AIGC（Artificial Intelligence in General Computing）正在經歷工具化的過程，其強大的能力正以行業需求為導向，並正在迅速轉化為實用工具。 這一趨勢帶來了效率的跨越式提公升，對行業競爭格局的重塑產生了重大影響。
AIGC的工具化加速了超級入口的形成。 傳統的應用形式正在被重塑"no app"這個想法正在興起。 使用者可以通過對話直接訪問和使用各種工具。 這種方式的出現，不僅提高了使用者的便利性，也為開發者提供了更廣闊的創新空間。
隨著AIGC的普及，出現了新的工作型別。 根據 IDC** 的資料，到 2026 年，三分之二的雲應用程式將使用 AI 技術。 這意味著將需要大量的人工智慧熟練工。 資料收集專家、資料注釋員和自定義 AI 模型開發人員等新興角色將成為工作場所備受矚目的新機遇。 這些角色將在資料處理、模型開發和應用程式定製等領域發揮重要作用。
資料收集專家是這項新工作的重要組成部分。 他們負責收集和整理各類資料，為人工智慧模型的訓練和應用提供必要的材料。 資料收集專家需要具備從大量資料中提取有用資訊的敏感性和分析技能。
資料注釋者是另乙個關鍵職位。 他們負責標記資料，並為 AI 模型提供經過訓練的樣本以進行監督學習。 資料標註者需要對資料有深入的理解和分析，並能夠準確地正確地標註資料，以提高模型的準確性和有效性。
自定義 AI 模型開發人員發揮著重要作用。 他們根據企業的具體需求開發定製化的AI模型，使其能夠更好地適應特定的業務場景。 自定義AI模型開發人員需要對機器學習和演算法有深入的了解，並能夠將AI技術與實際業務相結合，為企業提供高效的解決方案。
AIGC的工具化和發展為職場帶來了新的機遇和挑戰。 隨著AIGC的廣泛採用，越來越多的企業將需要AI技術工人來應對日益複雜的業務需求。 這為從事相關領域的人提供了廣闊的職業前景和發展空間。
總之，AIGC正在經歷乙個工具化的過程，其強大的能力正在迅速轉化為實用工具。 這一趨勢對行業競爭格局的重塑產生了重要影響。 同時，AIGC的發展也催生了新的工作型別，如資料採集專家、資料標註員、定製AI模型開發者等。 這些新興職業將是職場上備受追捧的機會，為從業者提供新的方向。 隨著AIGC的不斷發展和應用，相信它將為行業帶來更多的創新和突破。