Pekerjaan masa depan: 7 peran masa depan yang akan ada di era otomatisasi

Lupakan Skynet yang mendapatkan kesadaran dan memulai kiamat nuklir yang ditujukan untuk kemanusiaan. Ketakutan sebenarnya yang dimiliki banyak orang terhadap kecerdasan buatan, robot, dan proses otomatis lainnya adalah dampaknya terhadap semua pekerjaan kita. Menurut a studi Universitas Oxford yang terkenal, sekitar 47% pekerjaan yang ada saat ini berpotensi diotomatisasi dalam 15 tahun ke depan. Mengerikan, bukan?

Tapi ada kabar baik juga. Meskipun tidak dapat disangkal bahwa sejumlah pekerjaan akan hilang akibat otomatisasi, banyak pekerjaan baru juga akan diciptakan oleh teknologi. Pekerjaan seperti analis data, ilmuwan pembelajaran mesin, spesialis otomasi proses, dan pakar pemasaran digital adalah pekerjaan yang akan kita lihat lebih banyak lagi dalam beberapa dekade mendatang.

Namun, meskipun penting, semua peran ini sudah ada dengan cara yang cukup mapan. Mengatakan “ya, akan ada lebih banyak lagi” tidaklah terlalu menarik. Sebaliknya, untuk daftar ini, kami berfokus pada peran yang belum ada saat ini, atau hanya ada dalam jumlah kecil, yang akan menawarkan karier nyata di masa depan.

Berikut adalah tujuh kemungkinan cara kerja Anda di masa depan. Mulailah menulis CV Anda sekarang!

Arsitek augmented reality

Bagaimana perubahan desain bangunan atau pemandangan kota di era otomatisasi? Kemungkinan besar, sangat signifikan. Ketika realitas maya (VR) berarti membayangkan dunia virtual yang benar-benar baru, augmented reality (AR) berarti menemukan cara menarik untuk mengintegrasikan elemen virtual ke dalam lingkungan nyata.

AR sudah digunakan sebagai alat oleh para desainer untuk membayangkan pekerjaan yang telah selesai sebelum konstruksi selesai. Contohnya termasuk alat desain Sketsa Morfolio AR dan itu Helm Pintar DAQRI.

Namun seiring kemajuan AR, kota, kantor, dan rumah kita akan menjadi perpaduan menakjubkan antara elemen virtual dan nyata karena berbagai alasan mulai dari estetika seperti patung AR yang menakjubkan dan fitur-fitur yang menantang kenyataan hingga integrasi yang lebih fungsional cara-cara baru dalam berinteraksi dengan lingkungan sekitar kita.

Siapa yang akan merancang konstruksi AR yang luar biasa ini? Sederhana: arsitek augmented reality, tentu saja.

Analis kota cyber

Berbicara mengenai kota masa depan, bukan rahasia lagi bahwa otomatisasi akan menghasilkan kota yang lebih cerdas. Aliran data yang konstan, terkait dengan aset, faktor eksternal seperti cuaca, dan warga negara, akan diperlukan untuk dianalisis, diservis, dipelihara, dan dipijat sehingga dapat digunakan dengan cara yang paling bermanfaat mungkin. Dan jangan lupakan serangan siber yang terus-menerus dapat terjadi semuanya terhenti dalam sedetik.

Analis kota cyber akan memainkan peran penting dalam memastikan kota-kota masa depan kita berjalan dengan lancar. Peran ini sudah ada sampai batas tertentu. Namun, hal ini menjadi semakin penting di kota-kota pintar masa depan.

Pertanian perkotaan

Pertanian adalah industri yang dulunya jauh lebih besar. Pada tahun 1820, lebih dari separuh penduduk Amerika tinggal dan bekerja di pertanian. Saat ini, angka tersebut kurang dari 2%, karena semakin banyak orang yang pindah ke kota. Namun anehnya, pertanian mungkin akan kembali normal. Pertanian perkotaan, yaitu.

Untuk mengatasi masalah terbatasnya lahan bebas di perkotaan, dalam beberapa tahun terakhir terjadi peningkatan besar dalam minat bertani di tempat-tempat seperti atap rumah, gudang, dan bunker bawah tanah. Menggunakan teknologi hidroponik, kondisi pertumbuhan berbagai macam tanaman, seperti tanaman herbal dan produk lainnya, dapat dikontrol dengan sempurna.

Perusahaan seperti Iron Ox (didirikan oleh sepasang mantan insinyur Google) telah berhasil melakukannya mengotomatiskan beberapa pekerjaan fisik terlibat, namun industri ini tetap akan menjadi industri yang sedang berkembang. Tidak ada permainan kata-kata yang dimaksudkan.

Penghubung

Ini agak luas. Namun hal ini penting untuk diperhatikan, terutama jika Anda bukan seseorang yang ingin bekerja erat dengan teknologi setiap hari.

Dalam esai berjudul “Mengapa Masih Banyak Pekerjaan? Sejarah dan Masa Depan Otomatisasi Tempat Kerja,” profesor ekonomi MIT David Autor menunjukkan hal yang aneh tentang munculnya ATM dan jumlah teller bank yang dipekerjakan di bank. Ketika jumlah teller bank meningkat empat kali lipat antara tahun 1995 dan 2010, Anda mungkin berasumsi bahwa jumlah teller bank berkurang. Faktanya, Autor menemukan bahwa hal ini meningkatkan permintaan teller dengan menjadikan cabang-cabang ini lebih layak.

Berbeda dengan teller sebelumnya, Autor menulis bahwa para pekerja ini telah menjadi bagian dari sesuatu yang disebut “relationship banking.” Itu berarti tidak menjadi a petugas kasir, tetapi menjalin hubungan dengan pelanggan dan memperkenalkan mereka pada layanan perbankan tambahan seperti kartu kredit, pinjaman, dan investasi produk. Hal serupa juga akan terjadi pada bidang lain.

Mampu berkomunikasi secara efektif selalu penting. Namun karena semakin banyak tugas-tugas sehari-hari yang dilakukan oleh mesin, keterampilan serupa akan semakin menonjol. Ini adalah ilustrasi yang bagus tentang bagaimana mesin dan manusia dapat berinteraksi di tempat kerja. Tentu saja, jika Anda adalah seseorang yang dapat berinteraksi dengan manusia dan mesin…

Pelatih kehidupan berbasis data

Segala sesuatu mulai dari kecepatan Anda membaca buku, detak jantung, hingga kebugaran dan pola olahraga Anda, sudah ditangkap oleh mesin. Pikirkan berapa banyak lagi data yang akan dikumpulkan oleh perangkat pintar di tahun-tahun mendatang. A.I. artinya data ini dapat dianalisis dengan cara yang menarik. Hubungan antara, misalnya, pola makan dan suasana hati Anda dapat ditemukan dan disorot kepada pengguna dalam bentuk pesan pop-up.

Namun terkadang Anda membutuhkan dorongan dari manusia lain. Inilah salah satu alasannya, meskipun terjadi lonjakan teknologi pelacakan kebugaran, banyak orang masih akan pergi ke pelatih pribadi. Terutama jika kita mencoba mencapai sesuatu (menurunkan berat badan, menambah berat badan, mempelajari keterampilan tertentu) “soft skill” manusia seperti komunikasi dapat menjadi penting dalam membantu mendorong kita.

Meskipun peran-peran ini sudah ada, namun kemampuan untuk menggabungkan soft skill tersebut dengan hard skill analisis data merupakan pasar yang perlu dimanfaatkan oleh para pelaku wirausaha tertentu.

Operator robot

Mobil self-driving menginginkan otonomi 100%, sehingga membuat manusia tidak terlibat sama sekali. Namun hal yang sama tidak berlaku untuk pengemudi pengiriman robot. Misalnya, Starship Technologies' armada robot pengiriman mampu menyetir sendiri, namun diawasi manusia setiap saat. Orang ini secara fisik tidak berada di lokasi, dan bahkan mungkin tidak berada di negara yang sama dengan robot yang mereka awasi, namun mereka tetap berada di sana.

Jika masalah muncul, operator yang mengawasi setiap pengiriman (yang mungkin mengawasi 100 robot sekaligus) dapat mengambil alih kendali dari jarak jauh. Hal serupa mungkin terjadi dengan pengiriman pesawat tak berawak. Meskipun ada banyak penelitian menarik melibatkan drone otonom, pengiriman drone pada awalnya akan membutuhkan pilot manusia dan, setelah itu, kopilot manusia. Ketika tolok ukur efisiensi tertentu tercapai, tampaknya drone akan mampu menjalankan misinya dengan otonomi penuh.

Namun persyaratan untuk operator drone akan tetap ada. Pekerjaan ini akan melibatkan pemantauan seluruh paket drone saat mereka melakukan tugas. Dengan semakin pentingnya pengiriman online, kemungkinan besar pekerjaan ini akan menjadi pekerjaan biasa.

Asisten kecerdasan buatan buatan

Tidak, Anda tidak salah membacanya. Kami benar-benar bermaksud jahat palsu kecerdasan buatan. Seperti yang ditunjukkan oleh contoh operator drone, masih banyak cara yang harus dilakukan manusia untuk terlibat dalam proses pembuatan mesin yang bertindak cerdas. Jika Anda pernah membantu melatih A.I. oleh menjawab CAPTCHA online, Anda akan tahu bahwa kecerdasan manusia diperlukan untuk membuat mesin menjadi lebih cerdas.

Twitter, misalnya, menggunakan manusia untuk peran yang disebut “hakim”. Para juri ini harus menafsirkan arti istilah pencarian berbeda yang sedang tren. Hal ini karena manusia lebih mudah memahami referensi miring dibandingkan mesin. Membantu memperbaiki sistem ini dengan memasukkan kualitas-kualitas manusia yang diperlukan, baik dilakukan secara tidak terlihat atau sebagai bagian dari pendekatan yang lebih eksplisit “dikurasi oleh manusia”, akan sangat diperlukan.

Saat mesin menjadi lebih pintar, “Mekanik Turki” Peran pasti akan berubah bentuk. Tapi, mudah-mudahan, seperti yang A.I. menjadi lebih baik, tuntutan spesialis terhadap tugas-tugas Mechanical Turk (membantu komputer mempelajari X atau Y) akan meningkat — dan sebagai hasilnya, penggantian biaya akan meningkat.

Rekomendasi Editor

• Sentuhan terakhir: Bagaimana para ilmuwan memberi robot indra peraba yang mirip manusia
• Masa depan otomatisasi: Robot akan hadir, namun mereka tidak akan mengambil pekerjaan Anda
• A.I. ada di sini, dan bisa jadi dalam wawancara kerja Anda berikutnya
• Mulut robot tanpa tubuh dan 14 cerita tahun 2020 lainnya yang kami tertawakan
• Otomatisasi yang dipicu oleh pandemi telah menyerap banyak lapangan kerja, dan kita tidak akan pernah bisa mendapatkannya kembali