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OpenAI时代哪些数据工作岗位会被ChatGPT们取代?

OpenAI时代,到底哪些数据工作面临危机?数据从业者又该如何不被倾覆,而是乘风破浪?今天笔者就来分析一下不同类型数据工作被AI取代的可能性,进而看看我们该如何做。

01 哪些数据工作会被AI取代分析

1、初级数据分析师

  • 取代可能性:五星
  • 初级数据分析师,日常工作大部分聚焦取数、做报表——例如根据业务或领导要求,收集和整理数据,编写SQL,生成EXCEL报表或粘贴成PPT。这类工作天天花板低、重复度高,工作1-2年或可毕业。
  • 我们看到,当前ChatGPT为代表的AI,聊天生成SQL脚本已无大碍、还可以快速进行数据指标设计、自动创建样本数据、快速创建数据摘要,甚至编写数据分析报告大纲。因此,初级分析师从需求量到刚需程度都大打折扣。

哪些数据工作岗位会被ChatGPT们取代?

2、数据开发和BI工程师:

  • 取代可能性:四星。
  • 数据开发工程师,日常工作聚焦数仓开发、数据建模、数仓运维、指标开发、BI系统搭建等工作。随着各企业开展数字化转型,从传统数仓升级大数据平台,此类岗位近些年需求量很大。
  • 新一代的AI技术,让此类工作门槛大幅降低。例如,当前AI可通过自然语言快速建表,包括自动生成维度表、建立范式模型和星型模型、自动分析表之间的逻辑关系、甚至提供建模建议。

    又如,基于AI的BI工具让BI开发更加智能,ChatGPT生成Power BI的DAX,Excel函数都已不在话下,这也让拖拉拽生成SQL的自助方式可能成为历史——AI可根据需求直接生成各类可视化看板,可视化效果更直击要点且酷炫靓丽。

3、数据算法工程师:

  • 取代可能性:三星
  • 除在特定行业和研究性质的部门,算法工程师在大部分企业容易面临尴尬境地。一是算法很难找到匹配的业务场景来创造出明确的、被业务认可的价值,二是通用算法模型门槛不高,没有深度突破的话也易沦为调参大师。
  • 相信在通用大模型之后,AI会进一步和各个行业领域深度绑定,因为ChatGPT们的训练需结合特定场景做模型,才能给出真正有深度、有价值的洞察。因此,有深厚算法基础,并对业务有足够认知的复合人才机遇很大。

4、高级商业分析师:

  • 取代可能性:三星
  • 商业分析师,通常距离业务更近。不论是做战略分析、经营分析还是运营分析,“高阶”的商业分析师,通常对业务有着足够深的认知和理解。
  • AI让商业分析大大提效。我们不妨对“增强分析”拭目以待(或者叫ASK DATA、AI+BI):

    一是通过问答交互可实现自动生成商业仪表板;

    二是在引导下可实现自动做insight洞察,包括根因分析、预测分析;

    三可更轻松实现异常监测,包括异常提示、阈值设计、应对建议等。

  • “高级商业分析师“为什么不会轻易被AI替代?此处的“高级”并不是指掌握的商业分析模型的数量或代码能力,高级的壁垒体现在【将业务问题转化为数据问题】,在于【数据思维】,从而驾驭AI更高效解决商业问题。

哪些数据工作岗位会被ChatGPT们取代?

图:Power bi中的问答不温不火很多年了,新功能指日可待

5、数据治理岗:

  • 取代可能性:二星
  • 首先说明此处的数据治理岗,不是数据清洗岗。真正的数据治理,其实是在做“数据战略管理”——涉及数据资产体系的顶层设计,从组织、机制、流程、文化,到数据管理落地监控的方方面面。
  • 短期看,数据治理可被AI替代的部分有限。首先,数据清洗、元数据管理、数据模型管理等流程化的工作,AI可以让“脏活累活”提效;

    其次,数据治理“人治”和“软性”的部分AI很难支撑——例如,AI无法帮我们拉通各部门,通过反复沟通来定制“数据标准”;

    AI也无法做到在全面评估数据资产成熟度的基础上,定制符合企业特色的数据组织和数据制度。

    第三,AI的商业实践落地,对数据质量和数据安全有更高的要求,数据治理因此更加成为必答题。

6、数据产品岗:

  • 取代可能性:二星
  • 数据产品,终究是做产品。数据产品经理,工作中充满了大量的沟通、协调、推动,并在产品中融入对特定人特定需求的理解、把控和灵感设计。

    AI短期内还是无法胜任这类工作。

7、数据架构和数字化转型顾问

  • 取代可能性:一星
  • 一是数据架构是和企业架构、业务架构、技术架构深度绑定的,这是通用AI是搞不定的。二是数字化咨询顾问或者解决方案顾问,需要具备对战略和业务的深度理解。

    例如,数字化转型本质是“变革管理”,是要识别多方面因素进而开展体系化的工作,而其中人的因素又AI是最难搞定的。

综上,我们不难总结出来两个规律,工作是否容易被AI替代,可以有两个衡量标准:一是标准化和重复度,二是人性化处理程度,三是创新创造性程度。换句话说,越标准化的、流程化的、事务性的工作越容易被AI替代,越是处理复杂模糊场景的、处理人性化的、需要创造创新的事情越不容易被AI替代。

02 我们该如何做?

通过上面的总结,数据从业者如何响应AI时代可能也变得容易回答。在此笔者给出三个建议。

1、现状识别:充分理解OpenAI为代表的新技术的原理和应用场景,同时分析自己的工作内容,识别危机点。

2、驾驭AI:学会操控AI,充分利用AI提升效率。AI加持后,同样的工作内容,以前需要2个人完成,现在只需要1个人即可,那么我们就做那留下来的那个。

3、拥抱业务伙伴和商业本质:学习更多从商业视角思考问题,提升数据解决业务问题的能力,强化自己的沟通协调能力等等。

未来已来,希望我们都能乘风破浪,而不是被拍在沙滩。

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