Era AI sedang menciptakan beberapa peran pekerjaan baru yang menarik bagi individu yang berfokus pada teknologi, namun jangan langsung mengabaikan keterampilan pemrograman dan integrasi yang sudah teruji. Sebaliknya, AI dapat membuat aktivitas teknologi yang dianggap “tradisional” bergerak lebih cepat dan produktif.
AI menjadi inti dari banyak peran teknologi yang berkembang, tentu saja.
“Saati ini, kami melihat permintaan tinggi untuk peran yang berfokus pada AI,” kata Yusuf Tayob, chief executive group Accenture Operations. Hal ini menciptakan kebutuhan yang berkelanjutan untuk pelatihan baik di dalam maupun di luar departemen IT, katanya. “Sebagai contoh, di Accenture, 600.000 orang dari kami telah menerima pelatihan tentang dasar-dasar AI, dan kami juga melatih orang untuk bekerja secara efektif dengan proses yang diinfuskan AI dan menggunakan AI secara adil dan tanpa bias.”
Pemimpin industri menyarankan untuk mengenal berbagai peluang yang ditawarkan oleh bekerja dengan AI. “Ini adalah waktu yang tepat untuk mendapatkan keterampilan yang akan membantu perusahaan membuat keputusan tentang bagaimana mengintegrasikan dan menerapkan AI, dan bagaimana membuatnya berkelanjutan,” kata Gill Haus, chief information officer JPMorgan Chase. “Kita akan melihat peningkatan pekerjaan di bidang AI, ML, dan generative AI, namun kita juga akan melihat bagaimana AI akan membuat peran yang sudah ada menjadi lebih efektif dan efisien dengan menghilangkan tugas-tugas yang membosankan.”
Selain meningkatkan tugas dan peran yang ada, jenis pekerjaan baru mulai muncul, kata Brian Lanehart, presiden, CTO, dan co-founder Momnt. “Semua cenderung berkaitan dengan data, eksplorasi data, dan analisis data. Saya pikir kita akan melihat lebih banyak judul pekerjaan yang menekankan peran yang berfokus pada data, mencari karyawan yang memahami dengan baik alat dan teknologi AI terbaru. Misalnya, mungkin ada seseorang di tim produk yang memahami ChatGPT untuk antarmuka pengguna yang lebih efisien.”
Lanehart menambahkan: “Orang-orang di bidang ini harus nyaman menggunakan Copilot untuk mengkode lebih cepat dan lebih efisien. Ke depan, ada alat lain yang akan memungkinkan arsitek solusi untuk menjelaskan masalah – atau bahkan ide untuk menyelesaikan masalah – ke platform AI, dan itu akan menghasilkan diagram yang dapat disesuaikan dan dapat diimplementasikan.”
Tidak hanya kemampuan membangun aplikasi AI, tetapi juga menggunakan alat berbasis AI untuk melakukan dan memberikan pekerjaan mereka.
“Kami mencari insinyur yang menggunakan AI dalam peran sehari-hari mereka dan dapat efektif menggunakan alat tersebut untuk meningkatkan kualitas atau efisiensi tim,” kata Lanehart. “Kedalaman pemahaman dan penggunaan seperti itu adalah yang akan membedakan insinyur tingkat menengah dari peran yang lebih senior.”
Namun, pengusaha melihat lebih dari apa yang dulunya keterampilan teknologi yang kokoh. “Keterampilan modern yang kami rekrut sangat berbeda dari apa yang dulu kami inginkan,” kata Lanehart.
Sebelumnya, kriteria untuk perekrutan teknologi adalah, “Apakah orang itu dapat mengkode dalam Python? Apakah mereka dapat melakukan komit kode mereka? Apakah mereka dapat menarik kode mereka?” Lanehart mengaitkan. “Hari ini, kami ingin tahu apakah mereka dapat menggunakan alat jenis Copilot untuk meningkatkan kode atau mengkode lebih cepat dan lebih efisien. Kami ingin tim menggunakan alat AI untuk membantu menghasilkan berbagai kasus uji. Kami ingin insinyur jaminan kualitas menggunakan AI untuk mengevaluasi lebih menyeluruh.”
Kombinasi keterampilan bisnis dan teknologi dasar sangat penting bagi pengusaha. “Jangan menutup mata terhadap keterampilan pengkodean, mobile, digital, backend, machine learning – semuanya akan terus diminati,” kata Haus dari JPMorgan Chase. Selain itu, keterampilan yang diminati termasuk “data, cloud computing, teknik perangkat lunak, pengalaman pelanggan dan desain digital serta manajemen produk. AI dan gen AI akan memerlukan lebih banyak dari keterampilan tersebut.”
Bekerja di era AI juga membutuhkan keterampilan bisnis dan karier yang sudah teruji, seperti “keingintahuan, kerjasama, dan fokus pada memecahkan masalah pelanggan,” lanjut Haus. Praktik Chase, tambahnya, adalah “merekrut teknolog yang memiliki pengalaman rekayasa perangkat lunak.”
Namun, Anda tidak perlu gelar ilmu komputer empat tahun untuk mendapatkan pekerjaan dalam rekayasa perangkat lunak di Chase. “Kami menghargai berbagai keterampilan, termasuk ketekunan, ketahanan, dan adaptabilitas,” kata Haus. “Kami merayakan pengalaman masa lalu yang memperluas kemampuan tim kami untuk menciptakan solusi yang memenuhi kebutuhan unik pelanggan kami.”
Pentingnya, AI sendiri tidak dapat memberikan solusi – itu tergantung pada orang-orang yang menggunakan AI. “Mengomunikasikan seluruh permintaan aplikasi ke sesuatu seperti ChatGPT yang akan menghasilkan seluruh kode memerlukan pemahaman yang tinggi tentang alat dan fungsinya,” kata Lanehart. “Hal ini hanya dapat dicapai dengan sepenuhnya memahami dan menyerap diri ke dalam teknologi untuk mempelajarinya dan menerapkannya ke bisnis.”
JPMorgan Chase mengatasi beberapa persyaratan baru ini melalui dua acara. Ini termasuk DEVUP, sebuah konferensi oleh insinyur, untuk insinyur, “semua tentang fungsionalitas silang, ideasi, dan berbagi pengetahuan,” kata Haus. Acara kedua, AI Summit “mengumpulkan karyawan untuk mendiskusikan riset baru dan kasus penggunaan AI dan ML yang sedang menggerakkan inovasi di seluruh perusahaan.”