你錯過火車了嗎？

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AI飽和

我定期分享資源來學習AI和資料科學，無論是Google或哈佛的課程，還是YouTube的完整教程。

同時，我聽到了這樣的擔憂：“學習AI和資料科學是否為時已晚？”

令人擔憂的是，隨著數百萬學生正在學習機器學習，這一領域正變得越來越飽和。畢竟，人工智慧工作的數量是有限的，尤其是在全球經濟衰退期間。

吳安德（Andrew Ng）在Coursera上著名的機器學習課程有近400萬學生。

在撰寫本文時，如果您在LinkedIn Jobs上搜索“機器學習”，則將發現100,000多個工作。

顯然，學生人數比空缺職位要多得多-比率幾乎為40：1，僅檢視一門Coursera課程的學生人數即可。

為什麼它仍然值得

也就是說，出於多種原因，學習AI仍然值得。

內部創業

首先，讓我們談談企業內創業。人工智慧的構建和部署比以往任何時候都更加輕鬆快捷，尤其是在使用無程式碼AI工具（例如Obviously.AI）的情況下，這意味著員工可以透過在其技能組合中新增AI來增加更多價值。

這些內部企業家在其組織中發現AI用例並沒有增加LinkedIn上的空缺職位數量，但有無數示例。

任何員工成為AI企業家都會有巨大的動力：可以使工作中重複無聊的部分自動化，並專注於以人為中心的創造性工作。更不用說，人工智慧技能可以提高您的薪水和職業。

例如，營銷人員可以使用AI預測客戶行為，建立角色並確定主要的人口統計資訊。零售員工可以最佳化分類，預測庫存消耗，預測人員需求等等。保險員工可以使用AI預測保險索賠，訴訟風險，代位的機會等等。

AI內部企業家的可能性是無限的。

創業精神

約10萬機器學習工作中還沒有包括另一個巨大的機會領域：創業精神。

同時，這種高風險伴隨著高回報的潛力。

假設您以第30名員工的身份加入了矽谷的一家初創公司（還很早），並且您是該領域的頂級工程師之一。根據Holloway，您可以期望獲得0.25％–0.5％的股權。

如果您獨自出擊，作為一個獨立創始人，那麼您就有100％的權益可以開始。透過招募自己的聯合創始人，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

即使您對創業精神，創業精神或擔任新職務不感興趣，也要說些關於不斷學習的知識。

從您在Amazon，Spotify，Netflix或Tinder上獲得的建議，到您在Google或YouTube上看到的搜尋結果，甚至到COVID-19跟蹤，疫苗開發和疫苗推出，AI現已在每個行業中找到。

結論

學習AI是值得的，而且永遠都是。即使就業市場飽和（還沒有，因為仍然有合格的工作機會供職），創新型內部企業家和企業家總有潛力。為了保持關聯性，AI技能正迅速成為必備條件。