Współczesny świat biznesu nieuchronnie ewoluuje w kierunku intensywnego wykorzystywania sztucznej inteligencji (AI — Artificial Intelligence), która staje się nie tylko innowacyjnym narzędziem, lecz kluczowym elementem strategii wielu przedsiębiorstw. To, co jeszcze dekadę temu wydawało się abstrakcyjne i futurystyczne, dziś staje się integralną częścią naszej codzienności.
W dzisiejszych czasach wiele technologicznych rozwiązań opiera się na zaawansowanych algorytmach AI, umożliwiając przedsiębiorstwom skuteczniejsze podejmowanie decyzji, optymalizację procesów i osiąganie konkurencyjnej przewagi.
Firmy, wychodząc naprzeciw rosnącym wyzwaniom i możliwościom, intensywnie inwestują w rozwiązania oparte na technologii AI, co wpływa nie tylko na sposób funkcjonowania przedsiębiorstw, ale i na oczekiwane umiejętności pracowników.
Dlatego też, decydując się na wybór kierunku studiów czy kursów dokształcających, warto mieć świadomość, że umiejętności związane z AI stają się coraz bardziej cenione. Rynkowa konkurencja wymaga od nas elastyczności i dostosowywania się do nowych realiów. Edukacja w obszarze sztucznej inteligencji może okazać się strategicznym posunięciem, otwierającym drzwi do fascynujących perspektyw zawodowych w świecie, w którym technologia AI jest głównym graczem i motorem innowacji.
Umiejętności techniczne
- Podstawy AI i uczenia maszynowego
Posiadanie solidnego zrozumienia kluczowych koncepcji związanych z algorytmami, modelami uczenia maszynowego oraz przetwarzaniem języka naturalnego jest fundamentalnym elementem umiejętności niezbędnych do skutecznego operowania w obszarze sztucznej inteligencji.
Uczelnie wyższe oferują specjalistyczne przedmioty, takie jak wprowadzenie do sztucznej inteligencji, algorytmy i struktury danych, uczenie maszynowe oraz przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
Na Uniwersytecie Marii Curie-Skłodowskiej (UMCS) w Lublinie oferowane są różnorodne kursy, takie jak:
- Podstawy sztucznej inteligencji,
- Wstęp do uczenia maszynowego,
- AI programming: LISP.
Politechnika Lubelska wychodzi naprzeciw potrzebom rynku i prowadzi kierunek Sztuczna inteligencja w biznesie, inżynierskie studia, których istotą jest połącznie wiedzy z obszaru uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z wiedzą o funkcjonowaniu i procesach realizowanych przez przedsiębiorstwa oraz o zjawiskach zachodzących w ich otoczeniu.
Wiele platform edukacyjnych, takich jak Coursera, edX czy Udacity, oferuje różnorodne kursy z zakresu sztucznej inteligencji. Bogactwo dostępnych opcji umożliwia każdemu zainteresowanemu znalezienie odpowiedniego kursu dostosowanego do własnych potrzeb i poziomu zaawansowania.
- Programowanie
Osiągnięcie umiejętności programowania, zwłaszcza w języku Python, jest niezwykle istotne w kontekście pracy ze sztuczną inteligencją, ze względu na powszechną popularność tego języka. Dodatkowo rozwijanie umiejętności korzystania z wyspecjalizowanych bibliotek i narzędzi jest potrzebne do konstrukcji oraz szkoleniu modeli sztucznej inteligencji.
Dla studentów UMSC, w Instytucie Matematyki dostępny jest przedmiot fakultatywny Programowanie w Pythonie, którego celem jest dogłębne poznanie języka z naciskiem na podstawy, biblioteki standardowe (instalowane bezpośrednio z Pythonem) oraz nakładkę VPYTHON i bibliotekę MATPLOTLIB.
Istnieje wiele renomowanych kursów online, które doskonale wspierają rozwój umiejętności programowania związanych z AI. Od podstawowych kursów takich jak Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp oferowany przez Udemy, do bardziej zaawansowanych szkoleń takich jak 4-miesięczny kurs online RMOTR organizowany przez INE.
- Zdolności analityczne
Praca ze sztuczną inteligencją wymaga umiejętności analizy skomplikowanych zestawów danych, identyfikacji wzorców oraz prognozowania trendów. Specjaliści muszą także wykazywać się zdolnością do sprawnego rozpoznawania i rozwiązywania problemów, które mogą wystąpić w trakcie implementacji systemów sztucznej inteligencji.
- Zarządzanie danymi
W obliczu stale rosnącej ilości danych umiejętność ich skutecznego organizowania, zabezpieczania oraz ekstrakcji istotnych informacji jest potrzeba specjalistom pracującym z AI. Znajomość metod zarządzania bazami danych, etyki danych oraz przepisów dotyczących prywatności stanowi fundamentalny element tej kompetencji.
- Bezpieczeństwo — cybersecurity
Specjaliści ds. AI muszą być w stanie skutecznie chronić dane, z których korzystają do szkolenia i testowania modeli. Cybersecurity powinno być uwzględnione na każdym etapie procesu tworzenia systemów AI, począwszy od gromadzenia danych, przez proces uczenia maszynowego, aż po wdrożenie i utrzymanie. Zabezpieczenia powinny być integralną częścią projektu AI.
Ponadto specjaliści powinni działać zgodnie z przepisami dotyczącymi ochrony prywatności, a także mieć świadomość etycznych implikacji swojej pracy.
- Optymalizacja i skalowanie modeli
Wiedza na temat tego, jak utrzymywać i skalować modele AI w rzeczywistych środowiskach, jest cenna i przydatna. To istotne, aby modele AI działały efektywnie, zarówno pod względem wydajności, jak i dostosowania do zmieniających się warunków w rzeczywistych scenariuszach użycia.
Umiejętności miękkie
Umiejętności twarde mogą same w sobie niekoniecznie skutkować w znalezieniu wymarzonej pracy. Umiejętności miękkie to druga połowa sukcesu, bo praca nad technologiami to nieustanna współpraca z różnymi zespołami i klientami.
- Komunikacja
Specjaliści ds. sztucznej inteligencji często są zobligowani przekazywać techniczne aspekty projektów osobom, które niekoniecznie mają specjalistyczną wiedzę z zakresu informatyki, takim jak marketerzy czy sprzedawcy. W związku z tym istotnym aspektem staje się precyzyjne prezentowanie skomplikowanych koncepcji technicznych w przystępny sposób. Ponadto, w kontekście pracy w firmach technologicznych, gdzie zespoły składają się z osób z różnych krajów, umiejętność skutecznego komunikowania się stanowi kluczowy element sukcesu w pracy zespołowej.
- Praca zespołowa
Projekty z obszaru sztucznej inteligencji często obejmują różnorodne dziedziny, takie jak przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe oraz analiza danych. Efektywna praca zespołowa jest kluczowa, umożliwiając integrowanie tych różnych aspektów i wspierając kompleksowe podejście do projektu. Niezaskakujące są więc wyniki badań przeprowadzonych przez Statista, które wskazują, że 32% menadżerów IT poszukuje pracowników, którzy potrafią skutecznie współpracować w zespole.
- Elastyczność
Dynamiczny charakter dziedziny sztucznej inteligencji wymaga elastyczności w adaptacji do szybkich zmian, zarówno w technologii, jak i trendach rynkowych. Równie kluczowe jest umiejętne operowanie w zróżnicowanych zespołach, co często wymaga kompromisów i dostosowywania się do różnorodnych stylów pracy.
- Interdyscyplinarne myślenie
Zrozumienie psychologii, nauk społecznych, biznesu oraz filozofii może znacząco przyczynić się do projektowania i implementacji bardziej etycznych, skutecznych oraz społecznie użytecznych systemów sztucznej inteligencji.
Nad jakimi rozwiązaniami AI możesz pracować?
Firmy technologiczne prezentują atrakcyjne oferty pracy związane z innowacyjnymi rozwiązaniami w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Rozwój sztucznej inteligencji zmierza w kierunku coraz większej autonomii, inteligencji kontekstowej oraz interaktywności. Modele stają się coraz bardziej zaawansowane, a ich zastosowanie rozszerza się na szeroką skalę — od autonomicznych pojazdów, przez spersonalizowane systemy rekomendacyjne, po zaawansowane voiceboty i chatboty.
Przyjrzyjmy się procesowi tworzenia voicebotów. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do stworzenia naturalnych interakcji z użytkownikiem, rozumienia skomplikowanych zapytań językowych oraz dostosowania odpowiedzi do kontekstu rozmowy. Praca nad voicebotami wymaga zatem nie tylko technicznej wiedzy z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP – Natural Language Processing) i uczenia maszynowego, ale także zrozumienia psychologii komunikacji oraz stylistyki języka.
W ostatnich latach niesamowicie rozwinęła się generatywna sztuczna inteligencja (generative AI), która koncentruje się na tworzeniu algorytmów i modeli zdolnych do generowania nowych treści, danych lub obrazów. Firmy i organizacje badawcze inwestują zasoby w rozwijanie nowych technik generatywnych, co sprawia, że ten obszar pozostaje jednym z najbardziej dynamicznych i perspektywicznych. Początkowe zastosowania sztucznej inteligencji generatywnej koncentrowały się głównie na procesach artystycznych i twórczych, takich jak tworzenie obrazów czy pisarstwo.
Niemniej jednak, od roku 2023 sztuczna inteligencja generatywna coraz częściej jest testowana w różnych dodatkowych funkcjach biznesowych. To wymaga zatrudnienia specjalistów z odpowiednimi umiejętnościami.
Zakończenie
Edukacja i rozwijanie umiejętności związanych z AI stają się strategicznym posunięciem, otwierającym drzwi do fascynujących perspektyw zawodowych w świecie, w którym technologia AI odgrywa kluczową rolę w innowacjach i kształtowaniu przyszłości.
Autorka: Katarzyna Skrzypiec, Bot Trainer & Coordinator, OEX VCC
