几年前，强调IT工作中人类智慧和洞察力的重要性听起来像科幻小说。然而今天的技术专业人士可以通过管理、监督和扩展自动化智能体的工作来为组织和自己带来价值。

虽然技术发展迅速是公认的事实，但专家表示，AI在IT领域的整合让人想起互联网早期——那些适应变化的人会脱颖而出，不适应的人则会落后。

普华永道最近对CIO和CTO的调查显示："技术领导者正在应对真正的不确定性——不仅是他们的团队是否具备未来技术所需的合适技能，还包括他们是否知道如何运用这些技术。长期成功要求人员和技术共同发展。"

虽然自动化会接管那些曾是IT核心技能的任务，但领导者表示，这种转变可以为那些愿意整合AI、云平台、数据分析和安全技术来解决问题和创新的人创造机会。

**热门趋势：专注于人类最擅长的工作**

德勤新兴技术集团高级经理KellyRaskovich表示，技术专业人士可以利用AI的优势，避开其弱点，主动为组织和职业发展推动变革。

"随着AI在专业技术工作方面变得更强，优势转向那些能够跳出细节、转化复杂性并驾驭模糊性的人，"Raskovich说。"那些将技术流利性与创造力、好奇心和讲故事能力相结合的人。"

她以软件工程为例，编码技能很重要，但不再是完成工作的唯一方式。

"有了AI代码助手或副驾驶，重要性上升的是构建问题、引导解决方案以及发现机器遗漏之处的能力，"她说。"并不是整个职位在消失，而是定义其价值的标准在转变。"

皮尔森最近的一项关于IT未来角色的研究发现，虽然代码维护、网络备份、系统维护、错误纠正和软件更新等常规任务最可能受到自动化影响，但"专注于与他人合作的任务，包括监督、培训和项目讨论，受影响最小。"

**冷门趋势：追逐每项硬技能**

德勤的Raskovich表示，IT专业人士应避免试图掌握每项潜在的新技术，而应建立足够的知识来提出明智的问题，并有效协作——无论是与跨部门同事还是智能系统。

"我们已经知道如何做的任何事情，计算机最终都会做得更好，"她说。"任务越是基于规则或模式驱动，就越快被纳入机器领域。在工具每季度都在发展的世界里，试图掌握所有工具就像在永远下不来的跑步机上。在今天的环境中，广度就是新的深度。"

**热门趋势：设计能够适应的智能系统**

Expereo首席信息官Jean-PhilippeAvelange表示，对能够设计自适应、智能化和自动化架构的技术专业人士的需求正在增长。

"我们不再只是在谈论数据科学家，"Avelange说。"我们说的是能够将AI嵌入平台、工作流程和用户体验的工程师、架构师和产品负责人。需求最高的人能够将复杂需求转化为模块化、可扩展的解决方案。AI系统工程师、平台架构师和自动化策略师等角色在每个转型计划中都变得至关重要。"

**冷门趋势：传统代码维护**

QueryPal创始人兼CEODevNag看到了开发人员从代码维护和低级别基础工作转向更宏观工作的机会。

"经验丰富的开发人员描述与AI合作就像拥有一名初级开发人员，曾经需要一周的迭代现在只需要几分钟到几小时。这为专注于AI监督的角色创造了价值，许多开发人员将自己视为AI协调者而非实际编码者。"

与此同时，FirstStudent首席信息官SeanMcCormack表示，传统编码职业的衰落是软件工程发展的一部分。

"包括谷歌、Meta、英伟达等在内的领先科技公司已经在放缓软件工程师的招聘，"McCormack说。"许多公司预计在未来一两年内，AI智能体将编写50%或更多的生产代码。"

**热门趋势：混合安全方法**

具有网络安全专业知识的IT专业人士始终供不应求，复杂的威胁创造了对能够运用AI预防和调查事件的安全专业人士的需求。随着高级网络威胁的升级，网络安全和数据隐私专业知识的需求比以往任何时候都更高。

凤凰城大学IT学院项目副院长JLGraff表示，敏感数据的24/7保护变得越来越困难，特别是对于那些没有集成自动化手段来对抗威胁的组织。

"一些组织甚至可能需要筛选数百万甚至数十亿个数据点，这对安全分析师来说手动完成是不可行的，"他说。"自动化系统可以在没有人为干预的情况下响应威胁，隔离受感染的设备，停止有害进程，或恢复受勒索软件影响的文件。"

然而，在各种情况下，仅靠自动化可能无法提供足够的保护，这又是人类智慧发挥作用的地方。

"结合手动和自动威胁检测的混合方法对组织非常有益，因为自动化可能无法捕获所有威胁。"

**冷门趋势：手动威胁检测**

Graff解释说，虽然需要人才通过将人类洞察力与AI和机器学习相结合来帮助组织保持安全，但不断发展的威胁正在使旧的保护方法过时。

"传统的基于签名的检测方法无法跟上威胁的步伐，"他说。"网络犯罪分子正在使用AI工具发起更复杂的攻击，如网络钓鱼活动，以及语音或视频克隆来冒充老板或其他可信人员。"

Graff说，安全专业人士需要用AI来对抗AI——那些提升技能的人会得到回报。

"信息安全分析师的预期工作前景是未来10年增长33%，"他说。"为了填补这些急需的职位，雇主可能会寻找具有AI技能来保护信息和数据的人。"

**热门趋势：技术多面手**

StorMagic首席营销和产品官BruceKornfeld表示，那些能够在多个领域做出贡献的人，特别是在需求快速变化的情况下，很难找到。

"预先规划招聘——确切知道每个人将做什么的日子已经结束了，"Kornfeld说。"如果个人只是某一方面的专家——前端、UI、云、数据库、移动——而不能在多个不同学科中做出贡献，需求就会较低。"

FirstStudent的McCormack认为，与AI合作的灵活通才团队有潜力。

"我们将开始看到对那些能够跨学科导航并整合数据、法律、金融、工程和营销能力的人的需求增加，"McCormack说。"未来，由AI智能体支持的较小跨职能团队将能够交付曾经需要大型、孤立部门才能完成的成果。我认为专业角色将开始变得不那么关键，因为AI现在提供了对深度领域知识的即时访问。"

**冷门趋势：某些认证**

Verinext资源管理副总裁GeorgeContino呼应了传统观点，即云、数据、网络、基础设施和网络安全仍然是急需领域，但他说一个正在失宠的职业趋势是获得某些云技能认证。

"基础云认证正在失去优势，因为它们已成为行业的新基线期望，"Contino说。

Pluralsight首席云策略师DrewFirment表示，对CCNA、ITIL、CompTIAA+和Network+等认证的需求正在下降。他认为这些更符合传统IT基础设施，除非与云或DevOps技能配对，否则在今天不太相关。

与此同时，Firment说与云基础设施、AI和架构相关的认证需求旺盛。特别包括AZ-900、AI-900和AWS解决方案架构师。

"这些对于已经投资云的组织来说是基础性的，"他说，"现在专注于数据工程和AI等高级能力。这些认证很有吸引力，因为它们支持实用的工作角色对齐，这对个人学习者和企业范围的培训策略都有益。基础认证仍然重要，但今天的机会在于展示敏捷性、专业化以及与现代架构直接联系的领域。"

**热门趋势：生产AI赋能产品**

随着组织寻求在各部门和日常运营中融入AI，对那些能够创建采用自动化的新产品的人的需求将增长。

普华永道调查发现，"技术领导者对能够满足业务期望和创新优先级充满信心，但当涉及具体技术转型时，这种信心会下降。虽然60%的CIO对能够在组织中扩展AI非常有信心，但只有44%对能够交付实际结果非常有信心。"

Synechron首席技术官DavidSewell说："许多组织正在寻找擅长将AI能力转化为有影响力的业务应用的候选人。这些专家在业务需求和AI工具之间架起桥梁，加速大规模AI采用。"

德勤的Raskovich看到了那些能够塑造自动化来创造前所未有事物的人的新兴机会。

"真正的职业优势来自解读文化、驾驭灰色地带，以及提出没有数据集能回答的问题，"她说。"这是从计算器转向制图师的转变——绘制数据还无法到达的新领域。"

**冷门趋势：与业务目标脱节的技术技能**

Expereo的Avelange表示，纯技术角色正变得不太可行。今天，技术人员了解他们的工作对组织的更广泛影响很重要。

"仅仅保持系统运行已经不够了，"Avelange说。"许多常规IT任务正在被自动化或外包。我们正在进入一个每个技术角色都需要为转型而非仅仅运营做贡献的时代。"

Q&A

Q1：AI时代IT专业人士最应该培养哪些核心能力？

A：IT专业人士应该专注于人类最擅长的工作，包括构建问题框架、引导解决方案、发现机器遗漏之处的能力。重点是将技术流利性与创造力、好奇心和讲故事能力相结合，成为AI协调者而非单纯的技术执行者。

Q2：哪些传统IT技能正在失去价值？

A：代码维护、网络备份、系统维护、错误纠正等常规任务最容易被自动化取代。传统的基于签名的威胁检测方法、基础云认证如CCNA、ITIL等也在失去优势。纯技术角色和与业务目标脱节的技术技能需求在下降。

Q3：未来最有前景的IT职业方向是什么？

A：最有前景的方向包括：设计自适应智能系统的AI系统工程师和平台架构师、结合人工和自动化的混合安全专家、能在多领域贡献的技术多面手，以及能将AI能力转化为商业应用的产品专家。这些角色都强调跨学科整合能力。

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