数学和商业发展：为什么这两种不同的技能在人工智能世界很重要

　　人工智能(AI)不断以有趣的方式颠覆我们对未来技能要求的看法。在一个层面上，人工智能需要对底层技术、数据科学和统计学有深刻的理解。

　　与此同时，人工智能还需要减少对潜在技术的投入，并有能力关注商业优势。

　　我们已经进入了人工智能和自动化的巨大创新时期，这将对未来的工作、生产力和团队运作方式产生重大影响。研究预测，到2030年，在人工智能的推动下，工人的生产率可能会提高4倍。我们揭示了从这种转变中受益的机会和方法。

　　随着人工智能的兴起，技术经理和专业人士面临着一些关键的决定，即他们应该追求这两种看似不同的技能要求中的哪一种。

　　基于生成式人工智能的工具为开发人员和其他技术专业人员提供了令人信服的生产力优势，但这也意味着他们需要重新思考自己的角色。对于那些想要沉浸在构建人工智能应用程序中的人来说，这可能是提高基本数学技能的时候了。

　　对于那些寻求更多右脑角色的人来说，业务开发技能是最重要的要求。

　　这是SAP首席学习官、风险投资家麦克斯韦尔·韦塞尔(Maxwell Wessel)的话，他分享了自己对人工智能对科技行业影响的看法。他主张，也许是时候重新审视数学技能了。

　　他说:“大多数技术专业人士将需要回归基础:数学。”“我刚上来的时候定义的问题都是用代码定义的。编码语言、操作系统和硬件的限制通常是最基本的理解。在人工智能的世界里，这些系统问题将在统计学中得到最好的定义。人们对数学的理解越多，就越容易理解模型的有用性。”

　　数学可能是许多人工智能工作的前沿，但对于那些不直接构建或构建人工智能应用程序的人来说，“将受到质疑的技能不那么技术性，”韦塞尔继续说道。“他们可能不需要编写那么多代码，但他们需要更多的产品管理、设计和用户研究能力，以最大限度地利用他们的新工具。”

　　预计IT角色将发生更多变化。“IT人才的职能将随着技术的发展而不断发展，这意味着IT专业人员的角色和期望将同时发生变化，”Wessel预测道。“在过去的40年里，我们看到耗时、重复的任务变得越来越自动化，随着人工智能变得更智能，更有能力集成到应用程序开发和部署的过程中，这种情况肯定会继续发展。”

　　韦塞尔对这项新兴技术的潜在影响持乐观态度。他表示:“总体而言，新一代人工智能将引发一波劳动力创新浪潮，帮助解决我们面临的许多技能短缺问题。”

　　“生成式人工智能提供了一个令人难以置信的工具，可以帮助开发人员更好地完成任务，”他继续说道。“它可以帮助调试。它可以提供总结未知代码片段的简短语句。它可以就如何解决问题提供建议。所有这些都有助于开发者节省时间，并转向更具战略性的思考。”

　　随着IT专业人员越来越接近业务需求，他们将继续看到自己的角色越来越丰富。“通过摆脱单调的日常自动化，将有更多的机会与商业领袖合作，利用创造力，对技术的理解，以及解决一些重大问题的新能力，”韦塞尔说。

　　从本质上讲，基于人工智能的工具“让复杂的编码变得更容易理解。从这个意义上说，它是一个低代码的工具。将会有公民开发人员做更复杂的事情——这将解放那些精通技术的计算机和数据科学家，让他们更多地关注那些需要深入了解系统工作原理的问题。”不过，韦塞尔强调，“人工智能将会变得很神奇。毕竟，正如(科幻作家)阿瑟·克拉克所说，任何足够先进的技术都与魔法无异。”