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一、客服人员

随着聊天机器人(chatbot)的流行，经常需要与客户高频交互客服与技术支持是当下最先面临人工智能技术冲击的IT岗位之一。

二、系统管理员

系统管理员负责系统的部署、配置、维护、监控和管理等工作。但是在DevOps趋势的推动下，系统管理人员如今越来越以来自动化工具和技术来处理大量繁冗的工作如系统配置和软件升级。此外，越来越多的系统管理工具(例如监控)开始整合机器学习和人工智能技术，能够大幅降低误报，甚至能提前向系统管理员发出潜在问题的警报。准确地说，人工智能技术将提升系统管理员的能力，而不是取而代之。

根据BLS的IT薪酬报告，2016年网络和计算机系统管理员的中位数年薪约7.9万美元，而且职业市场对系统管理人员的需求还在持续增长。

三、网络管理员

在人工智能的冲击下，网管的命运与系统管理员类似，在企业数字化转型的大潮中，企业网络的智能化是大势所趋，而投资回报率可高达350%的自动化网络管理工具是企业采购的热门技术。在BLS的报告中，网管的年薪与系统管理员持平，约7.9万美元。

四、存储系统管理员

在大数据时代，存储的地位不断提升，但是对于存储管理员来说，手头大量的工作都将被效率更高的，基于大数据分析的人工智能技术取代，例如存储优化、数据生命周期管理、硬件失败预测等。在不久的将来，存储系统管理员的大部分时间主要花在为存储管理软件分配任务，把执行的细节部分交给人工智能和自动化管理工具。

五、QA/测试助理

如今自动化工具已经能够完成QA的大部分流程，Infosys这样的企业已经开始在QA方案中整合机器学习技术来优化测试流程，分析测试日志并快速诊断和解决问题。人工智能技术的加入将大大提高软件QA和测试的效率。根据2017年Robert Half科技行业薪资调查报告，美国市场QA助理和分析师的年薪在6.7-10万美元之间，比2016年增长了2.7%。

六、项目管理经理

项目管理进入被AI取代的岗位名单多少有些出人意料，一般来说项目管理这种较为复杂的工作似乎并不容易被AI掌握，但是Gartner公司特意将项目管理挑选出来列为(部分)被AI取代的IT岗位名单中。

项目经理通常需要花费大量时间采集和录入项目(团队)进度数据，这些工作AI都能做得更好。在项目周期和成本预测方面，用大量类似案例数据训练过的机器学习工具的表现也会更加出色。目前市场中已经出现了类似的人工智能项目管理工具。

七、数据分析师

随着大数据风潮席卷各行各业，数据科学家和高级数据分析人员供不应求，一将难求，企业开始寻求借助人工智能来降低数据分析师的人才门槛。

如今大量预测分析工具都整合了机器学习功能，能大幅提升数据分析师的工作效率，事实上AI并未取代数据分析师的角色，而是增加了市场对数据分析工具使用技能的需求。

八、数据库管理员

数据库管理员，或者说所谓的DBA，主要负责数据库的部署、配置、优化、调试、监控、管理和排错等任务。一些计算机科学家认为，人工智能将能够完成数据库管理员的部分工作，尤其是性能监控、诊断和排错工作。虽然目前市场上还未出现此类人工智能产品，但是数据库领域对人工智能技术的需求在不断增长，这反过来推动了对DBA的需求增长。

九、网络安全管理员

随着勒索软件和恶意软件的不断变异增长，防不胜防，企业开始寻求新的安全解决方案，而人工智能，则是当下各种全新安全解决方案的“盐”。

无论是下一代安全信息和事件管理(SIEM)还是用户与业务行为分析(UEBA)方案，都纷纷整合机器学习功能，来弥补传统安全技术，例如防火墙和杀毒软件的盲区和短板。

虽然人工智能在未来安全解决方案中扮演着越来越重要的角色，但是包括安全管理员在内的各个信息安全岗位的需求将继续保持高速增长，机器将不会取代人员，而是提升其工作效率和技能。

十、软件开发人员

过去几年市场对软件开发人员的需求持续高涨，薪酬也水涨船高。因此很多企业开始寻找那些能够少写代码甚至免代码的开发工具，方便业务人员也能开发简单的应用。微软和剑桥大学的研究人员已经在开展用人工智能编写代码的实验性工作。虽然AI工具的水平还远不足以独立完成一个完整应用的代码开发工作，但已经能有效扩大企业开发人群，从某种成程度上减轻开发人才短缺的压力。

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