Z pewnością nikt z nas nie kwestionuje już, iż sztuczna inteligencja (AI) będzie miała ogromny wpływ na nasze życie jak i na rynek pracy. Z jednej strony będzie wiązać się z automatyzacją niektórych miejsc pracy, z drugiej stworzy tysiące nowych możliwości zawodowych.
Dzięki popularności ChatGPT, koncepcja sztucznej inteligencji nie jest już abstrakcyjnym pojęciem. Choć AI działała dużo wcześniej „w ukryciu” teraz jest dostępna dla wszystkich. zaczęliśmy korzystać z AI w wielu obszarach, od pisania kodu po tworzenie CV, oraz w wielu innych aspektach życia, aby ułatwić sobie codzienne zadania.
Wielu technologicznych wizjonerów uważa, iż sztuczna inteligencja będzie miała tak samo rewolucyjny wpływ, jak internet, telefony czy sieć komórkowa. Zamiast więc przyjmować konserwatywne podejście i odrzucać korzyści, które AI może wnieść do życia, nadszedł czas, aby zaakceptować technologię – także w pracy.
Wraz z dynamicznym rozwojem uczenia maszynowego, sztuczna inteligencja staje się jednym z najbardziej rozwijających się obszarów technologii, oferując fascynujące możliwości kariery dla tych, którzy chcą zapewnić sobie stabilną przyszłość zawodową. Prognozy mówią, iż do 2025 roku AI stworzy 97 milionów nowych miejsc pracy, jednocześnie już dziś wiele firm ma trudności ze znalezieniem wykwalifikowanych ludzi, którzy mogą tworzyć, szkolić i utrzymywać systemy AI i ML.
Dla tych, którzy rozważają zmianę kariery, przybliżamy 6 ról w dziedzinie AI, które będą poszukiwane w nadchodzących latach. Chociaż wymagają one wcześniejszej wiedzy z zakresu informatyki i matematyki, kursy online w tej dziedzinie pojawiają się tak szybko, jak gwałtownie rozwija się technologia. jeżeli więc zastanawiasz się nad przekwalifikowaniem się w kierunku sztucznej inteligencji, warto byś rozważył poniższe możliwości:
Machine Learning Engineer
(Inżynier uczenia maszynowego)
To jedna z najbardziej poszukiwanych ról związanych z AI, inżynier uczenia maszynowego jest odpowiedzialny za projektowanie, budowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. Będziesz pracować z dużymi zestawami danych, rozwijać algorytmy i optymalizować modele pod kątem wydajności. Kariera jako inżynier uczenia maszynowego pozwoli Ci na zdobycie wysoko płatnej roli i zapewnić bezpieczeństwo zawodowe.
NLP Engineer
(Inżynier NLP / Inżynier przetwarzania języka naturalnego)
Inżynier NLP zajmuje się rozwijaniem algorytmów i modeli do przetwarzania i analizy danych języka naturalnego, takich jak teksty i mowa. Praca Inżyniera NLP polega na operowaniu na dużych zbiorach tekstów i mowy, rozwijaniu algorytmów do analizy i klasyfikacji danych, oraz optymalizacji modeli w celu uzyskania jak największej precyzji. Sukces na tym stanowisku wymaga pasji i rozumienia różnych języków, ponieważ umożliwia lepsze zrozumienie i efektywną pracę z różnorodnymi danymi tekstowymi.
AI ethics specialist
(Specjalista ds. Etyki Sztucznej Inteligencji)
W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna, rośnie również potrzeba monitorowania i regulowania jej wpływu na społeczeństwo. Rolą specjalisty od etyki sztucznej inteligencji polega na dbaniu o to, żeby produkty i usługi oparte na AI były rozwijane i stosowane w sposób zgodny z zasadami etyki i odpowiedzialności.. Obejmuje to identyfikowanie potencjalnych problemów etycznych oraz opracowywanie wytycznych i polityk dotyczących rozwoju AI. Podobnie jak w przypadku innych ról na tej liście, będziesz potrzebować pewnej wiedzy z zakresu informatyki, ale również solidnego podłoża w dziedzinie etyki i filozofii.
Data Scientist
(Specjalista ds. analizy danych)
Niektórzy uważają, iż rok 2023 może być rokiem specjalistów ds. analizy danych. Z rosnącą liczbą ofert pracy w tej dziedzinie (co można zauważyć również w platformie -> IT-Leaders ) wybór kariery w kierunku analizy danych może być doskonałym sposobem na zabezpieczenie przyszłej ścieżki zawodowej w dziedzinie sztucznej inteligencji. Data scientist analizuje obszerne zbiory danych w celu odkrywania wzorców i wniosków, które wpływają na decyzje biznesowe. Wymaga to wykorzystania algorytmów uczenia maszynowego oraz modeli statystycznych do identyfikowania trendów i prognozowania. Do tego rodzaju pracy zwykle wymagane jest solidne wykształcenie w dziedzinie statystyki, matematyki oraz informatyki.
AI researcher
(Badacz Sztucznej Inteligencji)
AI researcher jest odpowiedzialny za opracowywanie nowych algorytmów i modeli do uczenia maszynowego. Obejmuje to badania technik uczenia maszynowego, eksperymentowanie z różnymi podejściami oraz publikowanie wyników. Najczęstsze wymagania do pełnienia roli AI researchera to wykształcenie wyższe związane z informatyką, matematyką lub statystyką, umiejętności programistyczne, zdolności badawcze oraz znajomość języka angielskiego na poziomie pozwalającym na czytanie publikacji naukowych związanych z AI.
Prompt Engineer
Rola Prompt Engineera polega na opracowywaniu i doskonaleniu promptów, czyli zadań lub pytań, które użytkownik zadaje sztucznej inteligencji w celu uzyskania odpowiedzi. Prompt Engineer jest odpowiedzialny za tworzenie precyzyjnych i efektywnych promptów, które zapewniają adekwatne funkcjonowanie systemu AI oraz dostarczają dokładnych i satysfakcjonujących odpowiedzi dla użytkowników. To wymaga zarówno umiejętności technicznych, jak i umiejętności rozumienia i komunikowania się zespołowi AI oraz klientom w celu dostosowania promptów do ich konkretnych potrzeb.
AI Product Manager
(Product Manager ds. Sztucznej Inteligencji / AI)
Na koniec, kto będzie zarządzał cyklem życia projektu związanego z AI? Product Manager ds. sztucznej inteligencji! Jest on odpowiedzialny za nadzorowanie rozwoju produktów i usług opartych na AI. Obejmuje to identyfikowanie potrzeb użytkowników, definiowanie wymagań produktu oraz zarządzanie procesem rozwoju. Aby odnieść sukces w tej roli, konieczne jest posiadanie doświadczenie w zakresie product management’i oraz dobre zrozumienie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
