงอย่างเดียว

การเชี่ยวชาญทักษะที่เกี่ยวข้องจะวางตำแหน่งคุณเป็นสะพานเชื่อมระหว่างทีมเทคนิคและผู้ตัดสินใจทางธุรกิจ ซึ่งเป็นบทบาทที่ระบบอัตโนมัติยังไม่สามารถทดแทนได้ตามที่กลยุทธ์อาชีพที่ต้านทาน AIชี้ให้เห็น ความหลากหลายสามารถเอาชนะความเชี่ยวชาญเฉพาะทางได้

ทักษะพระอาทิตย์ตกงานที่เคยจำเป็นเหล่านี้กำลังเลือนหายไปอย่างรวดเร็วเมื่อ AI สามารถจัดการได้อย่างน่าเชื่อถือมากขึ้น

การละทิ้งทักษะที่ล้าสมัยช่วยให้คุณมีสมาธิกับงานที่มีคุณค่ามากขึ้น เปลี่ยนจากการปรับแต่งโมเดลด้วยตนเองไปสู่การสร้างระบบที่สามารถปรับแต่งตัวเองได้

การผสานประสิทธิภาพของเครื่องจักรเข้ากับการตัดสินใจของมนุษย์คือข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่จะกำหนดความสำเร็จในอนาคตหลังปี 2026

แนวโน้มอาชีพ: วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงเป็นทางเลือกที่ชาญฉลาดอยู่หรือไม่?

ใช่, วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงเป็นทางเลือกอาชีพที่ชาญฉลาด, ได้รับการสนับสนุนจากการเติบโตอย่างรวดเร็วของอุตสาหกรรม, เงินเดือนที่น่าสนใจ, และความต้องการผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางที่เพิ่มขึ้น

ด้วยการคาดการณ์ว่าการจ้างงานจะเพิ่มขึ้น 34% จากปี 2024 ถึงปี 2034 ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในการสกัดข้อมูลเชิงลึกจากปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น การรับมือกับแรงกดดันด้านกฎระเบียบ และการแปลงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ให้เป็นการดำเนินการเชิงกลยุทธ์ จะยังคงมีคุณค่าสูง

ความต้องการที่ต่อเนื่องนี้ได้ผลักดันให้เงินเดือนเฉลี่ยในเขตเมืองใหญ่ของสหรัฐฯ อยู่ระหว่าง $120,000 ถึง $160,000 ในขณะที่การแข่งขันเพื่อหาบุคลากรที่มีประสบการณ์ได้ทำให้ระยะเวลาการเลื่อนตำแหน่งสั้นลง

ผู้เชี่ยวชาญที่วางตำแหน่งตัวเองอย่างมีกลยุทธ์ในกลุ่มเฉพาะทาง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงทางการเงิน หรือการตรวจสอบจริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์ จะพบกับความมั่นคงในงานที่สูงขึ้นและค่าตอบแทนที่คุ้มค่า

อะไรต่อไป: การเตรียมตัวสำหรับอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์

Gartner คาดการณ์ว่าประมาณ 80% ของงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เป็นกิจวัตรอาจถูกทำให้เป็นอัตโนมัติภายในปี 2025 ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ต้องการการดำเนินการทันทีแทนที่จะเป็นการเฝ้าสังเกตอย่างเฉื่อยชา

ผู้เชี่ยวชาญที่เริ่มปรับตัวในตอนนี้จะเป็นผู้นำทีมและกำหนดกลยุทธ์ ในขณะที่ผู้ที่รอคอยเสี่ยงที่จะกลายเป็นส่วนเกินที่พวกเขาหวาดกลัว

นี่คือแผนปฏิบัติการของคุณ:

ขั้นตอนเหล่านี้ไม่ใช่ทฤษฎี; พวกมันสะท้อนถึงวิธีที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับสูงกำลังวางตำแหน่งตัวเองอยู่ในปัจจุบัน