Żyjemy w czasach rewolucji technologicznej. Sztuczna inteligencja ma wpływ nie tylko na nasze codzienne zycie, ale także na rynek pracy. Wiele znanych od lat zawodów zmienia się, ulega automatyzacji, ale także powstają tysiące nowych możliwości zawodowych. To era sztucznej inteligencji – rok 2023 był rokiem przełomowym dla AI. Dzięki wdrożeniu ChatGPT i jego rosnącej popularności koncepcja AI przestała być abstrakcyjnych pojęciem, coraz więcej osób zaczęło z niej korzystać i dzięki niej codzienne zadania w pracy i życiu prywatnym stały się łatwiejsze i zabierały już mniej czasu.
Technologia rozwija się, a obszary takie jak bezpieczeństwo i zarządzanie muszą za jej rozwojem nadążyć. W roku 2024 coraz większy nacisk kładziemy na integralność, bezpieczeństwo danych i prywatność. Oczekuje się, że poszczególne modele sztucznej inteligencji czeka intensywny rozwój, ponieważ sztuczna inteligencja stara się być coraz bardziej wszechstronna i pomocna, ale będą się jednocześnie również zmniejszać, aby skupić się na konkretnej specjalizacji.
Przetwarzanie AI przenosi się z gigantycznych farm GPU na komputery stacjonarne i urządzenia przenośne. Intel, AMD i Qualcomm rozwijają nowe technologie – pracują nad akceleratorami AI dla komputerów stacjonarnych i laptopów. Bez wątpienia telefony komórkowe będą również wkrótce wykorzystywać sztuczną inteligencję. Po internecie, smartfonach i sieciach komórkowych, które nieodwracalnie zmieniły już nasze życie, przyszedł czas na AI – praca z AI to nasza nowa rzeczywistość.
Umiejętności wymagane w pracy z Artificial Intelligence
Rozwój AI to oczywiście nowe miejsca pracy. Zapotrzebowanie na specjalistów stale rośnie. Pamietajmy jednak, że bycie odnoszącym sukcesy programistą AI wymaga czegoś więcej niż tylko umiejętności kodowania. Oczywiście niezbędna jest biegła znajomość podstawowych języków programowania, takich jak Python, Java i R, ale także nowych języków, na przykład Julia czy Scala. Wymagana jest umiejętność modelowania i inżynierii danych w celu ich strukturyzacji i wstępnego przetwarzania na potrzeby wydajnego szkolenia i analizy AI. Oprócz umiejętności programowania praca wymaga zrozumienia technik uczenia maszynowego i wiedzy na temat różnych algorytmów, architektur modeli i technik optymalizacji.
Efektywna praca na stanowisku związanym z rozwojem AI i ML oprócz umiejętności programistycznych wymaga także znajomości bibliotek i frameworków, takich jak TensorFlow, PyTorch, scikit-learn i scikit-image oraz solidnych podstaw z matematyki i statystyki.
Krytyczne myślenie, rozwiązywanie problemów i analizowanie danych wprowadzanych przez użytkowników odgrywają kluczową rolę. Umiejętności matematyczne mogą z kolei być przydatne w opracowywaniu zaawansowanych algorytmów dla programów.
Oprócz wiedzy i umiejętności technicznych praca z AI wymaga także pewnej wiedzy z zakresu psychologii. Aby tworzyć i trenować modele AI, ludzie muszą zrozumieć w jaki sposób myślą inni i jak mogą zachowywać się w różnych sytuacjach. Jak wiadomo, AI symuluje przecież ludzkie zachowanie. Nie sposób zapomnieć o bezpieczeństwie AI, prywatności i integralności danych. Osoby odpowiedzialne za rozwój AI i ML muszą znać i stosować najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa i etyki.
Praca z AI w różnych branżach
Jak wskazują badania, rozwój i zastosowanie sztucznej inteligencji ma wpływ na produktywność pracy i może doprowadzić w ciągu 10 lat do wzrostu wydajności o 1,5 punktu procentowego. Oczywiście, niektóre branże wyraźnie przodują we wdrażaniu nowych technologii i AI. Technologia, finanse, opieka zdrowotna, handel detaliczny, produkcja i cyberbezpieczeństwo to te dziedziny, w których zatrudniono już wielu wykwalifikowanych specjalistów. W nadchodzących latach przyczynią się oni do dalszego rozwoju z wykorzystaniem przyszłościowych technologii.
Firmy technologiczne z całego swiata starają się być na bieżąco z nowinkami i dodają AI do swoich produktów. Chcą nie tylko zwiększyć ich wykorzystanie, ale także uczynić je prostszymi i bardziej przyjaznymi dla użytkownika. Google, Amazon czy też Microsoft obecnie aktywnie zastrudniają specjalistów od machine learningu, analizy danych i AI, których zadaniem będzie tworzenie usług z zastosowaniem najnowszych innowacyjnych rozwiązań. Kolejnym przykładem przodującej branży jest branża finansowa. Tutaj sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie zarówno w prostych zadaniach, takich jak automatyzacja, jak i w bardziej zaawansowanych – poprawa zarządzania ryzykiem i podejmowanie lepszych decyzji inwestycyjnych.
Na wszystkich poziomach wdrażana jest sztuczna inteligencja w branży opieki zdrowotnej. Wykorzystuje się automatyzację na niskim poziomie, w celu unikania błędów ludzkich, w fakturowaniu i zarządzaniu dokumentacją, ale także na znacznie wyższym poziomie, w celu wczesnego wykrywania poważnych chorób. AI jest w stanie dostrzec oznaki np. chorób nowotworowych, które przegapić mogą ludzie. Zwiększenie wydajności operacyjnej jest celem, jaki postawiła przed sobą branża handlu detalicznego. W tym przypadku zastosowano rozwiązania sztucznej intelignecji, by efektywnie zarządzać zapasami, zapobiegać stratom, wykrywać trendy, śledzić osobiste doświadczenia zakupowe klientów, a także zapobiegać oszustwom poprzez znajdowanie podejrzanych wzorców wydatków lub transakcji.
10 najlepszych zawodów związanych z Artificial Intelligence i Machine Learning
Wielu pracowników ma słusznie uzasadnione obawy o utratę pracy z powodu ekspansji algorytmów uczenia maszynowego. Nie zapominajmy jednak, że ta dynamicznie rozwijająca się dziedzina tworzy również nowe perspektywy zawodowe. Zawody związane ze sztuczną inteligencją zmieniają się w szybkim tempie. Zgodnie z przewidywaniami rekruterów i specjalistów od rynku pracy, w 2024 roku szczególnie poszukiwani są eksperci w danej węższej dziedzinie, ale także nadal jest duże zapotrzebowanie na specjalistów ogólnych, developerów i specjalistów od data science.
Manager produktu AI, pracownik naukowy ds. sztucznej inteligencji i specjalista ds. etyki AI
Wśród najlepszych ofert pracy z AI jest menedżer produktu AI, którego zadaniem podobnie jak w przypadku menedżera programów jest opracowanie i uruchomienie produktu. W tym przypadku jest to oczywiście produkt AI, ale stanowisko w zasadzie nie różni się zbytnio od innych pod względem kierowania zespołami, planowania i osiągania kamieni milowych. Wymagania technologiczne na tym stanowisku sa nieco wyższe niż w przypadku większości stanowisk product managerów. Manager produktu AI musi bowiem wiedzieć, co składa się na tworzenie aplikacji AI, w tym sprzętu, języków oprogramowania, zestawów danych i algorytów. Tworzenie aplikacji AI różni się od tworzenia aplikacji internetowych, różnice dotyczą struktury aplikacji i procesu jej rozwijania.
Poszukiwani są informatycy badający i rozwijający nowe algorytmy i techniki sztucznej inteligencji. Ich zadaniem jest opracowywanie i testowanie nowych modeli AI, współpraca z innymi badaczami, publikacja artykułów naukowych i uczestnictwo w konferencjach. Jak widać, programowanie to tylko część zadań pracownika naukowego. Branża technologiczna jest niezwykle otwarta na samouków i nieformalnie przeszkolonych programistów, ale jest to wyjątek dla naukowców zajmujących się sztuczną inteligencją. Muszą oni dobrze rozumieć informatykę, matematykę i statystykę, z reguły wymagane jest ukończenie studiów wyższych.
Kolejny zawód to specjalista ds etyki AI. Jak już wspomnieliśmy, etyczne wykorzystanie danych do generowania modeli to główny problem roku 2024. Dlatego też jest duże zapotrzebowanie na dedykowanych specjalistów, którzy zapewnią odpowiedzialny rozwój i wdrażanie AI. W niektórych dużych firmach powstają komsje ds. etyki AI, w skład których wchodza pracownicy o różnym doświadczeniu i specjalności, prawnicy, inżynierzy, etycy, przedstawiciele publiczni i stratedzy biznesowi. Zadaniem specjalisty ds. etyki AI jest pomoc w opracowaniu wytycznych dla projektów AI oraz ich etyczny przegląd oraz zgłaszanie swoich ustaleń komisji ds. etyki AI. Wśród wymagań na to stanowisko wymieniane są umiejętność krytycznego myślenia, skutecznej komunikacji, a także znajomość przepisów dotyczących sztucznej inteligencji.
Analityk ds. cyberbezpieczeństwa, inżynier wizji komputerowej i data scientist
Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest w cyberbezpieczeństwie, w wykrywaniu włamań. Specjaliści biegli w cyberbezpieczeństwie i wykorzystywaniu AI do wykrywania włamań, obrony przed cyberatakami są pilnie poszukiwani. Rośnie zapotrzebowanie na inżynierów związanych z rozwojem i wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Po pierwsze, inżynier wizji komputerowej. Jest to programista, który specjalizuje się w pisaniu programów wykorzystujących wizualne czujniki wejściowe, algorytmy i systemy. Programy te widzą otaczający je świat i podejmują odpowiednie działania. Przykładem ich wykorzystania mogą być samojezdne i samoparkujące auta czy też rozpoznawanie twarzy. Do tworzenia tego rodzaju programów wykorzystuje się jezyki C++ i Python oraz czujniki wizualne, takimi jak Mobileye firmy Intel. Przykładowe przypadki użycia obejmują wykrywanie obiektów, segmentację obrazu, rozpoznawanie twarzy, rozpoznawanie gestów i rozumienie scenerii.
Kolejny zawód to data scientist czyli specjalista ds. technologii, który gromadzi, analizuje i interpretuje dane w celu rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji w organizacji. Najczęściej korzystają z eksploracji danych, big data i narzędzi analitycznych. Wykorzystanie wiedzy biznesowej pochodzącej z danych umożliwia firmom poprawę sprzedaży i operacji, podejmowanie lepszych decyzji oraz tworzenie nowych produktów i usług. Data scientist wykorzystuje modelowanie predykcyjne do prognozowania przyszłych zdarzeń, takich jak rezygnacja klientów oraz wizualizację danych do prezentacji wyników badań. Niektórzy wykorzystują również uczenie maszynowe do tworzenia modeli automatyzujących te zadania.
Poszukiwany inżynier! Uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i robotyka
Jeśli chodzi o uczenie maszynowe inżynier (machine learning engineer) jest odpowiedzialny za opracowywanie i wdrażanie algorytmów szkoleniowych i modeli uczenia maszynowego. Szkolenie jest wymagającą stroną uczenia maszynowego i jego najbardziej procesorowym i obliczeniowym aspektem. Dlatego też wymaga najwyższego poziomu umiejętności i szkolenia. Ze względu na potrzebę posiadania zaawansowanych umiejętności matematycznych i statystycznych, większość inżynierów uczenia maszynowego posiada zaawansowane stopnie naukowe w dziedzinie informatyki, matematyki lub statystyki. Często kontynuują oni szkolenie w ramach programów certyfikacyjnych lub studiów magisterskich w zakresie uczenia maszynowego, systemów deep learning oraz sieci neuronowych.
Inżynier przetwarzania języka naturalnego (NLP) to z kolei informatyk specjalizujący się w opracowywaniu algorytmów i systemów, które rozumieją i przetwarzają naturalny ludzki język.Jedną z głównych różnic między tradycyjnymi wyszukiwarkami a generatywnymi interfejsami sztucznej inteligencji, takimi jak ChatGPT, jest to, że wyszukiwarki używają słów kluczowych i zbierają informacje z dużych ilości istniejących danych online. Sztuczna inteligencja natomiast tworzy nowe treści w oparciu o inne przykłady i wzorce, a także odpowiada na zapytania w formacie czatu. Podobnie jak inżynier uczenia maszynowego, inżynier NLP niekoniecznie musi być programistą. Musi rozumieć lingwistykę w takim samym stopniu, jak programowanie. Projekty NLP wymagają tłumaczenia maszynowego, podsumowywania tekstu, odpowiadania na pytania i rozumienia kontekstu.
Kolejny inzynier to inżynier robotyki. Jest to programista, którego zadaniem jest projektowanie, rozwijanie i testowanie oprogramowania do uruchamiania i obsługi robotów. W ostatnich latach robotyka znacznie się rozwinęła, czego przykładem są zautomatyzowane domowe roboty sprzątające czy też precyzyjny sprzęt wykorzystywany w chirurgii raka. Inżynierowie robotyki mogą również wykorzystywać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w celu zwiększenia wydajności systemu robotycznego. Inżynierowie robotyki zazwyczaj projektują oprogramowanie, które w niewielkim stopniu korzysta z pomocy człowieka, a zamiast tego opiera się na danych sensorycznych. Dlatego też inżynier robotyki musi debugować oprogramowanie i sprzęt, aby upewnić się, że wszystko działa tak, jak powinno. Inżynierowie robotyki zazwyczaj posiadają wykształcenie inżynierskie, takie jak inżynieria elektryczna, elektroniczna lub mechaniczna.
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej
Opieka zdrowotna to branża, która chyba jak żadna inna potrzebuje pomostu łączącego technologię ze specjalistyczną wiedzą medyczną. Technologia może pomóc zarówno lekarzom, jak i pacjentom na wiele sposobów, ale jest to również jedna z najbardziej wrażliwych dziedzin, jeśli chodzi o ochronę prywatnych danych.
Sztuczna inteligencja oferuje wiele możliwości pomocy lekarzom – diagnozowanie chorób i identyfikowanie najlepszych planów leczenia, pomoc w podejmowaniu krytycznych decyzji medycznych. Innym przykładem zastosowania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest robotyka – roboty pomagające w zabiegach chirurgicznych na sali operacyjnej. Wykorzystanie AI w służbie zdrowia wymaga oczywiście dogłębnego zrozumienia warunków i terminologii medycznej, jak również wiedzy specjalistycznej w zakresie sztucznej inteligencji.
