作者Frederik Bussler，顯然AI的增長營銷主管

AI飽和度

我經常分享學習人工智能和數據科學的資源，無論是谷歌或哈佛的課程，還是YouTube的全長教程。

與此同時，我聽到了這樣的擔憂:“現在學習AI和數據科學還來得及嗎？”

令人擔憂的是，隨著數百萬學生學習機器學習，該領域正變得飽和。畢竟，人工智能的工作數量有限，尤其是在全球經濟衰退期間。

吳恩達在Coursera上的著名機器學習課程有接近400萬學生。

在寫這篇文章的時候，如果你在LinkedIn上搜索“機器學習”，你會發現超過10萬個工作崗位。

顯然，學生人數遠遠多于公開職位--僅從一門Coursera課程的學生人數來看，這一比例幾乎為40：1。

為什么它仍然值得

盡管如此，學習人工智能仍然是值得的，原因有很多。

內創業

首先，讓我們談談內部創業。人工智能的構建和部署變得比以往任何時候都更容易、更快--尤其是考慮到類似的無代碼人工智能工具。人工智能--這意味著員工可以通過將人工智能添加到他們的技能中來增加更多的價值。

這些內部創業者在他們的組織中發現人工智能用例并沒有增加LinkedIn上的空缺職位數量，但有無數的例子。

任何員工都有一個巨大的動力去成為一名人工智能內部設計師：將他們工作中重復、枯燥的部分自動化，并專注于創造性的、以人為中心的任務。更不用說，AI技能可以提振你的薪水和事業。

例如，營銷人員可以使用人工智能來預測客戶行為，構建人物角色，并識別頂級人口統計數據。零售員工可以優化分類，預測庫存消耗，預測人員需求，等等。保險員工可以使用人工智能來預測保險索賠、訴訟風險、代位求償機會等。

人工智能內部創業的可能性是無窮無盡的。

創業精神

還有一個巨大的機會領域沒有包含在大約10萬個機器學習工作中：創業。

企業家精神是內部創業風險更高的另一面。這意味著走自己的路，尋找新的方法在市場上增加價值，往往沒有任何支持、支持或穩定。

同時，這種高風險伴隨著高回報的潛力。

假設你作為第30名員工加入了一家硅谷初創公司（還很早），你是你所在領域的頂尖工程師之一。根據Holloway的說法，你可以預期0.25%-0.5%的股權。

如果你獨自創業，作為一個單獨的創始人，你有100%的股權可以開始。通過引入自己的聯合創始人、員工和投資者，這一數字將會減少，但還有更多的潛力。

不斷學習

即使你對內部創業、創業或找到一個新角色不感興趣，也有必要不斷學習。

人工智能現在遍布每個行業，從你在亞馬遜、Spotify、Netflix或Tinder上獲得的建議，到你在谷歌或YouTube上看到的搜索結果，甚至到新冠肺炎跟蹤、疫苗開發和疫苗推出。

為了了解最新技術，真正了解當今世界，學習人工智能是必須的。

結論

學習AI是值得的，而且永遠都是。即使就業市場已經飽和（現在還沒有飽和，因為有資格的人仍然有工作機會），創造性的內部創業者和企業家總是有潛力的。為了保持相關性，AI技能正迅速成為必備技能。