随着科技的快速的提升，2025年马上就要来临，全球科学技术领域将迎来一系列重大变革和趋势。根据最新的研究报告，以下是未来一年科技领域需要我们来关注的焦点。
人工智能（AI）无疑是2025年科技领域的核心。报告数据显示，**35%的高管计划投资于AI工具和技术以“消除不必要的职位”**，但重点是个人如何让自己显得不可或缺，这涉及到一直更新自己的技能。目前，**只有12%的IT专业技术人员拥有处理AI的显著经验**，而四分之五的AI项目因缺乏内部知识和准备而失败。因此，具备AI相关技能的专业技术人员将在市场上更具竞争力。
- **AI代理和LangChain**：AI代理是无需人类干预就可以执行特定复杂任务的AI实体，而LangChain是一个基于Python的软件框架，用于开发由大规模语言模型（LLMs）驱动的应用程序。
- **云服务**：了解至少一项云服务（如AWS、Azure）将是关键，因为云计算将继续在企业和技术解决方案中扮演重要角色。
- **Kubernetes**：作为容器编排工具，Kubernetes将继续受到高需求，特别是在组织使用K8s辅助AI/ML工作负载的情况下。
在软件开发领域，获取入门级职位将变得更困难，但具备技能的专业技术人员更容易找到工作。开发者将需要学习管理能力和批判性思维技能，以批评其“下属”的AI代理和编码助手的工作，并且在“左移”趋势下提高他们的代码审查技能以尽早且更频繁地发现错误。此外，可使用AI编码助手将成为强制性要求，但这也可能会引起质量问题。
云专业人士仍将在组织中受到强烈需求，尤其是那些努力启动AI项目的企业。目前，**69%的领导者没明确的云战略来指导其实施**，这导致了在云计算转型过程中采取捷径的企业面临成本高昂、性能不佳以及安全风险增加的问题。因此，具备多云和混合技能的专业技术人员将在2025年非常受欢迎。
AI特定人才的短缺将在2025年带来大量就业机会。**95%的高管认为如果没有能够有效使用AI工具的人员，AI项目将无法成功**。因此，具备AI和机器学习技能的专业技术人员将有机会填补AI和机器学习工程师、AI产品管理人员、伦理人工智能专家、AI研究科学家等高薪且需求旺盛的角色。
数据管理将在2025年变得更重要，因为“垃圾进，垃圾出”是人工智能项目中的真理。组织慢慢的开始意识到这些举措往往由于忽视了其基础数据而频繁失败。因此，数据专家的需求将增加，以清理长期以来被忽视的业务领域。此外，围绕生成式AI的审查很有可能会推动2025年数据管理和合规性的增加，导致“数据合规即服务”的兴起。
网络安全将在2025年面临更加大的挑战，因为AI降低了对不良行为者的技能要求，导致网络攻击更普遍。组织需要拥有熟练的威胁情报团队来保护自身，并且需要更多地关注红队测试自身环境以应对最复杂的威胁。此外，随着AI的广泛应用，组织的攻击面将明显地增加，因此就需要投资于企业级AI工具以支持员工并确保数据隐私与安全。
为了在2025年的科技领域保持竞争力，个人要一直提升自己的技能。以下是一些关键步骤：
2. **提升软技能**：包括通信、持续学习、团队合作、批判性思维和解决实际问题的能力。
3. **学习数据管理**：提高机器学习、SQL、数据可视化、批判性思维和问题解决的技能。
4. **关注网络安全**：研究LLM的顶级漏洞和APIs，准备降低这些风险，并与组织进行对线. **持续学习**：培养持续学习和适应能力，以保持最新的知识并能快速调整。
2025年将是科技领域充满挑战和机遇的一年。通过提前准备和提升相关技能，个人和企业都可以在这一变革中找到成功的机会。
