¿Qué tan propensos al reemplazo de IA son los trabajos de ingeniería en el futuro cercano?

La inteligencia artificial no está destinada a reemplazar trabajos de ingeniería. La IA está diseñada para reemplazar tareas simples y repetitivas. Diría que la posibilidad de que todos los trabajos de ingeniería sean reemplazados por IA en el próximo siglo es casi nula. La posibilidad de que algunas tareas individuales sean reemplazadas es mayor, y ya utilizamos la inteligencia artificial como asistentes para trabajos ahora para analizar y sugerir acciones (estos se denominan sistemas expertos).

En las próximas décadas, los sistemas de inteligencia artificial reemplazarán tareas casi aburridas como:

  • Cachiers
  • Conductores
  • Pilotos
  • Césped / jardinería
  • Limpieza
  • Muchas áreas agrícolas, como la siembra y la cosecha, y ayudan a diseñar nuevas semillas.
  • Construcción
  • La mayoría de los trabajos de almacén
  • La mayoría de la enseñanza de nivel inferior

Los seres humanos siempre tendrán que hacer algunas cosas, ya que no podemos (todavía) producir una IA con conciencia, como la innovación. Los ingenieros serán el único trabajo que durará más que la mayoría de los demás porque nosotros seremos los que construiremos y mejoraremos las IA.

Recuerde, la IA ya existe y es bastante sorprendente, pero no estamos tan cerca de la conciencia artificial, solo de la imitación del pensamiento.

Parece que ya se han estado cargando durante el medio siglo anterior, aunque la IA se considera ingeniería. Los trabajos consisten en tareas que cambian con el tiempo.

Las nuevas habilidades de ingeniería se centrarían en la tecnología emergente, por lo que idealmente las instalaciones pueden ayudar con aquellas ahora que se han depurado sobre los tipos anteriores y la educación podría suavizarse.

En cuanto a los objetivos de las organizaciones o las soberanías, y el sistema económico, así como la política, eso será dinámico. Los ingenieros habían quedado rezagados con respecto a las otras profesiones en términos de gremios e influencia, y las jerarquías eran muy limitadas y no diversificadas, pero podrían ponerle la ventaja inesperada para que el sistema resultante y la disponibilidad de conocimiento sea mejor para todos. El aprendizaje automático tiene que obtener las habilidades de algún lugar para que se reconozca el talento. Los datos podrían ser recompensados, lo que haría que la nube sea sostenible como empresa.

Los avances parecen que la curva estaría en algún lugar en el medio de ese tiempo. Las personas aún podrían especializarse e inventar campos en lo que quieran, pero la peor parte podría hacerse rutina y los dominios tecnológicos podrían combinarse para facilitar su uso. La multitud todavía está allí cuando necesitan medio millón para un disparo a la luna. Alguien puede probar más áreas con el tiempo en lugar de tener que meter todo por adelantado.