2030年までにAI/自動化によって消滅する6つの技術職

翻訳者 | ジン・ヤン

レビュー | Chonglou

現在、人工知能と自動化は急速な発展段階に入っており、一部の専門職の役割が置き換えられるのではないかと懸念する人が多くいます。特定の職業が完全に消滅すると予測するのは大げさに思えるかもしれませんが、将来何が起こるかについて現実的な見通しを持ち、次に何が起こっても備えることが賢明です。

これを念頭に置き、テクノロジーの方向性に基づいて、最終的には時代遅れになる可能性のある技術的な作業をいくつかまとめました。

データ入力係

人工知能の時代では、データ入力担当者の役割は劇的に縮小するかもしれない。この作業のほとんどは、タイピングや転記などの反復的な作業であるため、自動化されたプログラムに置き換えることは非常に簡単です。

光学文字認識 ( OCR )テクノロジーと機械学習アルゴリズムが進歩するにつれ、 AI システムはこれらの精密なタスクにおいて驚くほど効率的になっています。したがって、 2030 年までに自動化がこの役割に大きな影響を与えると想定しても間違いないでしょう。

テクニカルサポート担当者

カスタマーサービスとテクニカルサポートは、常に消費者の問題解決の最前線に立っています。しかし、人工知能が進歩し続けるにつれて、これらの役割は差し迫った自動化の脅威にさらされています。

さまざまな業界の企業がすでに、一次レベルのトラブルシューティングに自然言語処理( NLP )機能を搭載した AI チャットボットを使用しています。システム診断やハードウェアの問題を含むさらに複雑なタスクも、人間の介入なしに問題を迅速に分析して解決できる AI ツールによって処理できます。

今世紀末までに、ほとんどのテクニカルサポートの問い合わせは高度な AI システムによって効率的に管理されるようになり、従来のテクニカルサポート担当者は不要になる可能性があります。

ネットワーク管理者

ネットワーク管理者の主な責任は、組織の内部ネットワークの正常な動作を管理し、保証することです。これらの責任には、システム構成の更新、セキュリティプロトコルの管理、ネットワーク停止の修復などのタスクが含まれます。

現在、これらの活動において人間の介入は不可欠ですが、人工知能の継続的な改善により、多くの日常的なタスクが自動化され、この作業が脅かされています。

AI を活用した予測分析は、人間が達成できるよりもはるかに効率的に、潜在的な問題を予見し、それを回避するための「先制的な」行動をとることができます。

さらに、他の日常的な管理タスクも AI ベースのツールを通じて自動化でき、人間の介入をほとんど必要としない自己組織化ネットワークを構築できます。その結果、自動化によって今後数年間でネットワーク管理者の役割は大きく変化する可能性があります。

データベース管理者

これまでは、データベース全体の変更を管理および調整するには、かなりの人的リソースが必要でした。しかし、人工知能の台頭によりすべてが変わりつつあります。データベース管理タスクを簡素化する自動化ツールが登場するにつれ、従来のデータベース管理者の役割が脅かされています。

自動化により、たとえば MySQL から MariaDB に移行するときにデータベースの変更が簡単になります。これまで、このシームレスな移行には管理者の多大な労力が必要でしたが、現在では自動化ソフトウェアによってより効率的に実現できます。 2030 年に向けて、こうした改善により、人間の介入の必要性が大幅に減少し続けると予測されています。

さらに、これらの進歩により、最終的にはデータベース自体がより自己制御的かつ自律的になり、専任の人間による管理の必要性が完全になくなることが期待されます。

ハードウェア技術者

従来はハードウェア技術者の役割が不可欠であり、現場での修理やアップグレードは従業員が直接立ち会うことしかできませんでした。しかし、業務をクラウドベースのインフラストラクチャに移行する企業が増えるにつれて、物理デバイス管理の必要性は減少しています。

技術の進歩により、ハードウェア専門家による手動介入なしに需要に応じて拡張できる仮想サーバーとストレージスペースが生まれました。この傾向により、物理的な機器や機械の取り扱いを専門とする従来の技術者への依存が大幅に減少しました。

興味深いことに、家庭やオフィスに設置された物理的なデバイスの問題に関しても、AI 駆動のリモート診断ツールは潜在的なハードウェアの問題を正確に予測する能力が向上しています。こうした問題を事前に予測し、必要な交換部品を自律的に注文することで、ハードウェア技術者は思ったよりも早く時代遅れになるかもしれません。

品質保証（QA）テスター

テクノロジー業界では、品質保証テスターはバグのトラブルシューティングやリリース前のソフトウェアの機能性の確保において重要な役割を果たします。しかし、人工知能が進歩するにつれて、この作業はますます自動化されるようになっています。

自動テストツールは、反復的なタスクを実行し、テストデータを迅速に生成し、さらには人間の介入なしに潜在的なバグを見つけることさえも学習できるようになりました。これらの AI 駆動型プログラムは、時間やリソースの制約により人間では実行できない徹底的なテストを実行できます。

さらに、このようなプラットフォームに機械学習アルゴリズムを組み込むことで、テストを繰り返すたびにパフォーマンスを向上させることができます。したがって、2030 年までに AI の継続的な開発により、今日の QA テスターは完全に置き換えられ、機械が 24 時間体制で作業を行うようになるかもしれません。