人工智能做了哪些危险的工作？

1、机器人教练。机器人将在未来几年占据很大一部分工作市场是不可避免的现象。所以有必要与它们合作并且管理它们。这就是为什么公司会雇用专门的工程师来创造和管理人工智能。人工智能解决非常复杂的问题只需要极短的时间，但不是自主的。2、可再生能源技术员。能源转型是未来的挑战之一。为了发展和使可再生能源更加强大，新的专业技术人员应大量出现在就业市场：光伏太阳能电池板或风能方面的专家，麻省理工认为，这些工作将在未来十年间飞速发展。现在的我们仅仅处在开端。3、游戏主播。这是一个流媒体视频游戏的新兴市场：玩家希望观看比他们更有经验的玩家现场直播。例如在Twitch上，有超过1500万的用户在观看其他玩家！将近25000名玩家以此为职业。4、护工。虽然医疗行业的手术和其他活动将受到人工智能的影响，但是医疗护理需要近距离接触，以及只有人类才能掌握的专业能力。根据美国劳工统计局的数据，人口老龄化将创造成千上万的就业机会：未来十年将有42.6万到75.4万个就业岗位。5、AI工程师。从需求和稀缺性来说，他们是未来的发展者。专门从事人工智能的工程师在就业市场上无比珍贵，企业已经在争这些人了。当然，他们的薪水也达到了高水平，在美国，工资平均每年约30万美元（25万欧元），而最高的薪酬可以达到七位数... 人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、 农业等领域实现商用及规模效应。

大数据时代传统企业管理遇到的问题：随着信息化程度不断提高，互联网、物联网、云计算和智能手机终端等技术的不断发展，数据的产生、存储、传播和分析等，不论从数量、方式方法上都较以往有了天壤之别，大数据时代给各行各业带来了巨大的冲击，给传统的企业管理带来一系列挑战。1、企业决策过程传统企业的经营决策往往地依靠企业的管理者，依靠管理者的经验、直觉和魄力，这样的企业在以前可能会发展壮大，但是缺乏对决策管理过程的监控，缺乏对数据的搜集、提取和分析，没有明确数据与决策结果的关联关系。另外，传统企业的数据分散在各个部门，数据的集中度不高，人们对其关注程度也不高。随着大数据时代的到来，传统企业的组织结构和决策过程必将面临前所未有的考验。2、智能化、信息化程度不够大数据的“4V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面较以往均有本质变化。数据量几何倍数的增长，对存储技术提出了挑战，需要高速信息传输能力支持，对非结构化的数据、低密度有价值数据的快速分析和处理能力提出更高要求。据统计，企业中85%的数据都属于非结构化、低密度的数据，大多数企业现有的数据处理方法和系统无法将大量的非结构化数据进行处理。另外，随着数据量的快速增长，对数据的存储、传输能力也提出更高的要求，这都将成为企业在大数据时代遇到的难题。3、信息安全问题随着大数据的发展，企业的海量数据中不仅包括业务数据、客户数据、公司内部数据，也不乏大量个人信息，数据本身的安全及个人隐私面临着泄露的挑战。大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了解用户行为和喜好，严重的将导致企业的商业机密及个人隐私泄露。如何保证商业秘密、个人隐私秘密等安全问题，对企业是一道难题。4、人力资源匮乏大数据改变了企业的传统管理思维，大数据时代的到来企业的管理者和员工都需要重新认识数据的重要性，提高相应的素质才能胜任原有的职位。在大数据时代，对数据的处理和分析已经超出了信息化的范畴，超出了市场营销的范畴，超出了运营管理的范畴，需要具有综合能力的人才，需要有相应新的部门来整合数据资源。对大数据的处理需求，必须有专业的数据分析人才运用这些大数据，才能将其转化为经济价值，数据人才必须能够深入了解企业业务与组织，具有统计应用知识、熟悉大数据数据分析工具的运用等，这就要求数据分析人员必须有整合运用3项基本技能的要求，而传统企业这方面人才非常稀少。

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