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人工智能时代的数据工程
就像个人电脑、互联网和 iPhone 进入公共领域一样，人工智能领域的最新发展，从生成式人工智能到代理式人工智能，从根本上改变了人们的生活和工作方式。自 ChatGPT 于 2022 年底发布以来，它已达到每周 7 亿用户的门槛，大约 [...]
来源:O'Reilly Media _AI & ML就像个人电脑、互联网和 iPhone 进入公共领域一样，人工智能领域的最新发展，从生成式人工智能到代理式人工智能，从根本上改变了人们的生活和工作方式。自 ChatGPT 于 2022 年底发布以来，其每周用户数量已达到 7 亿，约占全球成年人口的 10%。根据 Capgemini 的 2025 年报告，到今年年底，代理人工智能的采用率预计将增长 48%。很明显，人工智能技术的最新迭代几乎改变了每个行业和职业，数据工程也不例外。
约占全球成年人口的 10% 2025 年报告正如 Cognizant 高级副总裁兼全球实践主管 Naveen Sharma 所观察到的那样，“数据工程的独特关键之处在于，它构成了现代人工智能系统的基础，是这些模型的起源，也是实现其智能的原因。”因此，人工智能的最新进展将对这一学科产生相当大的影响，甚至可能是存在主义的影响，这一点也就不足为奇了。随着人工智能编码工具的广泛采用导致许多入门级 IT 职位的减少，数据工程师是否应该对自己职业的类似结果保持警惕？ ProjectPro 副总监 Khushbu Shah 提出了这个问题，并指出“我们已经进入了数据工程的新阶段，在这个阶段，人工智能工具不仅支持数据工程师的工作；它们还开始为你做这件事。数据工程师将何去何从？人工智能会取代数据工程师吗？”
观察 采用率提高 提出了这个问题数据工程师在新人工智能时代的角色
数据工程师适应这种新环境并帮助支持当前人工智能计划的其他重要方法是提高和维护高数据质量，设计强大的管道和操作系统，并确保满足隐私和安全措施。
见证 85% 许多人工智能专业人士 注释 敏锐地笔记