The unsung heroes of the AI revolution: a quiet force shaping the future
*Opinion by Jeremiah Stone, published 31 March 2025*
隨著企業和政府投入數十億美元在人工智能（AI）工具、助手和代理上，AI 正在以飛快的速度改變我們的世界。不論是特朗普提出的 5000 億美元「星際大門計劃」還是英國的 AI 機會行動計劃，AI 投資已經成為新的軍備競賽。雖然投資規模尚未顯現，但科技巨頭計劃在 2025 年單年投入 3200 億美元於 AI 領域。這項技術正在主導頭條新聞，驅動經濟策略，並且成為董事會議程的首要議題。
然而，大多數討論集中在 AI 模型的璀璨潛力上。將這些激動人心的 AI 創新付諸實踐，卻需要一支無名的英雄隊伍，這些專業人士默默無聞地辛勤工作——數據工程師、整合專家和自動化專家。
這些專業人士是我們所見證的 AI 浪潮背後的重要推手。他們的專業知識對確保機器學習模型能夠獲得乾淨、結構化的數據至關重要，從而使這些模型能夠高效運行，並且將它們的輸出無縫地整合到複雜的企業架構中。
超越算法：AI 成功的幕後故事
AI 可能是焦點，但其算法和模型只是冰山一角。水面之下，數據準備、IT 基礎設施的開發和與更大企業環境的整合都需要大量的工作。數據工程師在清理和結構化數據方面扮演著至關重要的角色，確保 AI 模型獲得準確、公正且高品質的輸入。沒有高質量的數據，即使是最先進的 AI 模型也無法產生有意義的輸出。
同樣，整合專家將 AI 模型嵌入到它們所互動的企業系統中，確保數據能夠在不同的環境之間流暢流動——無論是在雲端、內部還是混合環境中。這些專家幫助企業發揮 AI 的最大潛力，通過連接不同的數據源、應用終端和關鍵用戶體驗，使得即時分析和決策成為可能。
最後，自動化專家設計智能工作流程，讓 AI 代理能夠精心協調並在可能的情況下實現自主運作。從數據到應用整合，他們的工作消除了瓶頸，提高了生產力，並使企業能夠在大規模範圍內部署基於 AI 的解決方案。
重新定義傳統技術角色：AI 改變數據職業
AI 不僅在改變各行各業，它也在重新構思那些構建和支持這一增長的職位。傳統的技術職業正在逐步演變為面向未來的 AI 職業。數據工程師正扮演著「AI 訓練師」的角色，與專業領域的專家合作，精心挑選數據集，以提高模型的準確性。整合專家如今成為 AI 基礎架構的架構師，將以 API 為中心的最新 AI 技術與舊有的應用框架進行融合。
自動化專家正朝著全面的 AI 協調發展，負責監督 AI 代理在各種業務運營中的大規模部署。更重要的是，這些角色本身正在融合為新的混合職位，如 AI 工作流程工程師、提示工程師和代理開發者。這意味著企業現在需要具備多維技能的專業人才，能夠管理整個 AI 生態系統，而不僅僅是執行孤立的任務。
AI 使技術專業人士參與關鍵業務決策的過程發生了根本性的變化，這也意味著未來的 AI 角色將需要結合戰略視野和技術專業知識。那些能夠將 AI 能力與企業需求相結合的專業人才將會變得越來越受歡迎。
讓你的 AI 之旅更人性化：不要讓人被拋在後頭
儘管 AI 擁有巨大的潛力，但它並非萬能。訓練數據中的偏見、隱私要求和 AI 部署中的倫理問題，都需要細心的人為監管。數據、整合和自動化專業人士在減少這些風險方面不可或缺，確保 AI 應用透明、公正且可靠。
我們的研究最近顯示，英國的 IT 領袖中，只有不到 40%的人信任 AI 代理能比人類更有效地完成工作，這使得顯而易見的是，科技領域並不會很快實現從人類到 AI 的全面轉換。儘管最新的模型中嵌入了大量信息，但企業數據並未能用於 AI 模型的訓練，這意味著 AI 無法單獨理解業務背景，因此人類在引導 AI 應用方面變得尤為重要。
最有效的領先企業發現，自動化能夠加強決策能力，雖然在 AI 驅動的流程自動化中確實存在明確的機會，但 AI 不會完全取代人類的批判性思維。最好的 AI 實施案例是那些人類與機器協作的場景，在這些場景中，AI 的效率得以發揮，同時保持人類的判斷力。
數據專業人士的命運：被取代還是進化？
一個迫切的問題是：AI 是否會使以數據為中心的職位變得過時，還是會重新定義這些職位？答案是微妙的。
隨著 AI 自動化重複性工作和低層次的數據操作，它同時為更高層次的問題解決開闢了新機會，並釋放出更多時間用於戰略創新和價值驅動的工作。
例如，隨著舊有的數據清理任務越來越多地被自動化，數據工程師可以專注於優化數據架構，確保 AI 模型能夠在異構系統中精確運行。自動化專家將從基本的工作流程自動化，發展成為開發能夠實時適應變化業務需求的自學 AI 系統。
AI 的真正力量不僅在於技術本身，而在於那些實現這一變革並奠定基礎的人。它並不是對這些職位的威脅，而是促使它們進化的催化劑。通過承認這些貢獻、投資於技能提升，並建立 AI 素養的文化，我們可以確保 AI 成為推動進步、創新與人類-AI 協作的力量。
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評論：
AI 在技術行業的崛起，實際上為我們揭示了人類和技術之間的協同作用，這點極具啟發性。無論是數據工程師、整合專家還是自動化專家，他們的角色已經不僅僅是簡單的支持性工作，而是成為了 AI 成功的基石。這不僅僅是對人工智能的發展具有深遠影響，更是對未來勞動市場結構的挑戰。隨著 AI 不斷演進，這些專業職位的角色也需要與時俱進，更多的跨界技能將成為未來競爭力的關鍵。
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