人工智能(AI)在專業(yè)軟件開發(fā)領(lǐng)域的迅速發(fā)展，迫使摩爾定律(Moore 's Law)得到了重新啟動。這是由英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人喬治•摩爾提出的著名軟件行業(yè)公理預(yù)測，集成電路中容納的晶體管數(shù)量將每年翻一番，從而使越來越小的處理器擁有更強(qiáng)的計算能力。

在過去的50年里，摩爾被證明是正確的。但是今天，隨著對大量計算能力的需求持續(xù)增長，較小(通常是可穿戴設(shè)備)設(shè)備上處理復(fù)雜任務(wù)所需，已經(jīng)超過了硅晶體管更新?lián)Q代的速度。取而代之的是，新的“深度學(xué)習(xí)”芯片品種，它們使用代數(shù)方程和人工智能將更多的處理能力壓縮到更小的包裝中。

作為這一趨勢的證明，請考慮這樣一個事實“”在康奈爾大學(xué)arXiv預(yù)印服務(wù)器上，有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)論文數(shù)量每18個月就會翻一番。

人工智能軟件產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的故事是該技術(shù)如何強(qiáng)制每個企業(yè)重新思考基本面的典型例子。憑借比以往任何時候都更具有分析能力，獲取信息的新方式，以及幾乎無限的增長潛力，今天的商業(yè)領(lǐng)袖需要適應(yīng)放開遺留流程和限制，擁抱變革。

對許多企業(yè)來說，這是一個巨大的轉(zhuǎn)變，但并不是每個人都擔(dān)心的那種。人工智能的早期充滿了對機(jī)器人取代傳統(tǒng)勞動力的不切實際預(yù)測。 2015年的一項研究甚至預(yù)測，到2025年，專業(yè)服務(wù)部門中的四分之一的工作崗位將被人工智能機(jī)器人取代。

在所有關(guān)于機(jī)器人搶走工作的危言聳聽者預(yù)測中，甚至有人猜測機(jī)器人搶走工作后必須納稅，人工智能正越來越多地表明，它更像是一個推動者，而非破壞者。

事實是，盡管每一個恐懼制造者都預(yù)言機(jī)器人將很快取代人類，處于機(jī)器人革命中心的科技公司卻無法以足夠快的速度雇傭人類技術(shù)人員。在全行業(yè)范圍內(nèi)，目前在美國每個技術(shù)人員對應(yīng)四個空缺職位。

當(dāng)然，其原因在于，未來并非真正取代人類;它是關(guān)于讓人類更聰明。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，我們需要具有領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的技術(shù)人員來實現(xiàn)新的突破，同時還需要軟技能來駕馭企業(yè)文化并識別客戶的痛點，因為我們都經(jīng)歷了一段時間的巨大變革。這是一項獨特的挑戰(zhàn)，會顛覆招聘的現(xiàn)狀。

這就是為什么更有可能在黑客馬拉松、大學(xué)校園、科技見面會和行業(yè)會議中搜尋我們的招聘人員，而不是在辦公室通過簡歷或起草招聘廣告。你還會發(fā)現(xiàn)將花費較少的時間與候選人討論特定技術(shù)和以前職業(yè)生涯達(dá)到的里程碑，更多的是關(guān)于解決問題的方法。這與五年前的招聘管理方式相比，是一個重要的轉(zhuǎn)折點。

我們在當(dāng)今的技術(shù)專業(yè)人員中尋找的神奇成分有點難以量化。我們稱之為“學(xué)習(xí)靈活性”，它衡量的是一個人如何快速有效地學(xué)習(xí)新概念并成功應(yīng)用于商業(yè)挑戰(zhàn)。它需要深層領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的組合，以快速識別潛在的解決方案，但也需要軟技能，如溝通和同情的能力，以找到最佳的完成途徑。

我們對求職者和我們自己的公司都有了更細(xì)致、更全面的看法，把工作的硬方面和軟方面編織進(jìn)了整體招聘中。當(dāng)許多公司認(rèn)為技術(shù)的發(fā)展將減少對人的需求時，我們看到了一個截然不同的趨勢。技術(shù)確實在改變我們所招聘的人才的形象，并極大地影響我們搜尋他們的方式，但它并沒有改變我們?nèi)匀恍枰瞬诺氖聦崳苍S現(xiàn)在比以往任何時候都需要。