בינה מלאכותית (AI) משנה תעשיות ברחבי העולם, ולכן עובדים במגוון תחומים חייבים לפתח כישורים הקשורים ל-AI. כפי שמציין ה-OECD, ההתפשטות של AI "מגבירה את הצורך הן במומחים מתמחים בבינה מלאכותית והן בעובדים עם הבנה כללית יותר של AI".

במילים אחרות, גם תפקידים שאינם טכניים נהנים יותר ויותר מאוריינות בסיסית ב-AI – הבנת אופן פעולת כלי ה-AI, אילו נתונים הם משתמשים ואיך הם יכולים להעצים משימות אנושיות.

מסגרת הכישורים של אונסק"ו בתחום ה-AI מדגישה אף היא כי הלומדים זקוקים ל"ידע וכישורים בסיסיים בבינה מלאכותית" כדי להתממשק עם AI בצורה יעילה. בקיצור, הצלחה בעידן ה-AI דורשת שילוב של ידע טכני וכישורים ממוקדי אדם המונחים על הבנה אתית.

כעת נלמד עוד על הכישורים הנדרשים לעבודה עם בינה מלאכותית בהמשך!

כישורים טכניים מרכזיים

• שפות תכנות: שליטה בשפות מפתח כמו Python, R, או Java היא בסיסית לפיתוח AI. לשפות אלו יש ספריות AI נרחבות (כגון TensorFlow, PyTorch) והן בשימוש נרחב לבניית מודלים ואימון שלהם.

• למידת מכונה ומסגרות AI: הבנת מושגי למידת מכונה – כולל למידה מפוקחת/לא מפוקחת, רשתות עצביות ולמידה עמוקה – היא חיונית. מקצוענים צריכים לדעת כיצד לבנות ולאמן מודלים (אפילו מתקדמים כמו מודלים שפתיים גדולים או AI גנרטיבי) ולהשתמש במסגרת AI וכלים ליישומם.

• ניהול נתונים וכלי ביג דאטה: מערכות AI תלויות במאגרי נתונים גדולים. כישורים ב איסוף, ניקוי ועיבוד מוקדם של נתונים הם קריטיים. ניסיון בפלטפורמות ביג דאטה (כגון Hadoop, Apache Spark) וכלי מסדי נתונים/שאילתות (SQL, NoSQL) מסייע להבטיח שהמודלים מאומנים על נתונים מדויקים ואיכותיים.

• מחשוב ענן ותשתיות: היכרות עם שירותי ענן (AWS, Azure, Google Cloud) ומסגרות עיבוד מקבילי/GPU נדרשת יותר ויותר. פריסת AI כוללת לעיתים שימוש בפלטפורמות ML מבוססות ענן או טכנולוגיות מכולות (Docker/Kubernetes) להרחבת המודלים בסביבת הייצור.

כישורים טכניים אלו מבטיחים יכולת קידוד, אימון ופריסה יעילה של מודלים בינה מלאכותית.

לדוגמה, ניתוח של אוניברסיטת ג'ונס הופקינס מדגיש כי "שליטה בשפות תכנות היא כישור יסודי לפיתוח AI" ושהתמודדות עם מאגרי נתונים גדולים (באמצעות כלים כמו Hadoop או Spark) היא מפתח לבניית מודלים מדויקים.

כישורים מתמטיים ואנליטיים

• סטטיסטיקה והסתברות: הבנת סטטיסטיקה חיונית לתכנון והערכת מודלים (למשל, לדעת כיצד למדוד שגיאה או רמת ביטחון). היא מאפשרת לפרש תוצאות AI ולכמת אי-ודאות.
  
  לדוגמה, מפתחי AI משתמשים במדדים סטטיסטיים (כמו שגיאת ממוצע ריבועי) כדי להעריך ביצועי מודלים והיגיון הסתברותי (שיטות בייזיות, מודלים חבויים של מרקוב) כדי להתמודד עם אי-ודאות בתחזיות.

• אלגברה ליניארית: רבים מאלגוריתמי ה-AI (במיוחד למידה עמוקה) מבוססים על אלגברה ליניארית (וקטורים, מטריצות, טנזורים). לדוגמה, מושגים כמו כפל מטריצות ווקטורי עצמם מהווים בסיס לצמצום מימדים (SVD) ולפעולות ברשתות עצביות.
  
  הבנה טובה של אלגברה ליניארית מאפשרת למתכנתים להבין ולשפר את זרימת הנתונים במודל AI.

• חשבון אינפיניטסימלי ואופטימיזציה: חשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי (נגזרות, גרדיאנטים) הוא בסיסי לאימון מודלים באמצעות שיטות כמו ירידת גרדיאנט. אופטימיזציה של פרמטרי המודל (מזעור פונקציות אובדן) דורשת הבנה כיצד שינויים קטנים משפיעים על התוצאות – מושג בחשבון.
  
  לכן, חשבון רב-משתנים ותורת האופטימיזציה הם חלק מכישורי AI מתקדמים.

• חשיבה אנליטית: מעבר למתמטיקה פורמלית, חשיבה אנליטית חזקה מסייעת בניסוח בעיות ופתרון תקלות במודלים. היכולת לפרק בעיה, ליישם היגיון כמותי ולשפר מודלים באופן מחזורי היא חיונית לעבודה עם AI.

כישורים אנליטיים אלו מהווים את עמוד השדרה של פיתוח AI.

כפי שמציינת אוניברסיטת ג'ונס הופקינס, תחומים כמו סטטיסטיקה, הסתברות, אלגברה ליניארית וחשבון "מהווים את הבסיס" למודלים מתקדמים של AI.

כישורים רכים ותכונות אנושיות

ידע טכני בלבד אינו מספיק. עבודה עם AI דורשת גם כישורים אנושיים חזקים ש-AI לא יכול להחליף.
כישורים רכים מרכזיים כוללים:

• יצירתיות וחשיבה ביקורתית: חדשנות עם AI משמעותה לעיתים פיתוח אלגוריתמים חדשים או יישום AI לבעיות ייחודיות. מסגרת ה-AI של אונסק"ו קוראת במפורש ל"פתרון בעיות, יצירתיות וחשיבה עיצובית".
  
  כמו כן, מחקרי האיחוד האירופי מדגישים שכישורים אנושיים כמו יצירתיות ופתרון בעיות מורכבות יהיו מבוקשים יותר לצד AI.

• תקשורת ועבודת צוות: פרויקטים של AI כוללים בדרך כלל צוותים רב-תחומיים (מדעני נתונים, מומחים לתחום, מנהלים). היכולת להסביר מושגי AI במונחים פשוטים, לכתוב תיעוד ברור ולשתף פעולה ביעילות היא קריטית.
  
  ממצאי האיחוד האירופי מדגישים תקשורת ושיתוף פעולה ככישורים רכים חיוניים המשלים את היכולות הטכניות.

• גמישות ולמידה מתמשכת: תחום ה-AI מתפתח במהירות. מעסיקים ומומחים מדגישים גמישות, סקרנות ויכולת למידה מתמשכת ככישורים מובילים בעידן ה-AI. הפורום הכלכלי העולמי מציין שסקרנות ומנטליות של צמיחה הולכים ונהיים חשובים יותר.
  
  ה-OECD גם מציין כי שדרוג מיומנויות מתמיד הוא מפתח, שכן סביבת העבודה משתנה במהירות. עובדים שיכולים ללמוד כלים חדשים במהירות ולהסתגל לטכנולוגיות מתפתחות יצליחו.

• אמפתיה ואינטליגנציה רגשית: הבנת צרכי המשתמש, השלכות אתיות ודינמיקות צוות דורשים אמפתיה. אנליסטים באיחוד האירופי כוללים אמפתיה ואינטליגנציה רגשית בין הכישורים הרכים ש"ימשיכו להיות נדרשים" במקומות עבודה המוגברים ב-AI.
  
  כישורים אלו מסייעים בעיצוב AI שמשרת באמת אנשים ובהובלת צוותים בתהליכי שינוי.

לסיכום, כישורים ממוקדי אדם כמו יצירתיות, חשיבה ביקורתית, תקשורת וגמישות הם תוספות חיוניות לידע הטכני בעבודה עם AI.

אתיקה ושימוש אחראי בבינה מלאכותית

כוחו של ה-AI מעלה שיקולים אתיים ומשפטיים, ולכן הבנתם היא "כישור" חשוב לעבודה עם AI:

• מודעות אתית: עובדים צריכים להכיר את ההטיות הפוטנציאליות של AI ואת ההשפעות החברתיות שלו. אונסק"ו מגדירה במפורש את אתיקה של AI ככישור מרכזי (שימוש אחראי, הוגנות ובטיחות).
  
  זה אומר להיות מסוגל להעריך באופן ביקורתי תוצאות AI לאיתור הטיות או נזקים בלתי מכוונים ולעקוב אחרי שיטות עבודה מומלצות (כגון עיצוב שקיפות באלגוריתמים).

• ידע רגולטורי: היכרות עם הגנת נתונים (כגון GDPR), תקנות פרטיות ותקני תעשייה מבטיחה שימוש תואם בחוק ב-AI. חברות מצפות יותר ויותר שהעובדים יבינו את מסגרות הממשל סביב AI.

• אוריינות ב-AI גנרטיבי וכלים: שימוש יעיל ובטוח בכלי AI חדשים (כגון עוזרי AI גנרטיביים או כלי תוכן) הוא כישור מעשי. אונסק"ו מדגישה כי אוריינות AI כוללת ידיעה "כיצד להשתמש ב-AI גנרטיבי באחריות" (לכתיבה או משימות עסקיות).
  
  זה כולל היכולת להנחות מודלים נכון, לאמת הצעות AI ולהימנע ממלכודות כמו הפצת מידע שגוי.

• אבטחה וטיפול בנתונים: דוח האיחוד האירופי מציין גם שכישורים טכניים כמו אבטחת מידע נדרשים לצד כישורי AI. הגנה על נתונים רגישים, אבטחת מערכות AI ויישום שיטות אבטחת סייבר הן חלק הולך וגדל ממערך הכישורים של AI.

על ידי פיתוח שיפוט אתי והרגלי שימוש אחראיים – לא רק מיומנות טכנית – עובדים יכולים לסייע להבטיח שכלי AI ישמשו לתוצאות חיוביות ולהפחתת סיכונים.

למידה מתמשכת וגמישות

כישור מרכזי נוסף הוא היכולת ללמוד באופן רציף. טכנולוגיות AI מתפתחות במהירות כזו שהחדשני היום עלול להיות מיושן מחר.

גם חוקרים וגם מוסדות מדגישים את חשיבות הלמידה המתמשכת:

ה-OECD והאיחוד האירופי מדגישים כי החינוך חייב לעבור ללמידה גמישה ומתמשכת, שכן הכשרות קודמות מתיישנות במהירות.

בדומה לכך, הפורום הכלכלי העולמי מציין כי "סקרנות ולמידה מתמשכת" הם בין הכישורים החשובים ביותר למשרות העתיד.

מעשית, זה אומר להיות יזום בשדרוג מיומנויות – לקחת קורסים, להשתתף בסדנאות או ללמוד באופן עצמאי שיטות AI חדשות.

זה גם דורש מנטליות פתוחה לשינוי. עובדים שנשארים מעורבים (למשל, על ידי ניסוי בכלי AI חדשים בתפקידם) יסתגלו בצורה הטובה ביותר.

בקיצור, מסלול קריירה מוכן ל-AI דורש גמישות למידה מתמשכת ורצון לעדכן כישורים ככל שהתחום מתקדם.

בניית פרופיל מוכן ל-AI

לסיכום, הצלחה במקום עבודה עשיר ב-AI כוללת שילוב של מגוון כישורים. מומחים עדיין זקוקים לכישורי AI מרכזיים (תכנות, למידת מכונה, ניתוח נתונים), בעוד שכל העובדים נהנים מאוריינות AI כללית (הבנה בסיסית של כלי ומושגי AI).

חשובים לא פחות הם כישורים אנושיים – יצירתיות, תקשורת, אמפתיה – וגישת אתיקה.
מחקרים עולמיים מבהירים: שילוב של חוזקות טכניות, אנליטיות ובין-אישיות הוא הכרחי.

על ידי פיתוח כישורי קידוד ומתמטיקה לצד פתרון בעיות, גמישות ומודעות אחראית, מקצוענים בכל התחומים יכולים למקם את עצמם להצלחה עם AI.

>>> למידע נוסף:

יתרונות הבינה המלאכותית לפרטים ולעסקים

הזדמנויות קריירה בבינה מלאכותית