Jak wybrać dla siebie obszar kariery w AI?

Firmy z różnych branż coraz intensywniej korzystają z rozwiązań opartych o AI, co generuje silne zapotrzebowanie na specjalistów. To dynamicznie rozwijająca się dziedzina, gdzie każdy może znaleźć coś dla siebie – od inżynierii aż po etykę AI. Kariera w AI nie jest zatem związana z jednym obszarem biznesu: otwiera drzwi do branż kreatywnych i przemysłu, finansów oraz IT. Oferuje satysfakcję z wpływu na postęp technologiczny. Jak zatem wybrać właściwy dla siebie obszar kariery w AI?

Kariera w AI — jakie daje możliwości?

Sztuczna inteligencja jest obecna praktycznie we wszystkich aspektach dzisiejszego biznesu – od automatyzacji procesów produkcyjnych, poprzez personalizację oferty sklepów internetowych, aż po analizę big data. Choć sytuacja jest bardzo dynamiczna, wyróżnić można kilka głównych ścieżek kariery w AI:

1. Inżynieria. Inżynierowie AI i uczenia maszynowego to osoby o analitycznym umyśle i pasji do rozwiązywania skomplikowanych problemów.
2. Dane. Data Science, analiza i interpretacja danych to fundament każdego projektu wykorzystującego sztuczną inteligencję. Bez systemów zbierających i przetwarzających dane surowe niemożliwe byłoby ich efektywne wykorzystanie.
3. AI stosowana. Według raportu McKinsey „Technology Trends Outlook 2023”, stosowana AI (applied AI) to jeden z najszybciej rozwijających się działów technologicznych. Obejmuje biznesowe wdrożenia uczenia maszynowego (Machine Learning, ML), rozpoznawania obrazu (Computer Vision), i przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP). Jego ważną częścią jest zastosowanie AI w marketingu i sprzedaży.
4. Etyka AI. Kariera w AI jako specjalista do spraw etyki to jeden z kiełkujących zawodów, którego głównym obszarem będzie tworzenie polityki AI dla organizacji oraz dbanie o zgodność z prawem.

Gdzie jest zapotrzebowanie na specjalistów od AI?

Rozwój technologii sprawia, że zapotrzebowanie na ekspertów z dziedziny sztucznej inteligencji stale rośnie – według amerykańskiego Bureau of Labor Statistics, wzrost ten wyniesie 23% między rokiem 2022 a 2032. To znacznie szybciej niż w innych branżach. A oto główni gracze:

1. Sektor finansowy — Wykorzystując big data oraz algorytmy predykcyjne banki i firmy inwestycyjne maksymalizują swoje zyski, oraz usprawniają wykrywanie oszustw.
2. Rolnictwo — Inteligentne systemy pozwalają na optymalizację zarządzania uprawami i poprawę plonów — tu na scenę wkraczają „agrotechnolodzy”. Dzięki ich pracy możliwa jest minimalizacja użycia nawozów i środków ochrony roślin, użycie robotów, a także precyzyjne, punktowe niszczenie szkodników.
3. Opieka zdrowotna — AI zmienia oblicze medycyny przez udoskonalanie diagnostyki i wspierając telemedycynę — pojawiają się stanowiska takie jak „analityk danych zdrowotnych”. Sztuczna inteligencja jest też używana szeroko do badań, opracowywania nowych leków i sposobów terapii.

Źródło: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/

Jakie umiejętności są potrzebne, aby rozpocząć karierę w AI jako inżynier?

Praca jako inżynier ds. AI to propozycja dla osób fascynujących się technologią oraz posiadających umiejętności programistyczne. Na przykład inżynierowie AI opracowujący personalizowane rekomendacje dla platform takich jak Netflix czy Spotify są odpowiedzialni za rozwijanie algorytmów odpowiadających za dopasowywanie treści do preferencji użytkowników.

Data Science — co trzeba umieć?

Aby być efektywnym analitykiem danych, niezbędne jest posiadanie umiejętności technicznych, takich jak biegła znajomość języków programowania stosowanych w analizie danych, na przykład Python czy R. A także kompetencje z zakresu obsługi narzędzi do wizualizacji danych (takich jak Tableau czy Power BI). Kluczowa jest również umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych, co wymaga znajomości baz danych i zapytań SQL.

Poza umiejętnościami technicznymi, fundamentem analizy danych są umiejętności statystyczne i matematyczne. Pozwalają one na prawidłową interpretację i wyciąganie wniosków. Ponadto analityk musi posiadać zdolności komunikacyjne, aby skutecznie prezentować wyniki analiz i rekomendacje. Przyda się też krytyczne myślenie i umiejętność rozwiązywania problemów, aby tworzyć wartościowe insighty biznesowe.

Kariera w AI stosowanej, czyli marketing, sprzedaż i automatyzacje w biznesie

Marketing wspomagany przez sztuczną inteligencję to już nie przyszłość, ale codzienność. Wykorzystując dane klienta, firmy mogą dopasować komunikację oraz produkty do indywidualnych potrzeb użytkowników.

Odpowiednia ścieżka kariery w AI będzie wymagała od specjalistów umiejętności konfiguracji chatbotów sprzedażowych czy systemów rekomendacyjnych wspomagających personalizację oferty sklepów internetowych.

Ważna będzie także umiejętność posługiwania się generatywną sztuczną inteligencją, czyli:

• chatbotami takimi jak ChatGPT czy Bard, które mogą pomóc w tworzeniu strategii i treści marketingowych,
• Midjourney czy DALL·E 3 do tworzenia obrazów, oraz
• Runway czy Kaiber do materiałów wideo.

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

Etyka pracy z AI

Specjalista do spraw etyki zajmuje się ważnym aspektem implementacji technologii: wyzwaniami dotyczącymi prywatności i bezstronności algorytmów.

Jego zadaniem jest zapewnienie, aby systemy oparte na sztucznej inteligencji były stosowane odpowiedzialnie oraz zgodnie z wartościami firmy, a także zgodnie z prawem.

Platformy do nauki AI – gdzie zdobyć wiedzę?

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

• IBM AI Engineering Professional Certificate (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai) – 9-miesięczny program obejmujący m.in. uczenie maszynowe, sieci neuronowe, przetwarzanie obrazów i computer vision,
• Specjalizacja w AI firmy deeplearning.ai (https://www.deeplearning.ai/ rel=”nofollow noopener” target=”_blank”) – 3-miesięczny program od jednego z czołowych ekspertów w dziedzinie AI, Andreja Karparthy’ego,
• Coursera (https://coursera.org/ rel=”nofollow noopener” target=”_blank”)– bogata oferta kursów, specjalizacji i profesjonalnych certyfikatów z zakresu AI, uczenia maszynowego, data science i pokrewnych dziedzin. Dostępne są programy stworzone we współpracy m.in. z Stanford University i IBM,
• Wprowadzenie do generatywnej AI od Google (https://www.cloudskillsboost.google/paths/118) – zestaw kursów wprowadzających w zagadnienia związane z generatywną AI, wielkimi modelami językowymi (Large Language Models, LLM) i ich zastosowaniami.

Niezależnie od wybranej platformy, kluczowe jest połączenie nauki teorii z praktyką w postaci próbnych projektów oraz rozwiązywania realnych problemów biznesowych i społecznych za pomocą AI i data science.

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

Które umiejętności miękkie są cenione w branży AI?

Mimo szybkiego rozwoju technologii pewne cechy pozostaną niezmienne. Aby rozwijać karierę w AI przyda się kreatywność czy zdolność rozwiązywania problemów. Także umiejętność pracy zespołowej uznawana jest za ważny atut przy pracy nad projektami związanymi ze sztuczną inteligencją.

Podsumowanie

Przejście przez labirynt możliwości zawodowych w zakresie sztucznej inteligencji wymaga dokładnego zapoznania się zarówno z potrzebami rynku pracy, jak i własnymi predyspozycjami. Rozumienie specyfiki różnych funkcji oraz ich wymagań pozwoli trafnie wybrać karierę w AI, wytyczyć ścieżkę edukacyjną oraz skupić się na rozwoju najbardziej wartościowych miękkich umiejętności.

Sztuczna inteligencja rozwija się w niespotykanym tempie. Zatem dostosowanie do niej swojej drogi zawodowej wymaga elastyczności, odwagi i nieszablonowego myślenia. Może jednak okazać się kluczem do profesjonalnego sukcesu.