Data scientist - tymczasowa moda czy zawód przyszłości?

sages.pl 5 lat temu
Jakiś czas temu ukazał się raport zatytułowany "Pracownik przyszłości" opracowany przez
Infuture hatalska foresight institute. Omawia on różne możliwe scenariusze rozwoju rynku pracy, prezentuje przewidywane zawody, które mogą pojawić się w przyszłości oraz wskazuje kompetencje, które zdaniem autorów będą najważniejsze na rynku pracy. Analiza ta skupia się między innymi na ewolucji świata w konsekwencji postępującej cyfryzacji. W niniejszym artykule, postaram się omówić rolę data science w nadchodzącej rzeczywistości i wyjaśnić dlaczego zawód data scientist nie jest tymczasową modą, ale dyrygentem nadchodzących zmian.

Hasło "**data science**" nie jest wymieniane w raporcie zbyt często -- pojawia się dokładnie... jeden raz. To dość zaskakujące, ale po przestudiowaniu tekstu stanie się jasne dlaczego tak jest -- autorzy używają po prostu bardziej przystępnych i powszechnie rozumianych terminów -- przede wszystkim odwołują się do sztucznej inteligencji (25 wystąpień), którą w raporcie należy interpretować jako twór branży data science. Natomiast dwa słowa, które można uznać za najważniejsze dla tego raportu to: **robot** (ponad 70 wystąpień wliczając odmiany -- np. robotyzacja) i **automatyzacja** (pojawia się w tekście ponad 30 razy). I te dwa słowa perfekcyjnie oddają wydźwięk raportu -- przyszłość rynku pracy (jak adekwatnie wszystkie aspekty naszego życia) będzie kształtowana przez wszechobecne (mniej lub bardziej inteligentne) roboty i systemy automatyzujące procesy.

## Wychowawca robotów pedagogiem XXI w.
Jednym z głównych elementów raportu jest nakreślenie sylwetek potencjalnych zawodów, które pojawią się w przyszłości. Autorzy przewidują powstawanie m. in. takich stanowisk, których wykonywanie będzie polegało na współpracy z maszynami obdarzonymi jakąś formą inteligencji. W raporcie zawody te są prezentowane w formie ogłoszeń o pracę. I tak, przykładowo poszukiwana jest osoba na stanowisko "Robot consultant", które opisywane jest następująco:

![ogloszenie1.webp](/uploads/ogloszenie1_0ae4c1aeab.webp)


To bardzo trafne przewidywanie. w tej chwili standardem jest doradzanie klientom podczas sprzedaży bardziej "złożonych" produktów, a skoro przyszłość opanują inteligentne roboty, to naturalną konsekwencją będzie zapotrzebowanie na ludzi, którzy będą wyjaśniali nabywcom jak one działają i doradzali jak wybrać tego adekwatnego dla nas. Można by choćby pójść dalej tym tropem i przewidywałbym, iż potrzebni będą pracownicy, którzy będą odpowiedzialni za dostrajanie robotów do oczekiwań klientów. W końcu dostosowanie produktu do indywidualnych potrzeb klientów jest w biznesie bardzo opłacalne. A prawdopodobnie ciężko będzie zrobić robota (o ile to w ogóle możliwe), który będzie odpowiadał wszystkim. Dlatego wydaje się bardzo prawdopodobne, iż roboty te będą miały możliwość “regulacji”. I wówczas, gdy klient będzie sobie życzył robota o większym poczuciu humoru, będzie trzeba "pokręcić odpowiednią śrubeczką", żeby robot wiedział, iż ma często opowiadać żarty (i to nie byle jakie! -- kto pamięta TARSA z Interstellara?). A gdy klient będzie szukał robota, z którym mógłby poważnie podyskutować o losach cywilizacji starożytnej Grecji, robot powinien być "nastawiony" na interesujące prowadzenie nietrywialnych konwersacji. I to dostrajanie oczywiście polegałoby tutaj na konfiguracji "stanu umysłu" (czyli algorytmów sterujących zachowaniem) naszego cyfrowego przyjaciela.

Innym przykładowym stanowiskiem jest "Robot therapist" (wychowawca robotów) opisywany następująco:

![ogloszenie2.webp](/uploads/ogloszenie2_d7a0c5c219.webp)


To przewidywanie też brzmi bardzo rozsądnie. Istnieją różne algorytmy uczenia maszyn/robotów (ogólniej -- systemów cyfrowych) i tą dziedziną zajmuje się uczenie maszynowe. Niektóre z tych algorytmów naśladują w jakimś stopniu proces uczenia się różnych czynności przez istoty żywe, takich jak chodzenie (mowa tu o uczeniu ze wzmocnieniem -- ang. reinforcement learning) i polegają w uproszczeniu na tym, iż nauka odbywa się poprzez praktykę -- metodą prób i błędów system wynajduje optymalne zachowanie, tak jak dziecko metodą prób i błędów uczy się chodzić. To podejście można próbować stosować do nabycia wielu innych umiejętności -- jak na przykład rozumienie ludzi wspomniane w powyższym ogłoszeniu. Zatem potrzebne będą osoby, z którymi owe roboty będą mogły wchodzić w interakcję i dzięki temu rozwijać się.

Ostatnim przykładem, który przytoczymy tylko pokrótce jest "Wearable & IoT solutions therapist" opisywany jako:

![ogloszenie3.webp](/uploads/ogloszenie3_7ff528236c.webp)


## Data science w nowej rzeczywistości
W raporcie autorzy nie używają terminu “data science” wprost, ale wskazują na główne czynniki będące źródłem zmian, a wśród nich znajdują się m.in. "rozwój sztucznej inteligencji" czy "roboty i automatyzacja pracy", które są częścią data science. I tak naprawdę jest to dziedzina, której rozwój jest jednym z kluczowych czynników kształtujących nowy świat. Wspomniane wyżej zawody są przykładami pracy opartej bezpośrednio na produktach tworzonych przez specjalistów tego obszaru. A przecież do tworzenia tych rozwiązań potrzebne będą nie pojedyncze osoby, ale zastępy specjalistów.

Wymienione zostały tutaj tylko trzy przykłady zawodów, ale inteligentne roboty i systemy będą bez wątpienia obecne w każdym aspekcie naszego życia. Na przykład bot w muzeum, który dokładnie odpowiada na pytania odwiedzających, dotyczące konkretnych obrazów, rzeźb czy instalacji; aplikacja oparta na sztucznej inteligencji, która monitoruje zachowanie pracowników w firmie, aby rozpoznawać możliwości zwiększenia efektywności pracy; bot śledzący rozmowę konsultanta z klientem, który na żywo analizuje emocje i podpowiada konsultantowi odpowiednie zachowania, w celu poprawienie skuteczności interakcji. Brzmi to niewiarygodnie? Być może, ale tak się składa, iż to nie są przewidywania -- to przykłady istniejących w tej chwili (!) rozwiązań cytowanych w raporcie. A przyszłość na pewno przyniesie nowości, których jeszcze choćby nie jesteśmy w stanie sobie w ogóle wyobrazić.

![ilustracja1.webp](/uploads/ilustracja1_688d5d44e1.webp)


## Warto zostać data scientist?
Czy w takim razie oznacza to, iż [data scientist](https://www.kodolamacz.pl/bootcamp-datascience/) jest zawodem przyszłości? Tak, ale tu trzeba powiedzieć coś więcej -- to jest również "zawód teraźniejszości"! Zmiany już się rozpoczęły i w tej chwili dziedzina data science kształtuje otaczającą nas rzeczywistość, a specjaliści w tym obszarze są bardzo pożądani. W raporcie cytowane są wyniki badań, mierzących wzrost zapotrzebowania na różne zawody. Dziesięć zawodów o największych wzrostach jest przedstawionych na poniższej grafice.

![wykresartykul.webp](/uploads/wykresartykul_f86652b9e4.webp)

Źródło: http://infuture.institute/raporty/pracownik-przyszlosci/

Dwa zawody z czołowej dziesiątki dotyczą branży data science -- data scientist (wzrost o 351%) oraz inżynier uczenia maszynowego (aż 555%). Ktoś mógłby powiedzieć, iż te wzrosty nic nie znaczą -- to tylko tymczasowa moda, bo wszyscy myślą, iż na tym można zarobić, ale zaraz to minie. Nic bardziej mylnego. Omawiany raport nie jest zabawą w zgadywankę -- został on stworzony przez specjalistów i opiera się na rzetelnych analizach. ale sam raport to i tak tylko jeden mały argument, który w pojedynkę nie byłby znaczącym głosem. Wystarczy jednak rozejrzeć się wokół siebie, aby dostrzec, iż inteligentne systemy opanowują nasz świat. A to rodzi przeogromne zapotrzebowanie na specjalistów zdolnych je tworzyć.
Idź do oryginalnego materiału