Как выбрать карьеру в сфере ИИ? | ИИ в бизнесе №54

Карьера в сфере искусственного интеллекта предлагает не только перспективу привлекательной зарплаты, но и возможность помочь сформировать современный мир. Компании из разных отраслей все чаще внедряют решения на основе искусственного интеллекта, что создает высокий спрос на специалистов. Это быстрорастущая область, в которой каждый найдет что-то для себя — от инженерии до этики искусственного интеллекта. Таким образом, карьера в области ИИ не привязана к одному бизнес-сектору: она открывает двери в творческие отрасли, финансы и ИТ. Так как же выбрать правильную сферу карьеры в сфере искусственного интеллекта? Прочтите нашу статью и узнаете.

Карьера в области искусственного интеллекта – какие возможности она предлагает?

Искусственный интеллект сегодня присутствует практически во всех аспектах бизнеса: от автоматизации производственных процессов до персонализации предложений интернет-магазинов и анализа больших объемов данных. Хотя ситуация очень динамична, в сфере ИИ есть несколько основных карьерных путей:

1. Инженерия. Инженеры по искусственному интеллекту и машинному обучению обладают аналитическим складом ума и страстью к решению сложных проблем.
2. Данные. Наука о данных, анализ и интерпретация данных, является основой любого проекта ИИ. Без систем сбора и обработки необработанных данных было бы невозможно эффективно их использовать.
3. Прикладной ИИ . Согласно отчету McKinsey «Technology Trends Outlook 2023», прикладной искусственный интеллект является одним из наиболее быстрорастущих технологических секторов. Он включает в себя бизнес-реализации машинного обучения (ML), распознавания изображений (компьютерное зрение) и обработки естественного языка (NLP). Важной частью этого является применение ИИ в маркетинге и продажах.
4. Этика ИИ. Карьера в области ИИ в качестве специалиста по этике — одна из новых профессий, направленная на создание политик ИИ для организаций и обеспечение соблюдения закона.

В каких секторах есть спрос на специалистов по искусственному интеллекту?

По данным Бюро статистики труда США, технологические достижения стимулируют спрос на экспертов по искусственному интеллекту, который, как ожидается, вырастет на 23 процента с 2022 по 2032 год. Это намного быстрее, чем в других отраслях. Вот ключевые игроки:

1. Финансы . Банки и инвестиционные компании используют большие данные и алгоритмы прогнозирования для максимизации прибыли и улучшения обнаружения мошенничества.
2. Сельское хозяйство — интеллектуальные системы позволяют оптимизировать управление посевами и повысить урожайность — здесь на помощь приходят агротехнологи. Благодаря их работе можно минимизировать использование удобрений и пестицидов, использовать роботов, а также точно нацеливаться и уничтожать вредителей.
3. Здравоохранение . ИИ меняет лицо медицины, улучшая диагностику и поддерживая телемедицину. Появляются такие профессии, как «аналитик медицинских данных». ИИ также широко используется в исследованиях по разработке новых лекарств и методов лечения.

Источник: DALL·E 3, подсказка: Марта М. Кания.

Какие навыки необходимы, чтобы начать карьеру инженера по искусственному интеллекту?

Вакансии инженеров по искусственному интеллекту предназначены для людей, которые увлечены технологиями и обладают навыками программирования. Например, инженеры искусственного интеллекта, которые разрабатывают персонализированные рекомендации для таких платформ, как Netflix и Spotify, отвечают за разработку алгоритмов, которые подбирают контент в соответствии с предпочтениями пользователей.

Data Science — какие компетенции вам нужны?

Чтобы быть эффективным аналитиком данных, важно обладать техническими навыками, такими как знание языков программирования, используемых при анализе данных, например Python или R, а также инструментов визуализации данных (таких как Tableau или Power BI). Также важно уметь работать с большими наборами данных, что требует знания баз данных и SQL-запросов.

Помимо технических навыков, основой анализа данных являются статистические и математические навыки. Они позволяют правильно интерпретировать и делать выводы. Кроме того, аналитик должен обладать коммуникативными навыками, чтобы эффективно представлять результаты анализа и рекомендации. Навыки критического мышления и решения проблем также полезны для получения ценной бизнес-идеи.

Карьера в области прикладного ИИ

Маркетинг на основе искусственного интеллекта — это уже не будущее, а повседневная реальность. Используя данные о клиентах, компании могут адаптировать коммуникации и продукты к потребностям отдельных пользователей. Специалистам необходимо будет иметь возможность настраивать чат-ботов для продаж или системы рекомендаций, чтобы персонализировать предложения интернет-магазина. Также будет важно иметь возможность использовать генеративный искусственный интеллект, то есть:

• чат-боты, такие как ChatGPT или Bard, которые могут помочь с маркетинговыми стратегиями и контентом,
• Midjourney или DALL·E 3 для создания изображений и
• Runway или Kaiber для видеоконтента.

Источник: Кайбер (https://kaiber.ai/dashboard)

Этика ИИ

Специалисты по этике занимаются важным аспектом технологий: проблемами конфиденциальности и беспристрастности алгоритмов. Их работа — следить за тем, чтобы системы, основанные на искусственном интеллекте, использовались ответственно, в соответствии с ценностями компании и законодательством.

Платформы искусственного интеллекта для обучения – где получить знания?

Множество платформ онлайн-обучения позволяют гибко обучаться искусственному интеллекту и самостоятельно готовиться к карьере в области ИИ. Вот несколько рекомендуемых вариантов:

• Профессиональный сертификат IBM AI Engineering (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai) – 9-месячная программа, охватывающая машинное обучение, нейронные сети, обработку изображений и компьютер. зрение,
• Deeplearning.ai (https://www.deeplearning.ai/) – 3-месячная программа от одного из ведущих экспертов в области искусственного интеллекта Андрея Карпарти,
• Coursera (https://coursera.org/) – широкий выбор курсов, специализаций и профессиональных сертификатов в области искусственного интеллекта, машинного обучения, науки о данных и смежных областях. Доступны программы, созданные в сотрудничестве со Стэнфордским университетом и IBM,
• Введение в генеративный ИИ от Google (https://www.cloudskillsboost.google/paths/118) — набор вводных курсов по генеративному ИИ, моделям большого языка (LLM) и их приложениям.

Независимо от выбранной платформы, ключевым моментом является объединение теории обучения с практикой в ​​виде типовых проектов и решение реальных бизнес- и социальных проблем с использованием искусственного интеллекта и науки о данных.

Источник: Coursera (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai).

Какие мягкие навыки ценятся в индустрии искусственного интеллекта?

Несмотря на быстрое развитие технологий, некоторые качества останутся прежними. Для развития карьеры в области искусственного интеллекта вам пригодятся творческие способности или навыки решения проблем. Умение работать в команде также считается важным преимуществом при работе над проектами ИИ.

Краткое содержание

Чтобы пройти через лабиринт карьерных возможностей в области искусственного интеллекта, необходимо глубокое понимание как потребностей рынка труда, так и собственных способностей. Понимание специфики различных ролей и их требований позволит вам точно выбрать карьеру в сфере ИИ, наметить образовательный путь и сосредоточиться на развитии наиболее ценных мягких навыков. Искусственный интеллект развивается с беспрецедентной скоростью. Адаптация вашей карьеры к этому потребует гибкости, смелости и нестандартного мышления. Но это может оказаться ключом к профессиональному успеху.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
53. ИИ как эксперт в вашей команде
54. Команда ИИ против разделения ролей
55. Как выбрать сферу карьеры в AI?