Kecerdasan buatan (AI) sedang mengubah industri di seluruh dunia, oleh itu pekerja dalam pelbagai bidang perlu membangunkan kemahiran berkaitan AI. Seperti yang dinyatakan oleh OECD, penyebaran AI “meningkatkan keperluan untuk profesional AI khusus serta pekerja yang mempunyai pemahaman umum tentang AI”.

Dengan kata lain, walaupun peranan bukan teknikal semakin mendapat manfaat daripada literasi AI asas – memahami bagaimana alat AI berfungsi, data apa yang digunakan, dan bagaimana ia boleh meningkatkan tugas manusia.

Rangka kerja kompetensi AI UNESCO juga menekankan bahawa pelajar perlu mempunyai “pengetahuan dan kemahiran asas AI” untuk berinteraksi dengan AI secara berkesan. Ringkasnya, kejayaan dalam era AI memerlukan gabungan kepakaran teknikal dan kemahiran berpusatkan manusia yang berlandaskan kefahaman etika.

Sekarang mari kita pelajari lebih lanjut tentang kemahiran yang diperlukan untuk bekerja dengan AI di bawah!

Kemahiran Teknikal Teras

• Bahasa Pengaturcaraan: Kemahiran dalam bahasa utama seperti Python, R, atau Java adalah asas untuk pembangunan AI. Bahasa ini mempunyai perpustakaan AI yang luas (contohnya TensorFlow, PyTorch) dan digunakan secara meluas untuk membina dan melatih model.

• Machine Learning & Rangka Kerja AI: Memahami konsep pembelajaran mesin – termasuk pembelajaran terarah/tidak terarah, rangkaian neural dan pembelajaran mendalam – adalah penting. Profesional harus tahu cara membina dan melatih model (termasuk model canggih seperti model bahasa besar atau AI generatif) serta menggunakan rangka kerja dan alat AI untuk melaksanakannya.

• Pengurusan Data & Alat Big Data: Sistem AI bergantung pada set data besar. Kemahiran dalam pengumpulan, pembersihan, dan pra-pemprosesan data adalah kritikal. Pengalaman dengan platform big data (contohnya Hadoop, Apache Spark) dan alat pangkalan data/pertanyaan (SQL, NoSQL) membantu memastikan model AI dilatih dengan data yang tepat dan berkualiti tinggi.

• Pengkomputeran Awan & Infrastruktur: Familiariti dengan perkhidmatan awan (AWS, Azure, Google Cloud) dan rangka kerja pemprosesan GPU/sejajar semakin diperlukan. Penyebaran AI sering melibatkan penggunaan platform ML berasaskan awan atau teknologi kontena (Docker/Kubernetes) untuk menskalakan model dalam pengeluaran.

Kemahiran teknikal ini memastikan seseorang dapat menulis kod, melatih, dan menyebarkan model AI dengan berkesan.

Sebagai contoh, analisis Universiti Johns Hopkins menekankan bahawa “kemahiran dalam bahasa pengaturcaraan adalah asas untuk pembangunan AI,” dan pengendalian set data besar (melalui alat seperti Hadoop atau Spark) adalah kunci untuk membina model AI yang tepat.

Kemahiran Matematik dan Analitik

• Statistik dan Kebarangkalian: Memahami statistik adalah penting untuk mereka bentuk dan menilai model (contohnya mengetahui cara mengukur ralat atau keyakinan). Ia membolehkan penafsiran output AI dan pengukuran ketidakpastian.
  
  Contohnya, pembangun AI menggunakan ukuran statistik (seperti ralat kuasa dua purata) untuk menilai prestasi model dan kaedah kebarangkalian (kaedah Bayesian, model Markov tersembunyi) untuk mengendalikan ketidakpastian dalam ramalan.

• Aljabar Linear: Banyak algoritma AI (terutamanya pembelajaran mendalam) bergantung pada aljabar linear (vektor, matriks, tensor). Contohnya, konsep seperti pendaraban matriks dan eigenvektor menyokong pengurangan dimensi (SVD) dan operasi rangkaian neural.
  
  Penguasaan aljabar linear membolehkan pengamal memahami dan mengoptimumkan aliran data melalui model AI.

• Kalkulus dan Pengoptimuman: Kalkulus (terbitan, kecerunan) adalah asas untuk melatih model melalui kaedah seperti penurunan kecerunan. Mengoptimumkan parameter model (meminimumkan fungsi kerugian) memerlukan pemahaman bagaimana perubahan kecil mempengaruhi hasil – satu konsep kalkulus.
  
  Oleh itu, kalkulus multivariat dan teori pengoptimuman adalah sebahagian daripada set kemahiran AI lanjutan.

• Penalaran Analitik: Selain matematik formal, pemikiran analitik yang kuat membantu dalam merumuskan masalah dan menyelesaikan masalah model. Kebolehan memecahkan masalah, menggunakan penalaran kuantitatif, dan memperbaiki model secara berulang adalah penting dalam kerja AI.

Kesemua kemahiran analitik ini membentuk asas pembangunan AI.

Seperti yang dinyatakan oleh Johns Hopkins, bidang seperti statistik, kebarangkalian, aljabar linear dan kalkulus “membentuk asas” model AI yang canggih.

Kemahiran Insaniah dan Kualiti Manusia

Kepakaran teknikal sahaja tidak mencukupi. Bekerja dengan AI juga memerlukan kemahiran berpusatkan manusia yang kuat yang tidak dapat ditiru oleh AI.
Kemahiran insaniah utama termasuk:

• Kreativiti dan Pemikiran Kritikal: Inovasi dengan AI sering bermakna mereka bentuk algoritma baru atau menggunakan AI untuk menyelesaikan masalah unik. Rangka kerja AI UNESCO secara jelas menuntut “penyelesaian masalah, kreativiti dan pemikiran reka bentuk”.
  
  Begitu juga, kajian EU menekankan bahawa kemahiran manusia seperti kreativiti dan penyelesaian masalah kompleks akan semakin dicari bersama AI.

• Komunikasi dan Kerjasama: Projek AI biasanya melibatkan pasukan pelbagai fungsi (ahli data, pakar domain, pengurus). Kebolehan untuk menjelaskan konsep AI dengan mudah, menulis dokumentasi jelas, dan bekerjasama dengan berkesan adalah penting.
  
  Penemuan EU menekankan komunikasi dan kolaborasi sebagai kemahiran “lembut” yang melengkapi kebolehan teknikal.

• Penyesuaian dan Pembelajaran Sepanjang Hayat: AI adalah bidang yang bergerak pantas. Majikan dan pakar menekankan penyesuaian, fleksibiliti, dan rasa ingin tahu sebagai kemahiran utama untuk era AI. Forum Ekonomi Dunia mendapati kemahiran seperti rasa ingin tahu dan mindset berkembang semakin penting.
  
  OECD juga menyatakan bahawa peningkatan kemahiran berterusan adalah kunci, kerana tempat kerja berkembang dengan cepat. Pekerja yang cepat belajar alat baru dan beralih ke teknologi baru akan berjaya.

• Empati dan Kecerdasan Emosi: Memahami keperluan pengguna, implikasi etika dan dinamik pasukan memerlukan empati. Penganalisis EU menyenaraikan empati dan kecerdasan emosi sebagai kemahiran lembut yang “akan terus diperlukan” dalam tempat kerja yang diperkaya AI.
  
  Kemahiran ini membantu dalam mereka bentuk AI yang benar-benar berkhidmat kepada manusia dan memimpin pasukan melalui perubahan.

Ringkasnya, kemahiran berpusatkan manusia seperti kreativiti, pemikiran kritikal, komunikasi, dan penyesuaian adalah pelengkap penting kepada kepakaran teknikal apabila bekerja dengan AI.

Etika dan Penggunaan AI yang Bertanggungjawab

Kekuatan AI menimbulkan pertimbangan etika dan undang-undang, jadi memahami aspek ini adalah satu “kemahiran” penting dalam kerja AI:

• Sedaran Etika: Pekerja harus mengetahui potensi bias AI dan impak sosialnya. UNESCO secara jelas menjadikan Etika AI sebagai kompetensi teras (penggunaan bertanggungjawab, keadilan dan keselamatan).
  
  Ini bermakna mampu menilai output AI secara kritikal untuk bias atau kemudaratan yang tidak disengajakan dan mengikuti amalan terbaik (seperti mereka bentuk ketelusan dalam algoritma).

• Pengetahuan Peraturan: Familiariti dengan perlindungan data (contohnya GDPR), peraturan privasi, dan piawaian industri memastikan penggunaan AI yang mematuhi undang-undang. Syarikat semakin mengharapkan pekerja memahami rangka kerja tadbir urus AI.

• Literasi AI Generatif & Alat: Menggunakan alat AI baru (seperti pembantu AI generatif atau alat kandungan) dengan berkesan dan selamat adalah kemahiran praktikal. UNESCO menekankan bahawa literasi AI termasuk mengetahui “cara menggunakan AI Generatif secara bertanggungjawab” (untuk penulisan atau tugasan perniagaan).
  
  Ini merangkumi kebolehan memberi arahan model dengan betul, mengesahkan cadangan AI, dan mengelakkan masalah seperti maklumat salah.

• Keselamatan dan Pengendalian Data: Laporan EU juga menyatakan bahawa kemahiran teknikal seperti keselamatan data diperlukan bersama kemahiran AI. Melindungi data sensitif, mengamankan sistem AI, dan mengikuti amalan terbaik keselamatan siber semakin menjadi sebahagian daripada set kemahiran AI.

Dengan membangunkan penilaian etika dan tabiat penggunaan bertanggungjawab – bukan hanya kepakaran teknikal – pekerja dapat membantu memastikan alat AI digunakan untuk hasil positif dan risiko yang dikurangkan.

Pembelajaran Sepanjang Hayat dan Penyesuaian

Satu lagi “kemahiran” utama adalah kebolehan untuk belajar secara berterusan. Teknologi AI berkembang dengan sangat pantas sehingga apa yang terkini hari ini mungkin ketinggalan esok.

Para penyelidik dan institusi menekankan pembelajaran sepanjang hayat:

OECD dan EU menekankan bahawa pendidikan mesti beralih ke arah pembelajaran berterusan dan fleksibel, kerana latihan lama cepat menjadi usang.

Begitu juga, WEF menyatakan bahawa “rasa ingin tahu dan pembelajaran sepanjang hayat” adalah antara kemahiran paling penting untuk pekerjaan masa depan.

Secara praktikal, ini bermakna proaktif dalam meningkatkan kemahiran – mengikuti kursus, menghadiri bengkel, atau belajar sendiri kaedah AI baru.

Ia juga bermakna mempunyai sikap terbuka terhadap perubahan. Pekerja yang terus terlibat (contohnya dengan mencuba alat AI baru dalam peranan mereka) akan menyesuaikan diri dengan lebih baik.

Ringkasnya, laluan kerjaya yang bersedia AI memerlukan kelincahan pembelajaran berterusan dan kesediaan untuk mengemas kini kemahiran seiring perkembangan bidang ini.

Membina Profil Sedia AI

Kesimpulannya, berjaya dalam tempat kerja yang kaya dengan AI melibatkan gabungan pelbagai kemahiran. Pakar masih memerlukan kompetensi teras AI (pengaturcaraan, ML, analisis data), manakala semua pekerja mendapat manfaat daripada literasi AI umum (pemahaman asas tentang alat dan konsep AI).

Sama pentingnya adalah kemahiran manusia – kreativiti, komunikasi, empati – dan pandangan etika.
Kajian global menjelaskan: gabungan kekuatan teknikal, analitik, dan interpersonal adalah penting.

Dengan membangunkan kemahiran pengaturcaraan dan matematik bersama penyelesaian masalah, penyesuaian dan kesedaran bertanggungjawab, profesional dari pelbagai bidang dapat memposisikan diri untuk berjaya dengan AI.

>>> Ketahui lebih lanjut:

Manfaat AI untuk Individu dan Perniagaan

Peluang kerjaya dalam AI