Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji? | Sztuczna inteligencja w biznesie #64

Sztuczna inteligencja wpływa na coraz więcej obszarów naszego życia, a zapotrzebowanie na specjalistów w tej dziedzinie stale rośnie. Miejsc pracy w dziedzinie sztucznej inteligencji nie brakuje – jest ich mnóstwo. Od algorytmów rekomendacyjnych w sklepach internetowych, przez samochody autonomiczne, po inteligentną diagnostykę medyczną, specjaliści AI mają pełne ręce roboty.

Zarówno w dużych korporacjach, jak i małych firmach rośnie zapotrzebowanie na ekspertów, którzy projektują i wdrażają zaawansowane algorytmy i analitykę danych, aby umożliwić firmom wydajniejsze działanie. Jak jednak wygląda praca specjalisty ds. pracy AI i dlaczego warto inwestować w taki talent?

Specjalista od sztucznej inteligencji. Definicja i obowiązki

Specjalista sztucznej inteligencji to osoba, która łączy wiedzę programistyczną z umiejętnością analizy danych, stosując nowoczesne technologie uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia się (DL). Do ich obowiązków należy tworzenie algorytmów automatyzujących procesy czy analizowanie dużych zbiorów danych.

Chociaż sztuczna inteligencja jest domeną techniczną, wśród specjalistów AI również nie brakuje osób o mniej wymagających talentach. Oprócz inżynierów niektórzy specjalizują się w etyce i prawie AI, a także programiści, którzy wykorzystują narzędzia AI do tworzenia treści marketingowych lub chatbotów. Zadania AI obejmują także zarządzanie projektami oraz działania edukacyjne i szkoleniowe, które pozwalają innym coraz efektywniej korzystać z narzędzi AI.

Skupmy się jednak na zawodach, które stanowią najbliższy ośrodek 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.

Koncentruje się na opracowywaniu narzędzi, systemów i procesów, które umożliwiają zastosowanie sztucznej inteligencji do problemów w świecie rzeczywistym. Średnia pensja w USA wynosi około 113 000 dolarów rocznie (wg Glassdoor, 2022).

Przykładowe obowiązki inżyniera AI obejmują:

• tworzenie i zarządzanie infrastrukturą rozwojową i produkcyjną AI – np. systemem zarządzania danymi mającym na celu udoskonalanie algorytmów sztucznej inteligencji wykorzystywanych w aplikacjach do rozpoznawania mowy,
• prowadzenie analiz statystycznych i interpretacja wyników w celu usprawnienia procesów decyzyjnych organizacji – np. identyfikacja wzorców korzystania z aplikacji mobilnych w celu ulepszenia algorytmów rekomendacji,
• automatyzowanie infrastruktur AI dla zespołu data science – na przykład tworzenie skryptów i narzędzi automatyzujących proces wdrażania modeli AI, umożliwiając szybsze wprowadzanie innowacji do produkcji.

Źródło: DALL-E 3, podpowiedź: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Inżynier uczenia maszynowego

Z czym wiąże się praca AI dla inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym (ML)? ML zajmują się projektowaniem systemów AI odpowiedzialnych za uczenie maszynowe oraz ich utrzymanie i doskonalenie. Innymi słowy, tworzą i optymalizują algorytmy, które uczą się na danych i automatycznie poprawiają swoją wydajność. Do ich obowiązków należy:

• Wdrożenie algorytmów uczenia maszynowego – np. opracowanie i wdrożenie zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego dla systemu rekomendacji produktów e-commerce,
• Przeprowadzanie eksperymentów i testów z systemami AI – np. organizowanie testów A/B dla różnych modeli predykcyjnych, aby ocenić, który z nich najlepiej przewiduje zachowania klientów,
• Projektowanie i rozwój systemów uczenia maszynowego – np. stworzenie nowatorskiego systemu uczenia maszynowego, który automatycznie dostosowuje strategie marketingowe w czasie rzeczywistym na podstawie analizy danych rynkowych.

To dzięki ich pracy możemy cieszyć się na przykład coraz lepiej funkcjonującymi asystentami głosowymi, takimi jak Siri i Alexa. Ich pensje wynoszą średnio około 123 000 dolarów rocznie.

Inżynier danych

Inżynierowie danych budują infrastrukturę niezbędną do gromadzenia i przetwarzania ogromnych zbiorów informacji oraz nadzorują ich przepływ i analizę w celu wydobycia z nich cennych informacji i wiedzy. Dzięki temu obszarowi pracy AI sklepy internetowe mogą optymalizować swoje zapasy w oparciu o prognozy sprzedaży generowane przez systemy marketingowe oparte na danych.

Inżynierowie danych lub inżynierowie danych budują systemy, które gromadzą, zarządzają i przekształcają surowe dane w przydatne informacje dla analityków biznesowych i innych specjalistów zajmujących się interpretacją danych do celów biznesowych.

Średnia roczna pensja wynosi tutaj 104 000 dolarów.

Inżynier robotyki

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

Ich prace AI są wykorzystywane w wielu gałęziach przemysłu. Jednym z bardziej znanych przykładów są roboty wykorzystywane do montażu samochodów na liniach produkcyjnych gigantów motoryzacyjnych, takich jak Tesla i General Motors. Wydajność inżynierów-robotów przekłada się zatem na jakość pojazdów i bezpieczeństwo kierowców i pasażerów. Roczne wynagrodzenie wynosi zazwyczaj około 99 000 dolarów.

Źródło: DALL-E 3, podpowiedź: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Naukowiec danych

Czy można być jednocześnie świetnym programistą, doświadczonym statystykiem i mieć głęboką wiedzę na temat branży, w której działa firma? Ponadto, czy ta osoba pracująca w AI może wykazać się doskonałymi umiejętnościami komunikacyjnymi, prezentując swoje analizy i prognozy za pomocą atrakcyjnych infografik i wykresów?

Takie wymagania stawia wiele firm analitykom danych.

Dzięki danym ekspert ds. danych może pomóc firmom finansowym odkryć ukryte wzorce oszustw kredytowych lub zainwestować kapitał tam, gdzie dane historyczne wskazują na największe prawdopodobieństwo zwrotu z inwestycji. Taki ekspert zarabia średnio 113 000 dolarów rocznie.

Specjalista ds. etyki AI

Specjalista ds. etyki AI zajmuje się kwestiami moralności i regulacji związanych ze sztuczną inteligencją. Główne obszary zainteresowań osoby wykonującej taką pracę w AI to:

• Badanie i ocena wpływu sztucznej inteligencji na ludzi, społeczeństwo, środowisko,
• Opracowywanie zasad i standardów etycznych w danej dziedzinie,
• Tworzenie polityk AI firmy oraz regulaminów korzystania z narzędzi udostępnianych przez firmę użytkownikom końcowym,
• Zapewnienie legalności rozwiązań opracowanych przez organizację.

Wsparcie takiego specjalisty może być nieocenione przy integracji nowych technologii, pozwalając organizacjom ominąć ryzyka PR i często problemy prawne, które mogą pojawić się w przypadku nieprawidłowego wdrożenia rozwiązań opartych na AI. Taki ekspert zarabia średnio około 100 000 dolarów rocznie.

Podpowiada inżynier

Szybki inżynier to osoba, która tworzy i dostosowuje teksty lub pytania, które służą do komunikacji z systemami opartymi na sztucznej inteligencji lub do stymulowania ich kreatywności.

To stosunkowo nowe stanowisko obejmuje najnowsze osiągnięcia w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak modele językowe (np. GPT-4). Szybki inżynier odpowiada za „rozmawianie” z tymi modelami w celu wygenerowania pożądanych, znaczących i etycznych reakcji.

W jaki sposób specjaliści ds. pracy AI mogą przyczynić się do rozwoju Twojego biznesu?

Tworzenie własnych lub wdrażanie gotowych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji może szybko zmienić Twoją firmę w bardzo nowoczesną organizację. Praca w AI to trudna dziedzina, dlatego zarobki specjalistów od sztucznej inteligencji są pokaźne.

Możesz jednak dzięki nim:

• automatyzować procesy biznesowe, innowacyjne i kreatywne, oszczędzając czas i pieniądze oraz zwiększając efektywność działań,
• zbierają, organizują i analizują dane, aby lepiej zrozumieć swoich klientów, a także szczegóły ich procesów produkcyjnych lub logistycznych,
• zawrzeć dane , a tym samym podejmować trafniejsze decyzje biznesowe, oszczędzając pieniądze.

Oto kilka przykładów:

1. Przewidywanie popytu i optymalizacja łańcucha dostaw – umożliwia efektywniejsze zarządzanie zapasami i redukcję kosztów,
2. Automatyzacja marketingu i sprzedaży, np. targetowanie reklam – zwiększa skuteczność kampanii i poprawia ROI,
3. Analiza potrzeb i satysfakcji klientów – pomaga dostosować ofertę do oczekiwań rynku,
4. Wykrywanie nadużyć i analiza ryzyka – chroni przed stratami finansowymi i oszustwami,
5. Automatyzacja obsługi klienta (chatboty) – usprawnia obsługę klienta niższym kosztem,
6. Personalizacja treści i rekomendacji – zwiększa zaangażowanie i sprzedaż poprzez spersonalizowane oferty,
7. Stworzenie unikalnej biblioteki podpowiedzi do szybkiego generowania treści PR dla organizacji – dzięki czemu komunikacja zewnętrzna będzie łatwiejsza i szybsza.

Warto zastanowić się, gdzie Twoja firma mogłaby wdrożyć prace AI, aby zoptymalizować swoje procesy lub usługi dla klientów.

Zatrudnianie czy outsourcing – jak skuteczniej zarządzać talentami AI?

Analiza kosztów i wydajności pokazuje, że dla wielu małych firm bardziej opłacalna może być współpraca z freelancerem lub firmą zewnętrzną, niż zatrudnianie i tworzenie pełnoetatowego wewnętrznego działu IT do obsługi systemów opartych na sztucznej inteligencji.

Współpraca z niezależnymi specjalistami wydaje się szczególnie atrakcyjna na początkowym etapie prac nad sztuczną inteligencją. Dzieje się tak dlatego, że unikają dużych początkowych inwestycji w technologię i zasoby ludzkie. Jednocześnie dają dostęp do wysokiej klasy specjalistów i gotowych rozwiązań, które można łatwo skalować w miarę rozwoju firmy.

Warto jednak mieć na uwadze strategię długoterminową. Jeśli firma rozszerzy zastosowanie sztucznej inteligencji w wielu obszarach swojej działalności, w pewnym momencie bardziej opłacalne może okazać się zbudowanie wewnętrznego zespołu, który będzie miał pełną kontrolę nad kluczowymi procesami biznesowymi.

Praca AI – podsumowanie

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

Zapotrzebowanie na takie talenty będzie rosło w miarę upowszechniania się zastosowań sztucznej inteligencji w różnych branżach. Unikalne połączenie umiejętności inżynierskich i biznesowych sprawia, że ​​praca w AI jest jedną z najciekawszych w obszarze nowych technologii.

Jeśli interesuje Cię praca w AI, teraz jest idealny moment na rozpoczęcie nauki i budowanie portfolio projektów.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?