Sztuczna Inteligencja jest dziedziną coraz częściej znajdującą zastosowanie w wielu obszarach biznesu. Człowiek jest istotą poszukującą, ciekawą. Nowe technologie powodują, że staje się on bardziej wymagający, a nawet bardziej „leniwy”. Sztuczna Inteligencja to modne sformułowanie, o którym regularnie mówi się w mediach. Przywołuje się obrazy robotów czy inne futurystyczne scenariusze. Przebijmy się przez mgłę tego obrazu i zamieszanie związane z SI aby dowiedzieć się, czym tak naprawdę jest.
W związku z tym, że rola specjalisty ds. Sztucznej Inteligencji została uznana za najważniejsze nowe stanowisko w ostatnim czasie, pytamy Michała Dybowskiego z nst.agency, na czym właściwie polega, jakie są jej codzienne zadania, wymagane umiejętności i, co najważniejsze, w jaki sposób osoba na tym stanowisku może naprawdę napędzać rozwój firmy.
Specjalista ds. Sztucznej Inteligencji to osoba, która zna najważniejsze, najnowocześniejsze technologie i platformy Sztucznej Inteligencji oraz wie, jak je wdrożyć. Może ona tworzyć usługi takie jak chatboty, rozpoznawać obrazy i/lub przetwarzać język naturalny. Skuteczny specjalista ds. SI spędza większą część dnia na zrozumieniu źródła i sformatowaniu problemu, jak również na upewnieniu się, że rozwiązanie odpowiada na możliwości biznesowe. Modelowanie i kodowanie zajmują najmniej czasu, choć praca nad tym, które technologie i podejścia najlepiej sprawdzają się w danej sytuacji, jest często najprawdziwszą umiejętnością specjalisty ds. Sztucznej Inteligencji. Współpracujemy na przykład z dużą firmą telekomunikacyjną, budując inteligentne urządzenia, które potrafią wykrywać i rozumieć słowa na zdjęciach zrobionych pod dowolnym kątem. Opracowanie solidnej i niezawodnej Sztucznej Inteligencji dla tych wymagań jest satysfakcjonującym wyzwaniem.
Jakie są wymagane umiejętności? Czy potrzebne jest wykształcenie techniczne?
Najważniejsze w tej pracy są umiejętności miękkie. Komunikacja, zarówno werbalna, jak i pisemna, ma kluczowe znaczenie. Jeśli klienci biznesowi nie wierzą w wyniki, nie będą z nich korzystać. Niezbędne jest także dogłębne zrozumienie matematyki, statystyki czy fizyki, na której opiera się praca. Technologii i języków zawsze można się nauczyć, ale kluczowe są umiejętności intelektualne. W programach bardziej zorientowanych na uczenie maszynowe bardzo skuteczna może być osoba, która posiada kwalifikacje o dużym znaczeniu matematycznym, np. dyplom z ekonometrii, fizyki lub inżynierii i naprawdę rozumie zawartość danych. Cenimy zdrowy rozsądek i naprawdę silne logiczne myślenie bardziej niż znajomość obsługi 100 różnych algorytmów.
W jaki sposób specjaliści SI przynoszą korzyści firmie, dla której pracują?
Niektóre z najlepszych korzyści SI są dostarczane w prosty sposób, np. poprzez automatyzację rutynowych zadań - na przykład pozyskiwanie informacji z dokumentów - co może zapewnić tańsze przetwarzanie z większą dokładnością. Kolejną kluczową korzyścią płynącą z wykorzystania dobrych specjalistów SI jest umożliwienie podejmowania decyzji przez ekspertów osobom niebędącym ekspertami - np. w przypadku podejmowania decyzji o kolejnych krokach w sprawie roszczenia ubezpieczeniowego, diagnostyki pacjenta czy też inwestycji budowlanej. Analiza obrazu zaczęła ostatnio przynosić korzyści, na przykład w postaci zautomatyzowanego wykrywania oszustw lub bezpieczeństwa w nagraniach z kamer bezpieczeństwa.
W jaki sposób pracodawca/przedsiębiorstwo może w pełni "wykorzystać" specjalistę ds. Sztucznej Inteligencji i Sztuczną Inteligencję w ogóle?
Aby w pełni wykorzystać możliwości swoich specjalistów ds. SI i miejsc pracy związanych z SI w ogóle, pracodawcy i przedsiębiorstwa muszą poznać podstawy SI i nauki o danych, tak aby również oni mogli dostrzec możliwości realizacji wartości i lepiej wspierać swoich specjalistów. Kluczem do efektywnego wsparcia i wykorzystania specjalistów SI jest skuteczna "organizacja danych" z szerokim zrozumieniem SI, które wykracza poza wprowadzanie narzędzi i technik. Sztuczna inteligencja to nie jest zabawa technologią, to problem biznesowy. Kiedy słyszę, że klienci pytają, co mogą zrobić z głębokim uczeniem, myślą często, że jest to rozwiązanie oparte na technologii, które prawdopodobnie będzie miało mniejszy wpływ na biznes. Najlepsze podejście polega na tym, aby najpierw zrozumieć problem, jaki produkt go rozwiąże i jak musi się zmienić biznes, aby go wdrożyć. Kiedy to zrozumiemy, wtedy jest właściwy moment, aby zastanowić się nad dostępnymi danymi i odpowiednim podejściem do sztucznej inteligencji. Projekty kończą się sukcesem lub porażką głównie dzięki zrozumieniu istoty problemu. Nie można poświęcić zbyt wiele czasu na zrozumienie problemu biznesowego i danych. Poza formatowaniem i jakością danych należy zrozumieć, w jaki sposób na ich podstawie podejmowane są decyzje i jaki wpływ na te decyzje będą miały różne zalecenia. Dlatego właśnie preferuję specjalistów ds. sztucznej inteligencji z wykształceniem "badawczym", a nie z wykształceniem technologicznym lub w zakresie "przenoszenia danych".
Gdzie można zdobyć wiedzę z zakresu Sztucznej Inteligencji, jaki jest proces kształcenia ?
Pierwszy oficjalny program kształcenia w zakresie kompetycji SI wraz z uprawnieniami rusza od października 2022 w ramach zorganizowanego przez Centrum Szkoleniowo Doradcze dla Warszawskiej Sieci Współpracy Klastra na Wyższej Szkole Menedżerskiej w Warszawie. Najnowszy program pozwoli menadżerom i kierownictwu średniego oraz wyższego szczebla na odbycie pełnych studiów podyplomowych, gwarantujących zrozumienie czy i jak można wykorzystać SI w działalności biznesowej. Dla tych którzy nie mają aż tyle czasu na studia, CSK przygotowało wspólnie z naszym zespołem nst.agency kompletny certyfikowany kurs pod nadzorem Instytutu Spraw Cyfrowych. Szczegóły obu programów powinny ukazać się do końca kwietnia na stronach klastra https://wcc.net.pl, uczelni i centrum szkoleniowego oraz instytutu.
Piotr Żołądkowski