Штучний інтелект змінить (і вже змінює) ринок праці. Ось що вам потрібно знати про це вже сьогодні
https://bernardmarr.com/
Прогнозується, що в період з 2022 по 2025 рік у світі буде створено 97 мільйонів робочих місць, пов’язаних із штучним інтелектом (ШІ). ШІ може змінити кожну галузь, тому підприємства активно намагаються знайти співробітників із навичками, необхідними для створення, навчання та роботи з інтелектуальними машинами.
У міру того, як компанії усвідомлюють підвищення ефективності, якого можна досягти за рахунок використання можливостей машинного навчання, комп’ютерного зору та аналогічних технологій, попит на кваліфікованих працівників у цій галузі швидко перевищує пропозицію.
Коледжі та університети відреагували на ситуацію, створивши нові курси та освітні програми, орієнтовані на ці навички. Але будь-хто, хто хоче проникнути в галузь, може бути спантеличений доступними йому варіантами. Отже, ось стислий виклад деяких з найбільш цінних навичок, які ви можете освоїти сьогодні, якщо хочете бути готовими до роботи з автоматизованими інтелектуальними машинами майбутнього.
Програмування
Хоча з’являються рішення ШІ без коду та з низьким кодом, які дозволяють нам використовувати технологію, «не забруднюючи рук», цілком імовірно, що підприємствам, які хочуть розгорнути свої власні рішення ШІ на замовлення, ще довгий час потрібні кваліфіковані програмісти. Базове розуміння хоча б однієї з найпопулярніших мов програмування для ШІ – Python, R, C++ та Java – дуже корисне для всіх, хто працює з алгоритмами машинного навчання. Це може бути трохи нелогічним, оскільки мета ШІ полягає в тому, щоб дозволити комп’ютерам «вчитися» без необхідності спеціального кодування для виконання роботи. Проте більшість людей, які працюють сьогодні на посадах, пов’язаних з ШІ, рекомендують отримати досвід у програмуванні тим, хто хоче підготуватися до використання цієї технології.
Наука даних
Дані необхідні для здатності машин думати і вчитися. Дані — це вхідні дані, що використовуються для навчання ШІ прийняття рішень та виконання завдань. Фахівці за даними розуміють, як збирати дані, маніпулювати ними та працювати з ними, щоб витягувати з них цінну інформацію. Ці навички необхідні в галузі ШІ, оскільки вони охоплюють розширену аналітику, необхідну алгоритмам машинного навчання. Наука про дані тривалий час була частиною освітніх програм з інформатики, і сьогодні вони значною мірою зосереджені на застосуванні ШІ для вирішення бізнес-завдань з доступною інформацією.
AIOps
Це відносно новий термін, що з’явився останніми роками для позначення навичок, необхідних для роботи з безліччю інструментів та послуг, пов’язаних зі Штучним інтелектом. AIOps включає адміністрування та управління всіма підключеними системами, які використовуються для надання сучасної інфраструктури ШІ, щоб забезпечити безперервну роботу та гарний рівень обслуговування для кінцевого користувача, яким може бути сам бізнес або його клієнти.
Це може включати координацію використання ряду елементів ШІ як послуги, які з’єднуються разом для створення інфраструктури організації. AIOps також відноситься до процесу адміністрування або спостереження за ШІ-аналітикою ІТ-операцій організації та операцій з даними.
Статистика та ймовірність
Це старомодні математичні навички, які досі вважаються важливими для всіх, хто хоче зрозуміти, як працює ШІ, чому він корисний і де його можна застосувати з найбільшою користю. Такі методи, як лінійна регресія, логістична регресія, кластеризація, байєсовське моделювання та аналіз випадкового лісу (Random Forest), існували задовго до того, як ШІ став модним терміном у бізнесі та промисловості та виконували основне завдання прогнозування на основі виявлення закономірностей та виявлення викидів.
Ось чому вони досі лежать в основі багатьох найскладніших алгоритмів Штучного інтелекту. Розуміння принципів їхньої роботи є ключем до розуміння того, чому комп’ютери є такими потужними інструментами, коли йдеться про автоматизацію прийняття рішень у компаніях та інших організаціях.
Навички спілкування та візуалізації
Чудово мати можливість використовувати комп’ютери для прийняття рішень та досягнення глибшого розуміння складних речей, ніж будь-коли було б можливо за допомогою аналітики, заснованої виключно на людському факторі. Однак якщо ми не маємо можливості повідомити про ці висновки іншим людям і пояснити, чому вони такі цінні, то все це марна трата часу.
Багато організацій довели, що можна досягти широкомасштабних позитивних змін — як усередині, так і в суспільстві загалом — за рахунок використання ШІ та машинного прийняття рішень. Але комунікативні навички є обов’язковими для створення зацікавленості, необхідної для отримання вигоди. З цієї причини «комунікатори даних» та «транслятори даних» є одними з найбільш затребуваних навичок, коли йдеться про Штучний інтелект та машинне навчання в бізнесі вже сьогодні.
Інша сторона медалі
Дослідницькі та технологічні компанії, аналітичні центри постійно публікують доповіді, в яких обіцяють, що незабаром ШІ замінить багато спеціальностей. Ось витяг з деяких:
- До 2025 року 85 млн робочих місць у 26 найбільших розвинених країнах і країнах зникнуть. Повна автоматизація праці відбудеться до 2141 року. ШІ зможе замінити хірургів приблизно через 40 років, роздрібних продавців – менш ніж через 15 років, написати бестселер New York Times – через 30 років (Всесвітній економічний форум).
- До 2029 року 200 тисяч робочих місць у банківській індустрії буде знищено (Wells Fargo).
- До 2030 року від 400 до 800 млн працівників по всьому світу можуть втратити свої робочі місця через роботів та автоматизацію (McKinsey Global Institute).
- Більше 120 млн співробітників будуть змушені пройти перепідготовку через вплив ШІ на їхню роботу (IBM).
- До 2039 року середня ймовірність заміни на робота серед жінок — 40%, серед чоловіків — 38% (МВФ).
Характер роботи змінюється. Автоматизація та Штучний інтелект стимулюють цю революцію, змінюючи робочі місця у всіх галузях — від ІТ до виробництва. Однак автоматизація не усуне робочі місця, а швидше перетворе їх. Хоча деякі навички можна автоматизувати, наприклад, рутинні та повторювані завдання, такі як введення даних, навички міжособистісного спілкування просто неможливо замінити. Раніше ми писали про шість навичок людини, які автоматизація ніколи не замінить.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Чи здатний Штучний інтелект Google LaMDA до мислення? І чи небезпечний він?
Telegram
Viber