Apakah pekerjaan baru bagi lulusan teknologi menjadi korban AI?

Seperti yang mungkin telah diketahui banyak orang, ada banyak sekali pengumuman PHK baru-baru ini. Meskipun PHK secara keseluruhan tampaknya meningkat, artikel ini berfokus pada pekerjaan teknis. PHK teknis menimbulkan teka-teki bagi lulusan ilmu komputer. Saat mereka memasuki pasar kerja setelah lulus dari perguruan tinggi, mereka bersaing dengan pekerja teknologi yang baru saja diberhentikan, yang kemungkinan besar memiliki kualifikasi akademis serupa ditambah pengalaman bertahun-tahun di dunia nyata. Apa yang harus dilakukan lulusan baru?

Dari mana datangnya PHK ini?

Pertanyaan pertama yang harus ditanyakan adalah seberapa besar PHK ini disebabkan oleh AI (karena AI mudah untuk disalahkan) dan seberapa besar PHK ini disebabkan oleh faktor-faktor lain. Pemeriksaan terhadap PHK yang Terdaftar Di Sini dan alasan yang diberikan untuk masing-masing hal (yang mungkin sepenuhnya benar atau tidak) mengungkapkan beragam penjelasan. Beberapa yang dapat dikaitkan dengan AI adalah:

• Persaingan langsung dari AI: contohnya adalah chegg – yang permasalahannya dapat dikaitkan secara lebih langsung dengan pengguna yang mencari jawaban dari AI. AI telah mengganggu bisnis, yang pada gilirannya menyebabkan berkurangnya perekrutan karyawan di perusahaan-perusahaan tersebut.
• Peningkatan efisiensi: Ada kasus seperti ini ini dimana perusahaan secara eksplisit menguraikan langkah-langkah yang telah mereka ambil untuk menggantikan manusia dengan AI.
• Fokus kembali pada AI: Beberapa perusahaan memilikinya Restrukturisasi diumumkan secara eksplisit untuk mendorong fokus pada AI. atau produk bertenaga AI.

Di tengah perubahan yang mempengaruhi pekerja teknologi di semua tingkatan, kami melihat kurangnya peluang bagi lulusan baru, yang banyak di antaranya menghadapi tantangan perekrutan, khususnya di bidang pekerjaan. teknologi dan sektor terkait. Bahkan mahasiswa terbaik dari universitas dan kursus teknologi terbaik, yang sebelumnya mengharapkan banyak tawaran pekerjaan, pun demikian menghadapi masa depan tanpa tawaran.

Apa artinya ini bagi lulusan teknologi informasi?

Ini pertanyaan yang bagus. Ilmu Komputer secara tradisional merupakan bidang yang sangat kompetitif di universitas, alasannya adalah bahwa lulusan ilmu komputer cenderung mendapatkan pekerjaan dengan gaji yang baik. Pekerjaan-pekerjaan tersebut kini dapat “dioptimalkan” oleh AI, membuat banyak peran yang biasanya diisi oleh lulusan baru menjadi lebih mudah untuk diotomatisasi.

Apakah mempelajari AI adalah jawabannya?

Saya pikir jawabannya adalah “ya, tapi”. AI diterapkan di hampir semua bidang, dan penting untuk mengetahui bagaimana AI diterapkan pada peran teknologi pilihan Anda (baik sebagai desainer front-end, programmer back-end, ilmuwan data, dll.). Misalnya, mengetahui cara menggunakan alat AI secara efektif dan etis serta menggabungkannya dengan kecerdikan dan pengetahuan Anda untuk meningkatkan produktivitas adalah hal yang berharga dan menjadikan kandidat sebagai calon karyawan yang berharga. Meskipun keahlian Anda di bidang ilmu data, pertimbangkan apakah Anda tahu cara menggunakan AI generatif untuk mempercepat tugas ilmu data. Namun, ini tidak cukup. Menjadi produktif dalam peran teknis perusahaan mencakup banyak keterampilan yang sering tidak diajarkan di universitas, seperti bagaimana berkontribusi pada basis kode besar yang ada (keterampilan yang menggabungkan pengkodean dan rekayasa perangkat lunak), bagaimana menerjemahkan fitur-fitur yang berhubungan dengan pelanggan ke dalam implementasi praktis. bekerja sama dengan industri. -rantai perkakas standar, dll. Ini adalah keterampilan yang dimiliki oleh pekerja teknis yang baru saja diberhentikan.

Jadi apa yang bisa saya lakukan?

Dalam karir saya sebagai manajer perekrutan, saya telah mewawancarai dan mempekerjakan ratusan teknisi. Pada akhirnya, semuanya bergantung pada keterampilan teknis dan kemampuan bekerja sebagai tim serta memecahkan masalah secara bertanggung jawab. Banyak yang telah ditulis tentang bagaimana AI di tempat kerja membuat soft skill menjadi lebih berharga. Khususnya untuk lulusan baru, studi seperti Ini menunjukkan bahwa pengusaha juga berjuang dengan kurangnya keterampilan teknis dan pemecahan masalah yang memadai yang dikembangkan di lingkungan perusahaan. Sebagai pencari kerja, pertimbangkan pertanyaan-pertanyaan ini:

• Apa yang dimiliki kandidat dengan pengalaman beberapa tahun yang tidak saya miliki? Bagaimana saya bisa menebusnya dengan pengalaman dan keterampilan? Misalnya, mengerjakan proyek tim, basis kode sumber terbuka yang besar, magang, dll., dapat menunjukkan kepada calon pemberi kerja bahwa Anda memiliki keterampilan kerja. Jika Anda mendaftar ke sekolah pascasarjana, pertimbangkan bagaimana Anda dapat menunjukkan pengalaman penelitian.
• Keterampilan kerja apa yang mungkin belum Anda pelajari di sekolah? Misalnya, sebagian besar perusahaan menggunakan rantai alat untuk pengembangan perangkat lunak (seperti Github) dan sering kali memanfaatkan penyedia cloud. Bisakah saya mengidentifikasi alat-alat ini? Bisakah saya belajar menggunakannya? Banyak lulusan baru menemui mereka untuk pertama kalinya di tempat kerja, namun keterampilan ini dapat dipelajari melalui kursus dan proyek pribadi.
• Apa yang saya ketahui tentang AI? Mempelajari AI di dunia saat ini umumnya merupakan ide yang bagus. Tapi buatlah pembelajaran Anda praktis. Resume hari ini penuh dengan proyek AI sederhana. Jika Anda melakukan proyek AI, pastikan proyek tersebut memiliki elemen realisme dalam data, rantai alat, dll. Konsultasikan dengan profesional lain untuk mengevaluasi kualitas proyek Anda dan pastikan proyek tersebut membantu Anda memulai pekerjaan baru. Hari-hari “AI di resume Anda” menjadi mengesankan sudah lama berlalu. Pengusaha akan melihat secara mendalam apa yang Anda lakukan dalam proyek AI Anda dan seberapa realistis hal tersebut dalam kaitannya dengan tujuan dan tantangan mereka.

Perubahan di pasar tenaga kerja kemungkinan akan terus berlanjut seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang mengeksplorasi efisiensi AI atau terkena dampaknya. Jika Anda kesulitan mencari pekerjaan segera, gunakan waktu itu untuk melakukan sebanyak mungkin proyek realistis di bidang fokus Anda, baik itu teknik, penelitian, atau yang lainnya.