내일의 직업: 자동화 시대에 존재할 7가지 미래 역할

스카이넷이 감각을 얻고 인류를 겨냥한 핵 종말을 시작하는 것은 잊어버리세요. 많은 사람들이 인공 지능, 로봇 및 기타 자동화된 프로세스에 대해 갖고 있는 진정한 두려움은 이것이 우리의 모든 직업에 의미하는 바입니다. 에 따르면 유명한 옥스포드 대학 연구현재 존재하는 일자리의 약 47%가 향후 15년 내에 자동화될 가능성이 있습니다. 끔찍하지 않나요?

하지만 좋은 소식도 있습니다. 자동화로 인해 특정 수의 일자리가 사라질 것이라는 점은 부인할 수 없지만, 기술로 인해 많은 새로운 일자리도 창출될 것입니다. 데이터 분석가, 기계 학습 과학자, 프로세스 자동화 전문가, 디지털 마케팅 전문가와 같은 직업은 모두 앞으로 수십 년 동안 훨씬 더 많이 보게 될 역할입니다.

그러나 부인할 수 없이 중요하기는 하지만 이러한 모든 역할은 이미 합리적으로 잘 확립된 방식으로 존재합니다. "글쎄요, 더 많을 거예요"라고 말하는 것이 그다지 설득력이 있는 것은 아닙니다. 대신, 이 목록에서는 현재 존재하지 않거나 소량 존재하여 미래에 실제 경력을 제공할 역할에 초점을 맞추고 있습니다.

다음은 가능한 미래 고용 방식 중 7가지입니다. 지금 바로 이력서 작성을 시작해 보세요!

증강 현실 건축가

자동화 시대에 건물이나 도시 경관 디자인은 어떻게 변할까요? 아마도 매우 중요할 것입니다. 하는 동안 가상 현실 VR(VR)은 완전히 새로운 가상 세계를 상상하는 것을 의미하고, AR(증강 현실)은 가상 요소를 실제 환경에 통합하는 흥미로운 방법을 찾는 것을 의미합니다.

AR은 이미 디자이너가 완성된 작품을 완성하기 전에 미리 상상하는 도구로 사용되고 있습니다. 예를 들면 디자인 도구와 같은 것이 있습니다. 모르폴리오 AR 스케치워크 그리고 DAQRI 스마트 헬멧.

그러나 AR이 발전함에 따라 우리의 도시, 사무실 및 집은 미적 측면에서 다양한 이유로 가상 요소와 실제 요소가 놀라울 정도로 혼합된 공간이 될 것입니다. 놀라운 AR 조각품 현실을 거부하는 기능을 통해 보다 기능적인 통합을 제공합니다. 주변 환경과 상호 작용하는 새로운 방법.

누가 이 놀라운 AR 구조물을 디자인할 것인가? 간단합니다. 물론 증강 현실 건축가입니다.

사이버 도시 분석가

미래의 도시에 관해 이야기하면, 자동화가 더 스마트한 도시를 의미한다는 것은 비밀이 아닙니다. 자산, 날씨와 같은 외부 요인, 개별 시민과 관련된 지속적인 데이터 흐름이 필요합니다. 가장 유용한 방식으로 작동할 수 있도록 분석, 서비스, 유지 관리 및 마사지 가능한. 그리고 다음과 같은 결과를 초래할 수 있는 끊임없는 사이버 공격의 흐름을 잊지 마십시오. 모든 것이 순식간에 멈춰 버립니다..

사이버 도시 분석가는 미래 도시가 원활하게 운영되도록 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이 역할은 이미 제한적으로 존재합니다. 그러나 이는 미래의 스마트 시티에서는 더욱 중요해질 것입니다.

도시 농업

농업은 훨씬 더 큰 산업이었습니다. 1820년에는 미국 인구의 절반 이상이 농장에서 살면서 일했습니다. 오늘날 점점 더 많은 사람들이 도시로 이주함에 따라 그 수치는 2% 미만입니다. 그런데 이상하게도 농업이 다시 제자리를 찾을 수도 있습니다. 도시농업이 그렇습니다.

도시의 제한된 자유 토지 문제를 해결하기 위해 지난 몇 년 동안 옥상, 창고 및 지하 벙커와 같은 장소에서 농업에 대한 관심이 크게 높아졌습니다. 사용 수경 기술, 허브, 기타 농산물 등 다양한 식물의 생육 조건을 완벽하게 제어하는 ​​것이 가능합니다.

Iron Ox(전 Google 엔지니어 두 명이 설립)와 같은 회사는 육체 노동의 일부를 자동화하다 관련되어 있지만 그럼에도 불구하고 이는 성장하는 산업이 될 것입니다. 말장난 의도는 없습니다.

전달자

이것은 좀 광범위한 것입니다. 하지만 특히 매일 기술과 긴밀하게 협력하고 싶은 사람이 아니라면 이를 지적하는 것이 중요합니다.

"라는 제목의 에세이에서아직도 일자리가 이렇게 많은 이유는 무엇입니까? 직장 자동화의 역사와 미래” MIT 경제학 교수 데이비드 오터(David Autor)는 ATM의 증가와 은행에 고용된 은행원의 수에 대해 이상한 점을 지적했습니다. 1995년에서 2010년 사이에 은행 창구 직원 수가 4배 증가함에 따라 창구 직원 수가 감소했다고 가정할 수도 있습니다. 실제로 Autor는 이러한 지점의 실행 가능성을 높임으로써 창구 직원에 대한 수요가 증가한다는 사실을 발견했습니다.

그러나 이전 창구 직원과 달리 Autor는 이 직원들이 "관계 은행 업무"라는 것의 일부가 되었다고 썼습니다. 즉, 존재하지 않는다는 뜻이다 계산대 직원이지만 고객과의 관계를 구축하고 신용카드, 대출, 투자 등 추가적인 은행 서비스를 소개합니다. 제품. 다른 분야에서도 비슷한 일이 일어날 것입니다.

효과적으로 의사소통하는 능력은 항상 중요했습니다. 그러나 점점 더 일상적인 업무 기반 작업이 기계에 의해 수행됨에 따라 유사한 기술이 더욱 부각될 것입니다. 이는 기계와 인간이 직장에서 어떻게 상호 작용할 수 있는지를 보여주는 훌륭한 예시입니다. 물론, 인간과 기계 모두와 인터페이스할 수 있는 사람이라면…

데이터 기반 라이프 코치

책을 읽는 속도부터 심박수, 체력 및 운동 요법에 이르기까지 모든 것이 이미 기계에 포착되고 있습니다. 앞으로 몇 년 동안 스마트 장치를 통해 얼마나 더 많은 데이터가 수집될지 생각해 보세요. 일체 포함. 이는 이 데이터가 흥미로운 방식으로 분석될 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 식단과 기분 사이의 관계를 발견하고 팝업 메시지 형태로 사용자에게 강조할 수 있습니다.

하지만 때로는 다른 사람의 격려가 필요할 때도 있습니다. 이는 호황에도 불구하고 피트니스 추적 기술, 많은 사람들이 여전히 개인 트레이너에게 갈 것입니다. 특히 우리가 무엇인가(체중 감량, 체중 증가, 특정 기술 배우기)를 성취하려고 한다면 의사소통과 같은 인간의 "소프트 스킬"은 우리를 밀어붙이는 데 중요할 수 있습니다.

그러나 이러한 역할은 이미 존재하지만 이러한 소프트 스킬과 데이터 분석의 하드 스킬을 결합하는 능력은 특정 진취적인 개인이 활용해야 할 시장입니다.

로봇 디스패처

자율주행차는 100% 자율성을 추구하여 인간을 완전히 루프에서 벗어나게 합니다. 하지만 로봇 배달원의 경우에는 그렇지 않습니다. 예를 들어, 스타쉽 테크놀로지스' 배달 로봇 함대 스스로 운전할 수 있지만 항상 사람이 지켜보고 있습니다. 이 사람은 실제로 현장에 있지 않으며 감독하는 로봇과 같은 국가에 있지도 않지만 그럼에도 불구하고 그곳에 있습니다.

문제가 발생하면 각 배송을 감시하는 운영자(한 번에 100대의 로봇을 감독할 수 있음)가 개입하여 원격으로 명령을 내릴 수 있습니다. 비슷한 일이 일어날 가능성이 높습니다. 드론 배달. 흥미로운 연구가 많이 나와 있는 동안 자율 드론과 관련된, 드론 배송에는 처음에는 인간 조종사가 필요하고 그 이후에는 인간 부조종사가 필요합니다. 효율성이 특정 기준에 도달하면 드론이 완전한 자율성을 갖고 임무를 수행할 수 있을 것으로 보입니다.

그러나 드론 파견자에 대한 요구 사항은 여전히 ​​존재합니다. 이 작업에는 작업을 수행하는 전체 드론 팩을 모니터링하는 작업이 포함됩니다. 온라인 배송이 더욱 중요해짐에 따라 이 직업이 보편화될 가능성이 높습니다.

인공지능 비서

아니요, 당신은 그것을 잘못 읽은 것이 아닙니다. 우리 정말 그런 뜻이었어 인공의 인공 지능. 드론 파견자의 예에서 알 수 있듯이 스마트하게 작동하는 기계를 만드는 과정에 인간이 참여해야 하는 방법은 여전히 ​​많습니다. AI 훈련을 도운 적이 있다면. ~에 의해 온라인 CAPTCHA에 응답하기, 기계가 더 많은 지능을 얻으려면 인간의 지능이 필요하다는 것을 알게 될 것입니다.

예를 들어 트위터는 '판사'라는 역할에 인간을 사용합니다. 심사위원들은 트렌드에 따라 달라지는 다양한 검색어의 의미를 해석해야 합니다. 이는 인간이 기계보다 경사 참조를 더 쉽게 이해하기 때문입니다. 눈에 보이지 않게 수행되든, 보다 명시적인 "사람에 의해 관리되는" 접근 방식의 일부로 수행되든, 필요한 인간 자질을 연결하여 이러한 시스템을 개선하는 것은 매우 필요할 것입니다.

기계가 더욱 똑똑해짐에 따라 이러한 “기계 터크” 역할은 의심할 여지없이 형태가 바뀔 것입니다. 하지만 A.I. 상황이 좋아지면 Mechanical Turk 작업(컴퓨터가 X 또는 Y를 학습하도록 지원)에 대한 전문가 요구가 증가하고 결과적으로 환급도 향상됩니다.

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