作者Frederik Bussler，显然AI的增长营销主管

AI饱和度

我经常分享学习人工智能和数据科学的资源，无论是谷歌或哈佛的课程，还是YouTube的全长教程。

与此同时，我听到了这样的担忧:“现在学习AI和数据科学还来得及吗？”

令人担忧的是，随着数百万学生学习机器学习，该领域正变得饱和。毕竟，人工智能的工作数量有限，尤其是在全球经济衰退期间。

吴恩达在Coursera上的著名机器学习课程有接近400万学生。

在写这篇文章的时候，如果你在LinkedIn上搜索“机器学习”，你会发现超过10万个工作岗位。

显然，学生人数远远多于公开职位--仅从一门Coursera课程的学生人数来看，这一比例几乎为40：1。

为什么它仍然值得

尽管如此，学习人工智能仍然是值得的，原因有很多。

内创业

首先，让我们谈谈内部创业。人工智能的构建和部署变得比以往任何时候都更容易、更快--尤其是考虑到类似的无代码人工智能工具。人工智能--这意味着员工可以通过将人工智能添加到他们的技能中来增加更多的价值。

这些内部创业者在他们的组织中发现人工智能用例并没有增加LinkedIn上的空缺职位数量，但有无数的例子。

任何员工都有一个巨大的动力去成为一名人工智能内部设计师：将他们工作中重复、枯燥的部分自动化，并专注于创造性的、以人为中心的任务。更不用说，AI技能可以提振你的薪水和事业。

例如，营销人员可以使用人工智能来预测客户行为，构建人物角色，并识别顶级人口统计数据。零售员工可以优化分类，预测库存消耗，预测人员需求，等等。保险员工可以使用人工智能来预测保险索赔、诉讼风险、代位求偿机会等。

人工智能内部创业的可能性是无穷无尽的。

创业精神

还有一个巨大的机会领域没有包含在大约10万个机器学习工作中：创业。

企业家精神是内部创业风险更高的另一面。这意味着走自己的路，寻找新的方法在市场上增加价值，往往没有任何支持、支持或稳定。

同时，这种高风险伴随着高回报的潜力。

假设你作为第30名员工加入了一家硅谷初创公司（还很早），你是你所在领域的顶尖工程师之一。根据Holloway的说法，你可以预期0.25%-0.5%的股权。

如果你独自创业，作为一个单独的创始人，你有100%的股权可以开始。通过引入自己的联合创始人、员工和投资者，这一数字将会减少，但还有更多的潜力。

不断学习

即使你对内部创业、创业或找到一个新角色不感兴趣，也有必要不断学习。

人工智能现在遍布每个行业，从你在亚马逊、Spotify、Netflix或Tinder上获得的建议，到你在谷歌或YouTube上看到的搜索结果，甚至到新冠肺炎跟踪、疫苗开发和疫苗推出。

为了了解最新技术，真正了解当今世界，学习人工智能是必须的。

结论

学习AI是值得的，而且永远都是。即使就业市场已经饱和（现在还没有饱和，因为有资格的人仍然有工作机会），创造性的内部创业者和企业家总是有潜力的。为了保持相关性，AI技能正迅速成为必备技能。