Praca w AI? Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji

Zarówno w wielkich korporacjach, jak i małych przedsiębiorstwach rośnie zapotrzebowanie na ekspertów, którzy projektują i wdrażają zaawansowane algorytmy oraz analityki danych, by umożliwić firmom efektywniejsze działanie. Jak jednak wygląda praca specjalisty AI i dlaczego warto inwestować w takie talenty?

Definicja i zakres obowiązków w zawodzie specjalisty AI

Specjalista od sztucznej inteligencji to osoba, która łączy wiedzę programistyczną z umiejętnością analizy danych, stosując nowoczesne technologie uczenia maszynowego (ML) oraz głębokiego uczenia (DL). Ich zakres obowiązków obejmuje m.in. tworzenie algorytmów pozwalających na automatyzację procesów czy analizowanie dużych zbiorów danych.

Choć sztuczna inteligencja to domena techniczna, wśród osób zajmujących się zawodowo sztuczną inteligencją nie brakuje też osób o mniej ścisłych talentach. Obok inżynierów są to osoby specjalizujące się w etyce i prawie dotyczącym AI, jak również twórcy korzystający z narzędzi AI do tworzenia treści marketingowych czy czatbotów. Praca w AI to także zarządzanie projektami, oraz działalność edukacyjna i szkoleniowa pozwalająca innym na coraz sprawniejsze korzystanie z narzędzi AI.

Skupmy się jednak na zawodach stanowiących najściślejsze centrum specjalistów AI.

Inżynier AI

Inżynier AI to osoba, która projektuje, buduje i testuje systemy oparte na sztucznej inteligencji, takie jak chatboty, asystenci głosowi czy gry komputerowe.

Skupia się na opracowywaniu narzędzi, systemów i procesów, które umożliwiają zastosowanie AI w realnych problemach. Średnie wynagrodzenie w USA to ok. 113 tys. dolarów rocznie (Według Glassdoor, 2022).

Przykładowe obowiązki inżyniera AI to:

• tworzenie i zarządzanie infrastrukturą rozwoju i produkcji AI — na przykład systemu zarządzania danymi, którego celem jest poprawa algorytmów sztucznej inteligencji używanych w aplikacjach rozpoznawania mowy,
• prowadzenie analiz statystycznych i interpretacja wyników w celu usprawnienia procesów decyzyjnych w organizacji — na przykład identyfikacja wzorców użytkowania aplikacji mobilnej, aby poprawić algorytmy rekomendacji,
• automatyzacja infrastruktur AI dla zespołu data science — przykładowo, tworzenie skryptów i narzędzi, które automatyzują proces wdrażania modeli AI, umożliwiając szybsze wprowadzanie innowacji do produkcji.

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

Inżynier uczenia maszynowego

Na czym polega praca w AI w przypadku inżynierów uczenia maszynowego (Machine Learning, ML)? ML-owcy zajmują się projektowaniem systemów AI odpowiedzialnych za uczenie maszynowe oraz ich utrzymaniem i ulepszaniem. Innymi słowy, tworzą i optymalizują algorytmy, które uczą się z danych i automatycznie poprawiają swoje działanie. Wśród ich obowiązków znajduje się między innymi:

• implementacja algorytmów uczenia maszynowego — na przykład opracowywanie i wdrażanie zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego dla systemu rekomendacji produktów w e-commerce,
• przeprowadzanie eksperymentów i testów z systemami AI — przykładowo, organizowanie testów A/B dla różnych modeli predykcyjnych, aby ocenić, który z nich najlepiej przewiduje zachowania klientów,
• projektowanie i rozwój systemów uczenia maszynowego — na przykład tworzenie nowatorskiego systemu uczenia maszynowego, który automatycznie dostosowuje strategie marketingowe w czasie rzeczywistym na podstawie analizy danych rynkowych.

To właśnie dzięki ich pracy możemy cieszyć się na przykład coraz lepiej działającymi asystentami głosowymi takimi jak Siri czy Alexa. Ich wynagrodzenie średnio oscyluje w granicach 123 000 dolarów rocznie.

Inżynier danych

Inżynierowie danych konstruują infrastrukturę niezbędną do zbierania i przetwarzania olbrzymich zbiorów informacji oraz czuwają nad ich przepływem i analizą, aby wydobyć z nich wartościowe informacje i wiedzę. Dzięki temu obszarowi pracy w AI sklepy internetowe mogą optymalizować swoje zapasy magazynowe na podstawie prognoz sprzedaży generowanych przez systemy marketingu opartego na danych (data-driven marketing).

Inżynierowie danych, czyli data engineers, budują systemy, które zbierają, zarządzają i przekształcają surowe dane w użyteczne informacje dla analityków biznesowych i innych specjalistów zajmujących się interpretacją danych na potrzeby biznesu.

Średnia roczna płaca wynosi tu 104 000 dolarów.

Inżynier robotyki

Inżynierowie robotyki pracują nad tworzeniem i programowaniem robotów, które mogą wykonywać różne zadania w środowisku fizycznym.

Ich praca w AI znajduje zastosowanie w wielu gałęziach przemysłu. Jednym z bardziej znanych przykładów są roboty stosowane do montażu samochodów na liniach produkcyjnych gigantów motoryzacyjnych jak Tesla czy General Motors. Efektywność pracy inżynierów robotyki ma zatem przełożenie na jakość pojazdów i bezpieczeństwo ich użytkowania dla kierowców i pasażerów samochodu. Roczne zarobki oscylują wokół 99 000 dolarów.

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

Data scientist

Czy możliwe jest, aby być równocześnie świetnym programistą, doświadczonym statystykiem, oraz głęboko rozumieć specyfikę branży, w której działa firma? Dodatkowo, czy ta osoba pracująca w AI może wykazywać się znakomitą zdolnością komunikacji, przedstawiając swoje analizy i prognozy za pomocą atrakcyjnych infografik i wykresów?

Takie właśnie wymagania wiele firm stawia data scientistom.

Fachowiec od danych może dzięki nim pomóc firmom finansowym odkryć ukryte wzorce oszustw kredytowych lub inwestować kapitał tam gdzie dane historyczne pokazują największe prawdopodobieństwo zwrotu inwestycji. Takiego eksperta cechuje przeciętna pensja rzędu 113 000 dolarów rocznie.

Specjalista ds. etyki AI

Specjalista ds. etyki sztucznej inteligencji zajmuje się problematyką dotyczącą moralności oraz regulacji prawnych związanych ze sztuczną inteligencją. Główne obszary zainteresowania osoby wykonującej taką pracę w AI to:

• badanie i ocena wpływu sztucznej inteligencji na ludzi, społeczeństwo, środowisko,
• opracowywanie zasad i standardów etycznych dla tej dziedziny,
• tworzenie polityki AI firmy oraz regulaminów korzystania z narzędzi udostępnianych przez firmę końcowym użytkownikom,
• dbanie o zgodność z prawem rozwiązań rozwijanych przez organizację.

Wsparcie takiego specjalisty może być nieocenione przy integracji nowych technologii pozwalając organizacjom omijać ryzyko PR-owe a nierzadko również prawne problemy, które mogłyby się pojawić podczas niewłaściwego zaimplementowania rozwiązań bazujących na AI. Średnio taki ekspert zarabia rocznie około 100 tysięcy dolarów.

Inżynier promptów

Prompt engineer to osoba, która tworzy i dostosowuje teksty lub pytania, które służą do komunikacji z systemami opartymi na sztucznej inteligencji lub do pobudzania ich kreatywności.

To stosunkowo nowe stanowisko wiąże się z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie generatywnej AI, takimi jak modele językowe (np. GPT-4). Inżynier promptów zajmuje się „rozmową” z tymi modelami, aby generowały pożądane, sensowne i etyczne odpowiedzi.

Jak specjaliści AI mogą przyczynić się do rozwoju Twojej firmy?

Tworzenie własnych bądź wdrażanie gotowych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji może szybko zmienić Twoją firmę w bardzo nowoczesną organizację. Praca w AI to trudna dziedzina, dlatego pensje specjalistów od sztucznej inteligencji są niebagatelne. Można jednak dzięki nim:

• automatyzować procesy biznesowe, innowacyjne i kreatywne oszczędzając czas i pieniądze, oraz zwiększając efektywność działań,
• gromadzić, porządkować i analizować dane, aby lepiej poznać swoich klientów, a także szczegóły procesów produkcyjnych czy logistycznych,
• wyciągać wnioski z danych, a dzięki temu podejmować trafniejsze decyzje biznesowe oszczędzając środki finansowe.

Oto kilka przykładów:

1. Przewidywanie popytu i optymalizacja łańcucha dostaw — umożliwia efektywniejsze zarządzanie zapasami i redukuje koszty,
2. Automatyzacja marketingu i sprzedaży, na przykład targetowanie reklam — zwiększa skuteczność kampanii i poprawia zwrot z inwestycji,
3. Analiza potrzeb i satysfakcji klientów — pomaga dostosować ofertę do oczekiwań rynku,
4. Wykrywanie oszustw i analiza ryzyka — zabezpiecza przed stratami finansowymi i oszustwami,
5. Automatyzacja obsługi klienta (chatboty) – poprawia obsługę klienta przy niższych kosztach,
6. Personalizacja treści i rekomendacji — zwiększa zaangażowanie i sprzedaż poprzez spersonalizowane oferty,
7. Tworzenie unikatowej biblioteki promptów umożliwiającej szybkie generowanie treści PR dla organizacji — ułatwia i przyspiesza komunikację zewnętrzną.

Warto rozważyć, w jakim obszarze Twoja firma mogłaby wdrożyć prace w AI, aby zoptymalizować swoje procesy lub usługi dla klientów.

Zatrudnianie czy outsourcing – jak efektywniej zarządzać talentami AI?

Analiza kosztowo-wydajnościowa pokazuje, że dla wielu małych firm bardziej rentowna może być współpraca z freelancerem lub firmą zewnętrzną niż pełnoetatowe zatrudnienie i tworzenie własnego działu IT, obsługującego systemy oparte o AI.

Współpraca z niezależnymi specjalistami wydaje się szczególnie atrakcyjna na początkowym etapie prac w AI. Pozwala bowiem uniknąć dużych, początkowych inwestycji w technologię i zasoby ludzkie. Jednocześnie dają dostęp do wysokiej klasy specjalistów i gotowych rozwiązań, które z łatwością można skalować wraz ze wzrostem firmy.

Warto jednak mieć na uwadze długoterminową strategię. Jeśli firma rozbudowuje korzystanie ze sztucznej inteligencji w wielu obszarach działalności, w pewnym momencie bardziej opłacalne może być zbudowanie własnego zespołu, aby mieć pełną kontrolę nad kluczowymi procesami biznesowymi.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja otwiera nowe, obiecujące możliwości kariery dla specjalistów, których umiejętności łączą zaawansowaną wiedzę techniczną ze zrozumieniem biznesu i potrzeb klientów.

Popyt na takie talenty będzie rósł wraz z upowszechnianiem się zastosowań AI w różnych gałęziach gospodarki. Unikatowe połączenie umiejętności inżynieryjnych i biznesowych sprawia, że właśnie praca w AI jest jedną z najciekawszych w obszarze nowych technologii. Jeśli interesuje Cię praca w AI, teraz jest doskonały moment, aby rozpocząć naukę i budować swoje portfolio projektów.