随着IT自动化和人工智能技术的不断进步，IT从业者的工作方式也经历了显著的变化。今年突如其来的新冠疫情迫使许多组织的员工转向远程工作。
如果疫情持续到2021年，组织将可能继续实施远程工作，并采用多种混合工作策略，甚至鼓励长期的远程办公，这使得2021年各行业的发展前景变得更加难以预测。
这突显了一个重要趋势：IT自动化和人工智能（包括机器学习）将继续成为IT专业人士关注的焦点。以下是一些预计将在2021年发挥重要作用的领域：
技术人才短缺问题依旧
在自动化和数据领域，组建合适的IT团队是一个重要举措。然而，IT人才的持续短缺可能使这一目标变得更加困难。预计未来十年，IT行业的工作岗位将增长12%。尽管过去十年计算机科学专业毕业生增加了10%，但这一增幅仍远远落后于其他技术行业的需求增长。
PeRScholas公司的社会风险投资执行副总裁DaMien HowaRd指出，由于招聘标准、经验要求、H-1B签证的不确定性以及劳动力的退休等因素，IT行业的需求与可用技术人员之间的差距将进一步扩大。
HowaRd提到，过去十年计算机科学领域的失业率大约是美国总体失业率的一半，即使在疫情期间，这一领域的失业率也相对较低。根据Teksystems公司全球服务学习服务总监Leslie Deutsch引用的美国劳工统计局的数据，只有59%的计算机科学专业毕业生从事与其专业相关的工作。
Deutsch表示，IT人才市场的需求正在不断增加，这使得相关人才的招聘变得愈加困难。
最终，这将导致IT行业作为一个受到市场需求压抑的领域，短期（疫情期间）和长期（IT自动化与人工智能的未来发展）的业务将会经历重大变化。
组织迫切需要跟上技术进步的步伐。疫情加剧了这种需求，随着远程工作的普及，许多数字化转型项目变得愈加紧迫。随着企业业务的调整，对IT职业的需求只会继续增长，这意味着熟练的IT人才将比以往更加重要。
利用机器数据
为了获取准确的数据，组织需要借助机器学习来分析数据。Splunk公司的首席技术倡导者Andi Mann表示，机器学习中使用的有三种数据类型：关系数据（如电子表格和数据库）、参考数据（如电子邮件和文档）以及机器数据（由服务器、交换机和网络等系统生成）。
第三类数据为组织发展提供了巨大的潜力。Mann指出，如果机器能够读取数据，就能讲述整个故事。这也改变了企业与客户互动的方式或员工工作情况的监测。
在InteRop Digital会议上，Mann概述了组织通过机器数据可以获得的一些洞察。随着更多数字化工作的出现，这些数据在2021年的自动化和人工智能应用中将变得越来越重要。例如，销售部门的员工以往可能通过现场交流或其他方式与客户达成合作，而现在可以利用这些数据，机器学习可以帮助识别聚类事件并进行预测，或分析当前事件（如购买模式）。
Mann还指出，机器数据的价值有时并不在于识别模式，而在于发现异常或离群值。例如，无效的数字互动可能暗示着客户经历了异常且负面的体验。
人工智能：炒作还是机会？
QuantaRiuM公司的首席执行官RoMi Mahajan在一次行业会议上提出了一个引人关注的问题：媒体和行业对人工智能的宣传是否代表了一种真实的进展？
Akvelon公司的主管Cal Escue表示，媒体普遍关注人工智能的进展，对于一些选择追求IT自动化和人工智能的企业而言，有些是边际的积极因素，而对其他组织来说则是实质性的积极影响，但很难具体识别其应用场景。
DeRiveone公司的首席执行官SaMiR Saluja提到，关于人工智能的许多信息都受到外部压力的影响，促使组织围绕这一主题开展业务。然而，这种外部压力并不能真正影响人工智能的潜力。
Saluja表示，谈及人工智能时，基本上是在试图优化人类的过程。这可以通过两种方式实现：一是模拟人类完成的任务（如自然语言处理），二是尝试人类无法实现的任务（如大数据分析）。
这些人工智能的应用在2021年将继续扩展。然而，Saluja和Escue都强调，IT专业人员仍然是不可或缺的。
Escue指出，最终实现完全自动化的过程是无止境的，所有这些过程都需要协同工作，并与那些尚未自动化或智能化的过程相互配合。IT自动化将继续进步，使IT专业人员能够从事更多创造性工作或学习新技能，因此人工智能并不会取代专业人员，而是用于优化某些人工流程。
