Jak wybrać karierę w AI? | Sztuczna inteligencja w biznesie #54

Kariera w AI to nie tylko perspektywa atrakcyjnych wynagrodzeń, ale także możliwość współkształtowania współczesnego świata. Firmy z różnych branż coraz częściej wdrażają rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, co stwarza duże zapotrzebowanie na specjalistów. Jest to szybko rozwijająca się dziedzina, w której każdy znajdzie coś dla siebie, od inżynierii po etykę sztucznej inteligencji. Kariera w AI nie jest zatem związana z jednym sektorem biznesowym: otwiera drzwi do przemysłów kreatywnych, finansów i IT. Jak zatem wybrać odpowiednią dziedzinę kariery w AI? Przeczytaj nasz artykuł i dowiedz się.

Kariera w AI – jakie daje możliwości?

Sztuczna inteligencja jest obecna praktycznie w każdym aspekcie dzisiejszego biznesu, od automatyzacji procesów produkcyjnych, przez personalizację oferty sklepu internetowego, po analizę dużych ilości danych. Choć sytuacja jest bardzo dynamiczna, w AI istnieje kilka głównych ścieżek kariery:

1. Inżynieria. Inżynierowie AI i uczenia maszynowego mają analityczne umysły i pasję do rozwiązywania złożonych problemów.
2. Dane. Nauka o danych, czyli analiza i interpretacja danych, jest podstawą każdego projektu AI. Bez systemów gromadzenia i przetwarzania surowych danych nie byłoby możliwe ich efektywne wykorzystanie.
3. Zastosowana sztuczna inteligencja . Jak wynika z raportu McKinsey „Technology Trends Outlook 2023”, sztuczna inteligencja stosowana jest jednym z najszybciej rozwijających się sektorów technologii. Obejmuje biznesowe wdrożenia uczenia maszynowego (ML), rozpoznawania obrazów (Wizja komputerowa) i przetwarzania języka naturalnego (NLP). Ważną jego częścią jest zastosowanie AI w marketingu i sprzedaży.
4. Etyka sztucznej inteligencji. Kariera w AI na stanowisku specjalisty ds. etyki to jeden z rodzących się zawodów skupiających się na tworzeniu polityk AI dla organizacji i zapewnieniu zgodności z prawem.

W jakich branżach jest zapotrzebowanie na specjalistów AI?

Według US Bureau of Labor Statistics postęp technologiczny napędza popyt na ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji, który ma wzrosnąć o 23 procent w latach 2022–2032. To znacznie szybciej niż w innych branżach. Oto główni gracze:

1. Finanse — banki i firmy inwestycyjne wykorzystują duże zbiory danych i algorytmy predykcyjne, aby maksymalizować zyski i usprawniać wykrywanie oszustw.
2. Rolnictwo — inteligentne systemy pozwalają na optymalizację zarządzania uprawami i poprawę plonów – tu z pomocą przychodzą agrotechnolodzy. Dzięki ich pracy możliwe jest minimalizowanie zużycia nawozów i pestycydów, wykorzystanie robotów oraz precyzyjne namierzanie i niszczenie szkodników.
3. Opieka zdrowotna — sztuczna inteligencja zmienia oblicze medycyny, poprawiając diagnostykę i wspierając telemedycynę – pojawiają się zawody takie jak „analityk danych zdrowotnych”. Sztuczna inteligencja jest również szeroko wykorzystywana w badaniach mających na celu opracowywanie nowych leków i metod leczenia.

Źródło: DALL·E 3, podpowiedź: Marta M. Kania

Jakie umiejętności są niezbędne, aby rozpocząć karierę jako inżynier AI?

Praca inżyniera AI jest dla osób, które są zafascynowane technologią i posiadają umiejętności programowania. Na przykład inżynierowie AI, którzy opracowują spersonalizowane rekomendacje dla platform takich jak Netflix i Spotify, są odpowiedzialni za opracowanie algorytmów dopasowujących treści do preferencji użytkowników.

Data Science – jakich kompetencji potrzebujesz?

Aby być skutecznym analitykiem danych, niezbędne są umiejętności techniczne, takie jak znajomość języków programowania stosowanych w analizie danych, np. Python lub R, oraz narzędzi do wizualizacji danych (takich jak Tableau czy Power BI). Ważna jest także umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych, co wymaga znajomości baz danych i zapytań SQL.

Oprócz umiejętności technicznych podstawą analizy danych są umiejętności statystyczne i matematyczne. Pozwalają na prawidłową interpretację i wnioski. Ponadto analityk musi posiadać umiejętności komunikacyjne, aby skutecznie prezentować wyniki analiz i rekomendacje. Umiejętności krytycznego myślenia i rozwiązywania problemów są również przydatne w generowaniu cennych spostrzeżeń biznesowych.

Kariera w stosowanej sztucznej inteligencji

Marketing oparty na sztucznej inteligencji nie jest już przyszłością, ale codzienną rzeczywistością. Wykorzystując dane klientów, firmy będą mogły dostosować komunikację i produkty do indywidualnych potrzeb użytkowników. Specjaliści będą musieli umieć skonfigurować chatboty sprzedażowe czy systemy rekomendacyjne, aby pomóc personalizować oferty sklepów internetowych. Istotna będzie także możliwość wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji, czyli:

• chatboty takie jak ChatGPT lub Bard, które mogą pomóc w strategiach i treściach marketingowych,
• Midjourney lub DALL·E 3 do tworzenia obrazów i
• Runway lub Kaiber dla treści wideo.

Źródło: Kaiber (https://kaiber.ai/dashboard)

Etyka sztucznej inteligencji

Specjaliści ds. etyki zajmują się ważnym aspektem technologii: wyzwaniami dla prywatności i bezstronności algorytmów. Ich zadaniem jest dbanie o to, aby systemy oparte na sztucznej inteligencji były wykorzystywane w sposób odpowiedzialny i zgodny z wartościami firmy i prawem.

Platformy AI do szkoleń – gdzie zdobywać wiedzę?

Mnogość platform edukacyjnych online pozwala na elastyczne szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji i samodzielne przygotowanie się do kariery w AI. Oto kilka zalecanych opcji:

• Certyfikat IBM AI Engineering Professional (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai) – 9-miesięczny program obejmujący uczenie maszynowe, sieci neuronowe, przetwarzanie obrazu i komputery wizja,
• Deeplearning.ai (https://www.deeplearning.ai/) – 3-miesięczny program jednego z czołowych ekspertów AI, Andreja Karparthy’ego,
• Coursera (https://coursera.org/) – szeroka oferta kursów, specjalizacji i certyfikatów zawodowych z zakresu AI, uczenia maszynowego, data science i dziedzin pokrewnych. Dostępne są programy stworzone we współpracy z Uniwersytetem Stanforda i IBM,
• Wprowadzenie do generatywnej AI od Google (https://www.cloudskillsboost.google/paths/118 ) – zestaw kursów wprowadzających na temat generatywnej sztucznej inteligencji, dużych modeli językowych (LLM) i ich zastosowań.

Niezależnie od wybranej platformy, kluczem jest połączenie nauki teorii z praktyką w postaci przykładowych projektów i rozwiązywanie rzeczywistych problemów biznesowych i społecznych z wykorzystaniem AI i data science.

Źródło: Coursera (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai)

Jakie umiejętności miękkie są cenione w branży AI?

Pomimo szybkiego rozwoju technologii pewne cechy pozostaną takie same. Aby rozwijać karierę w AI, przyda się kreatywność lub umiejętność rozwiązywania problemów. Umiejętność pracy w zespole jest również uważana za ważny atut podczas pracy nad projektami AI.

Streszczenie

Przebrnięcie przez labirynt możliwości kariery w obszarze sztucznej inteligencji wymaga dokładnego zrozumienia zarówno potrzeb rynku pracy, jak i własnych predyspozycji. Zrozumienie specyfiki poszczególnych ról i ich wymagań pozwoli Ci trafnie wybrać karierę w AI, wytyczyć ścieżkę edukacyjną i skupić się na rozwoju najcenniejszych kompetencji miękkich. Sztuczna inteligencja rozwija się w niespotykanym dotąd tempie. Dostosowanie do tego ścieżki kariery będzie wymagało elastyczności, odwagi i nieszablonowego myślenia. Ale może okazać się kluczem do sukcesu zawodowego.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?