人工知能の専門家は何をするのですか? | ビジネスにおける AI #64

公開: 2024-02-12

人工知能は私たちの生活のますます多くの領域に影響を与えており、この分野の専門家の需要は増え続けています。 AI 分野の仕事は不足しているわけではなく、たくさんあります。 オンライン ストアの推奨アルゴリズムから自動運転車、インテリジェントな医療診断に至るまで、AI スペシャリストは多忙を極めています。

AI の仕事 - 目次:

  1. AI作業スペシャリストの定義と職業における責任
  2. AI 作業のスペシャリストは、貴社のビジネスの成長にどのように貢献できるでしょうか?
  3. 雇用またはアウトソーシング - AI 人材をより効果的に管理するにはどうすればよいですか?
  4. AIの仕事概要

大企業でも中小企業でも、企業の効率的な運営を可能にする高度なアルゴリズムとデータ分析を設計および実装する専門家への需要が高まっています。 しかし、AI 作業スペシャリストの仕事はどのようなもので、なぜそのような人材に投資する価値があるのでしょうか?

AIのスペシャリスト。 定義と責任

人工知能スペシャリストとは、プログラミングの知識とデータ分析スキルを組み合わせ、最新の機械学習 (ML) および深層学習 (DL) テクノロジーを適用する人です。 彼らの責任には、プロセスを自動化するアルゴリズムの作成や大規模なデータセットの分析が含まれます。

人工知能は技術的な領域ですが、AI 専門家の中にはそれほど厳密ではない才能を持った人材が不足しているわけではありません。 エンジニアに加えて、AI 倫理と法律を専門とする人や、AI ツールを使用してマーケティング コンテンツやチャットボットを作成する開発者もいます。 AI の仕事には、プロジェクト管理や、他の人が AI ツールをより効率的に使用できるようにする教育やトレーニングの活動も含まれます。

ただし、AI スペシャリストの最も近い中心を構成する専門職に焦点を当てましょう。

AIエンジニア

AI エンジニアは、チャットボット、音声アシスタント、コンピューター ゲームなど、人工知能に基づくシステムを設計、構築、テストする人です。

AI を現実世界の問題に適用できるようにするツール、システム、プロセスの開発に焦点を当てています。 米国の平均給与は年間約 113,000 ドルです (Glassdoor による、2022 年)。

AI エンジニアの責任の例は次のとおりです。

  • AI 開発および生産インフラストラクチャの作成と管理- たとえば、音声認識アプリケーションで使用される人工知能アルゴリズムの改善を目的としたデータ管理システム、
  • 統計分析を実施し、その結果を解釈して組織の意思決定プロセスを改善します。たとえば、推奨アルゴリズムを改善するためにモバイルアプリの使用パターンを特定します。
  • データ サイエンス チームの AI インフラストラクチャを自動化します。たとえば、AI モデルを展開するプロセスを自動化するスクリプトやツールを作成し、本番環境へのより迅速なイノベーションを可能にします。
ai work

出典: DALL-E 3、プロンプト: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

機械学習エンジニア

機械学習 (ML) エンジニアにとって AI の仕事には何が関係しますか? ML は、機械学習を担う AI システムの設計と、その維持および改善に関与します。 言い換えれば、データから学習してパフォーマンスを自動的に向上させるアルゴリズムを作成および最適化します。 彼らの責任には次のようなものがあります。

  • 機械学習アルゴリズムの実装– たとえば、電子商取引製品推奨システムのための高度な機械学習アルゴリズムの開発と実装、
  • AI システムを使用した実験とテストの実施– たとえば、さまざまな予測モデルの A/B テストを組織して、顧客の行動を最もよく予測するモデルを評価します。
  • 機械学習システムの設計と開発– たとえば、市場データの分析に基づいてマーケティング戦略をリアルタイムで自動的に調整する新しい機械学習システムの作成。

たとえば、Siri や Alexa などの音声アシスタントの機能がますます向上するなど、私たちが享受できるのは彼らの働きのおかげです。 彼らの給与は平均して年間約12万3000ドルだ。

データエンジニア

データ エンジニアは、膨大な情報セットの収集と処理に必要なインフラストラクチャを構築し、そのフローと分析を監督してそこから貴重な情報と知識を抽出します。 この分野の AI 作業を使用すると、オンライン ストアは、データ駆動型マーケティング システムによって生成された販売予測に基づいて在庫を最適化できます。

データ エンジニアは、生データを収集、管理し、ビジネス アナリストやビジネス目的でデータの解釈に携わるその他の専門家にとって有用な情報に変換するシステムを構築します。

ここの平均年収は104,000ドルです。

ロボットエンジニア

ロボット工学エンジニアは、物理環境でさまざまなタスクを実行できるロボットの作成とプログラミングに取り組んでいます。

彼らの AI 作品は多くの業界で使用されています。 より有名な例の 1 つは、テスラやゼネラル モーターズのような自動車大手の生産ラインで車を組み立てるために使用されるロボットです。 したがって、ロボット工学エンジニアの効率は、車両の品質とドライバーと乗客の安全につながります。 年収は通常約99,000ドルです。

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出典: DALL-E 3、プロンプト: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

データサイエンティスト

優れたプログラマーであり、経験豊富な統計学者であり、会社が事業を展開している業界について深い理解を同時に持つことは可能でしょうか? さらに、AI に携わるこの人は、分析や予測を魅力的なインフォグラフィックやグラフで提示するなど、優れたコミュニケーション スキルを発揮できるでしょうか?

これらは、多くの企業がデータサイエンティストに課す要求です。

データの専門家は、データを利用して、金融会社が信用詐欺の隠れたパターンを発見したり、過去のデータが最も高い投資収益率を示すところに資本を投資したりするのを支援できます。 このような専門家の平均年収は 113,000 ドルです。

AI倫理スペシャリスト

AI 倫理の専門家は、人工知能に関連する道徳と規制の問題を扱います。 AI でそのような仕事をする人が興味を持つ主な分野は次のとおりです。

  • 人工知能が人、社会、環境に及ぼす影響を研究し、評価する
  • この分野の倫理原則と基準を策定し、
  • 企業がエンドユーザーに提供するツールの使用に関する企業の AI ポリシーと規制の作成、
  • 組織が開発したソリューションの合法性を確保します。

このような専門家のサポートは、新しいテクノロジーを統合するときに非常に貴重であり、組織が PR リスクや、AI ベースのソリューションが不適切に実装された場合に発生する可能性のある法的問題を回避できるようになります。 平均して、そのような専門家は年間約10万ドルを稼ぎます。

エンジニアにプロンプ​​トを表示

プロンプト エンジニアは、人工知能ベースのシステムと通信したり、創造性を刺激したりするために使用されるテキストや質問を作成およびカスタマイズする人です。

この比較的新しい立場には、言語モデル (GPT-4 など) などの生成 AI の最近の開発が含まれます。 プロンプト エンジニアは、これらのモデルに「話しかけ」て、望ましい、意味のある、倫理的な応答を生成する責任を負います。

AI 作業のスペシャリストは、貴社のビジネスの成長にどのように貢献できるでしょうか?

独自のソリューションを作成したり、人工知能に基づいた既製のソリューションを実装したりすると、会社をすぐに非常に現代的な組織に変えることができます。 AIの分野で働くのは難しい分野であるため、人工知能のスペシャリストの給与は高額です。

ただし、彼らのおかげで次のことが可能になります。

  • ビジネス、革新的かつ創造的なプロセスを自動化し、時間とお金を節約し、業務効率を向上させます。
  • データを収集、整理、分析して、顧客だけでなく、生産または物流プロセスの詳細をより深く理解するため、
  • データを結論付けて、より正確なビジネス上の意思決定を行い、コストを節約します。

ここではいくつかの例を示します。

  1. 需要を予測し、サプライチェーンを最適化することで、より効率的な在庫管理が可能になり、コストが削減されます。
  2. 広告ターゲティングなどのマーケティングおよび販売の自動化 - キャンペーンの効果を高め、ROI を向上させます。
  3. 顧客のニーズと満足度の分析 – 市場の期待に合わせて製品を調整するのに役立ちます。
  4. 不正行為の検出とリスク分析 - 金銭的損失や不正行為から保護します。
  5. 顧客サービスの自動化 (チャットボット) – 低コストで顧客サービスを向上させます。
  6. コンテンツと推奨事項のパーソナライズ – パーソナライズされたオファーを通じてエンゲージメントと売上を増加させます。
  7. プロンプトの独自のライブラリを作成して、組織向けの PR コンテンツを迅速に生成し、外部とのコミュニケーションをより簡単かつ迅速にします。

顧客向けにプロセスやサービスを最適化するために、企業が AI 作業をどこに実装できるかを検討する価値があります。

雇用またはアウトソーシング – AI 人材をより効果的に管理するにはどうすればよいですか?

コストパフォーマンス分析によると、多くの中小企業にとって、AI ベースのシステムをサポートするフルタイムの社内 IT 部門を雇用して創設するよりも、フリーランサーや外部企業と協力する方が収益性が高い可能性があります。

独立した専門家とのコラボレーションは、AI 作業の初期段階では特に魅力的であると思われます。 テクノロジーや人材への多額の初期投資を避けるためだ。 同時に、ハイレベルのスペシャリストや、会社の成長に合わせて簡単に拡張できる既製のソリューションへのアクセスも提供されます。

ただし、長期的な戦略を念頭に置く価値があります。 企業がビジネスの多くの分野で人工知能の使用を拡大する場合、ある時点で、主要なビジネス プロセスを完全に制御できる社内チームを構築する方が費用対効果が高くなる可能性があります。

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AI の取り組み - 概要

人工知能は、高度な技術知識とビジネスと顧客のニーズの理解を組み合わせたスキルを持つ専門家に、有望な新しいキャリアの機会をもたらします。

AI アプリケーションがさまざまな業界で普及するにつれて、そのような人材の需要は高まるでしょう。 エンジニアリングとビジネス スキルのユニークな組み合わせにより、AI での仕事は新しいテクノロジーの分野で最も興味深いものの 1 つとなります。

AI での仕事に興味がある場合は、今が学習とプロジェクト ポートフォリオの構築を始めるのに最適な時期です。

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What do artificial intelligence specialists do? | AI in business #64 robert whitney avatar 1background

著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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