Sztuczna inteligencja (AI) zmienia branże na całym świecie, dlatego pracownicy z różnych dziedzin muszą rozwijać umiejętności związane z AI. Jak zauważa OECD, rozpowszechnianie AI „generuje rosnące zapotrzebowanie zarówno na specjalistów AI, jak i na pracowników z ogólną wiedzą na temat AI”.

Innymi słowy, nawet osoby na stanowiskach nietechnicznych coraz częściej korzystają z podstawowej znajomości AI – rozumienia, jak działają narzędzia AI, jakie dane wykorzystują oraz jak mogą wspierać ludzkie zadania.

Podobnie ramy kompetencji AI UNESCO podkreślają, że uczący się potrzebują „podstawowej wiedzy i umiejętności z zakresu AI”, aby efektywnie korzystać z tej technologii. Krótko mówiąc, sukces w erze AI wymaga połączenia wiedzy technicznej z umiejętnościami skoncentrowanymi na człowieku, opartymi na etycznym rozumieniu.

Poznajmy teraz bliżej umiejętności potrzebne do pracy z AI!

Podstawowe umiejętności techniczne

• Języki programowania: Biegłość w kluczowych językach, takich jak Python, R czy Java, jest fundamentem rozwoju AI. Te języki oferują rozbudowane biblioteki AI (np. TensorFlow, PyTorch) i są powszechnie wykorzystywane do tworzenia i trenowania modeli.

• Uczenie maszynowe i frameworki AI: Znajomość koncepcji uczenia maszynowego – w tym uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, sieci neuronowych oraz głębokiego uczenia – jest niezbędna. Specjaliści powinni umieć budować i trenować modele (nawet zaawansowane, jak duże modele językowe czy generatywne AI) oraz korzystać z frameworków i narzędzi AI do ich implementacji.

• Zarządzanie danymi i narzędzia Big Data: Systemy AI opierają się na dużych zbiorach danych. Umiejętności w zakresie zbierania, oczyszczania i wstępnego przetwarzania danych są kluczowe. Doświadczenie z platformami big data (np. Hadoop, Apache Spark) oraz narzędziami bazodanowymi i zapytaniami (SQL, NoSQL) pomaga zapewnić, że modele AI są trenowane na dokładnych i wysokiej jakości danych.

• Chmura obliczeniowa i infrastruktura: Znajomość usług chmurowych (AWS, Azure, Google Cloud) oraz frameworków GPU i przetwarzania równoległego jest coraz bardziej pożądana. Wdrażanie AI często wymaga korzystania z chmurowych platform ML lub technologii kontenerowych (Docker/Kubernetes) do skalowania modeli w produkcji.

Te umiejętności techniczne gwarantują, że osoba potrafi efektywnie programować, trenować i wdrażać modele AI.

Na przykład analiza Uniwersytetu Johns Hopkins podkreśla, że „biegłość w językach programowania jest podstawową umiejętnością w rozwoju AI”, a obsługa dużych zbiorów danych (za pomocą narzędzi takich jak Hadoop czy Spark) jest kluczowa dla tworzenia precyzyjnych modeli AI.

Umiejętności matematyczne i analityczne

• Statystyka i prawdopodobieństwo: Znajomość statystyki jest kluczowa przy projektowaniu i ocenie modeli (np. umiejętność mierzenia błędu czy poziomu ufności). Pozwala interpretować wyniki AI i oceniać niepewność.
  
  Na przykład twórcy AI wykorzystują miary statystyczne (takie jak średni błąd kwadratowy) do oceny wydajności modeli oraz rozumowanie probabilistyczne (metody bayesowskie, ukryte modele Markowa) do radzenia sobie z niepewnością prognoz.

• Algebra liniowa: Wiele algorytmów AI (zwłaszcza głębokiego uczenia) opiera się na algebrze liniowej (wektory, macierze, tensory). Przykładowo, operacje takie jak mnożenie macierzy czy wektory własne są podstawą redukcji wymiarowości (SVD) i działania sieci neuronowych.
  
  Dobra znajomość algebry liniowej pozwala zrozumieć i optymalizować przepływ danych przez model AI.

• Analiza matematyczna i optymalizacja: Analiza matematyczna (pochodne, gradienty) jest fundamentem trenowania modeli metodą spadku gradientu. Optymalizacja parametrów modelu (minimalizacja funkcji straty) wymaga zrozumienia, jak niewielkie zmiany wpływają na wyniki – to pojęcie z analizy matematycznej.
  
  W związku z tym rachunek różniczkowy wielowymiarowy i teoria optymalizacji są częścią zaawansowanego zestawu umiejętności AI.

• Myślenie analityczne: Poza formalną matematyką, silne zdolności analityczne pomagają w formułowaniu problemów i rozwiązywaniu problemów z modelami. Umiejętność rozbicia problemu na części, zastosowania rozumowania ilościowego i iteracyjnego udoskonalania modeli jest niezbędna w pracy z AI.

Razem te umiejętności analityczne stanowią fundament rozwoju AI.

Jak zauważa Johns Hopkins, dziedziny takie jak statystyka, prawdopodobieństwo, algebra liniowa i analiza matematyczna „stanowią podstawę” zaawansowanych modeli AI.

Umiejętności miękkie i cechy osobiste

Sama wiedza techniczna nie wystarczy. Praca z AI wymaga także silnych umiejętności skoncentrowanych na człowieku, których AI nie jest w stanie zastąpić.
Kluczowe umiejętności miękkie to:

• Kreatywność i myślenie krytyczne: Innowacje z AI często oznaczają opracowywanie nowych algorytmów lub zastosowanie AI do unikalnych problemów. Ramy AI UNESCO wyraźnie wskazują na „rozwiązywanie problemów, kreatywność i myślenie projektowe”.
  
  Podobnie badania UE podkreślają, że umiejętności ludzkie, takie jak kreatywność i złożone rozwiązywanie problemów, będą coraz bardziej poszukiwane obok AI.

• Komunikacja i praca zespołowa: Projekty AI zwykle angażują zespoły interdyscyplinarne (data scientistów, ekspertów dziedzinowych, menedżerów). Umiejętność jasnego wyjaśniania koncepcji AI, pisania przejrzystej dokumentacji oraz efektywnej współpracy jest kluczowa.
  
  Badania UE podkreślają komunikację i współpracę jako istotne „miękkie” umiejętności uzupełniające kompetencje techniczne.

• Elastyczność i uczenie się przez całe życie: AI to szybko rozwijająca się dziedzina. Pracodawcy i eksperci wskazują na elastyczność, otwartość i ciekawość jako kluczowe umiejętności ery AI. Światowe Forum Ekonomiczne zauważa, że ciekawość i nastawienie na rozwój zyskują na znaczeniu.
  
  OECD również podkreśla, że ciągłe podnoszenie kwalifikacji jest niezbędne, ponieważ rynek pracy szybko się zmienia. Pracownicy, którzy szybko uczą się nowych narzędzi i potrafią dostosować się do nowych technologii, będą odnosić sukcesy.

• Empatia i inteligencja emocjonalna: Zrozumienie potrzeb użytkowników, aspektów etycznych i dynamiki zespołu wymaga empatii. Analitycy UE wymieniają empatię i inteligencję emocjonalną jako miękkie umiejętności, które „będą nadal potrzebne” w miejscach pracy wspieranych przez AI.
  
  Te umiejętności pomagają projektować AI, które naprawdę służy ludziom, oraz prowadzić zespoły przez zmiany.

Podsumowując, umiejętności skoncentrowane na człowieku, takie jak kreatywność, myślenie krytyczne, komunikacja i elastyczność, są niezbędnym uzupełnieniem wiedzy technicznej w pracy z AI.

Etyka i odpowiedzialne korzystanie z AI

Potęga AI rodzi kwestie etyczne i prawne, dlatego ich zrozumienie jest ważną „umiejętnością” w pracy z AI:

• Świadomość etyczna: Pracownicy powinni znać potencjalne uprzedzenia AI i jej wpływ na społeczeństwo. UNESCO wyraźnie wskazuje etykę AI jako kluczową kompetencję (odpowiedzialne użycie, sprawiedliwość i bezpieczeństwo).
  
  Oznacza to umiejętność krytycznej oceny wyników AI pod kątem niezamierzonych uprzedzeń lub szkód oraz stosowanie najlepszych praktyk (np. projektowanie algorytmów z transparentnością).

• Znajomość regulacji: Znajomość ochrony danych (np. RODO), przepisów dotyczących prywatności i standardów branżowych zapewnia zgodne z prawem korzystanie z AI. Firmy coraz częściej oczekują, że pracownicy będą rozumieć ramy zarządzania AI.

• Znajomość generatywnej AI i narzędzi: Skuteczne i bezpieczne korzystanie z nowych narzędzi AI (np. asystentów generatywnych czy narzędzi do tworzenia treści) to praktyczna umiejętność. UNESCO podkreśla, że znajomość AI obejmuje „odpowiedzialne korzystanie z generatywnej AI” (do pisania czy zadań biznesowych).
  
  Oznacza to umiejętność prawidłowego formułowania zapytań do modeli, weryfikowania sugestii AI i unikania pułapek, takich jak dezinformacja.

• Bezpieczeństwo i zarządzanie danymi: Raport UE wskazuje również, że umiejętności techniczne, takie jak bezpieczeństwo danych, są potrzebne obok kompetencji AI. Ochrona danych wrażliwych, zabezpieczanie systemów AI i stosowanie najlepszych praktyk w zakresie cyberbezpieczeństwa stają się coraz ważniejszą częścią zestawu umiejętności AI.

Rozwijając etyczny osąd i nawyki odpowiedzialnego korzystania – nie tylko biegłość techniczną – pracownicy mogą przyczynić się do tego, by narzędzia AI służyły pozytywnym celom i minimalizowały ryzyko.

Uczenie się przez całe życie i elastyczność

Ostatnią kluczową „umiejętnością” jest zdolność do ciągłego uczenia się. Technologie AI rozwijają się tak szybko, że to, co dziś jest nowoczesne, jutro może być przestarzałe.

Zarówno badacze, jak i instytucje podkreślają znaczenie uczenia się przez całe życie:

OECD i UE wskazują, że edukacja musi przesunąć się w kierunku ciągłego, elastycznego uczenia się, ponieważ dotychczasowe szkolenia szybko tracą aktualność.

Podobnie WEF zauważa, że „ciekawość i uczenie się przez całe życie” należą do najważniejszych umiejętności przyszłości.

W praktyce oznacza to proaktywne podnoszenie kwalifikacji – uczestnictwo w kursach, warsztatach lub samodzielne poznawanie nowych metod AI.

Oznacza to także otwartość na zmiany. Pracownicy, którzy pozostają zaangażowani (np. eksperymentując z nowymi narzędziami AI w swojej pracy), najlepiej się dostosują.

Krótko mówiąc, ścieżka kariery gotowa na AI wymaga elastyczności w nauce i gotowości do aktualizacji umiejętności wraz z rozwojem dziedziny.

Budowanie profilu gotowego na AI

Podsumowując, sukces w środowisku pracy bogatym w AI wymaga połączenia różnych umiejętności. Specjaliści nadal potrzebują podstawowych kompetencji AI (programowanie, uczenie maszynowe, analiza danych), podczas gdy wszyscy pracownicy korzystają z ogólnej znajomości AI (podstawowe rozumienie narzędzi i koncepcji AI).

Równie ważne są umiejętności interpersonalne – kreatywność, komunikacja, empatia – oraz etyczne podejście.
Globalne badania jasno pokazują: niezbędne jest połączenie kompetencji technicznych, analitycznych i interpersonalnych.

Rozwijając umiejętności programowania i matematyki wraz z rozwiązywaniem problemów, elastycznością i odpowiedzialną świadomością, profesjonaliści z różnych dziedzin mogą przygotować się do efektywnej pracy z AI.

>>> Dowiedz się więcej:

Korzyści sztucznej inteligencji dla osób prywatnych i firm

Możliwości kariery w sztucznej inteligencji