Искусственный интеллект (ИИ) меняет отрасли по всему миру, поэтому специалистам из разных сфер необходимо развивать навыки, связанные с ИИ. Как отмечает ОЭСР, распространение ИИ «создаёт повышенный спрос как на узкоспециализированных профессионалов в области ИИ, так и на работников с более общим пониманием ИИ».

Другими словами, даже для нетехнических профессий базовая грамотность в области ИИ становится всё более важной — понимание того, как работают инструменты ИИ, какие данные они используют и как они могут дополнять человеческий труд.

Рамки компетенций ИИ ЮНЕСКО также подчёркивают, что обучающимся необходимы «базовые знания и навыки в области ИИ» для эффективного взаимодействия с ИИ. Кратко говоря, успех в эпоху ИИ требует сочетания технических знаний и ориентированных на человека навыков, основанных на этическом понимании.

Давайте подробнее рассмотрим навыки, необходимые для работы с ИИ ниже!

Основные технические навыки

• Языки программирования: Владение ключевыми языками, такими как Python, R или Java, является основой для разработки ИИ. Эти языки имеют обширные библиотеки для ИИ (например, TensorFlow, PyTorch) и широко используются для создания и обучения моделей.

• Машинное обучение и фреймворки ИИ: Понимание концепций машинного обучения — включая контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и глубокое обучение — крайне важно. Специалисты должны уметь создавать и обучать модели (в том числе продвинутые, такие как большие языковые модели или генеративный ИИ) и использовать фреймворки и инструменты ИИ для их реализации.

• Управление данными и инструменты работы с большими данными: Системы ИИ зависят от больших наборов данных. Навыки сбора, очистки и предварительной обработки данных являются критически важными. Опыт работы с платформами для больших данных (например, Hadoop, Apache Spark) и инструментами баз данных/запросов (SQL, NoSQL) помогает обеспечить обучение моделей ИИ на точных и качественных данных.

• Облачные вычисления и инфраструктура: Знание облачных сервисов (AWS, Azure, Google Cloud) и фреймворков для GPU/параллельной обработки становится всё более востребованным. Развёртывание ИИ часто связано с использованием облачных платформ машинного обучения или контейнерных технологий (Docker/Kubernetes) для масштабирования моделей в производстве.

Эти технические навыки обеспечивают возможность эффективно программировать, обучать и развёртывать модели ИИ.

Например, анализ Университета Джонса Хопкинса подчёркивает, что «владение языками программирования — фундаментальный навык для разработки ИИ», а работа с большими наборами данных (с помощью инструментов, таких как Hadoop или Spark) является ключом к созданию точных моделей ИИ.

Математические и аналитические навыки

• Статистика и теория вероятностей: Понимание статистики необходимо для проектирования и оценки моделей (например, умение измерять ошибку или уровень доверия). Это позволяет интерпретировать результаты ИИ и количественно оценивать неопределённость.
  
  Например, разработчики ИИ используют статистические показатели (такие как среднеквадратичная ошибка) для оценки производительности модели и вероятностное мышление (байесовские методы, скрытые марковские модели) для работы с неопределённостью в прогнозах.

• Линейная алгебра: Многие алгоритмы ИИ (особенно глубокого обучения) основаны на линейной алгебре (векторы, матрицы, тензоры). Например, операции умножения матриц и собственных векторов лежат в основе методов снижения размерности (SVD) и работы нейронных сетей.
  
  Хорошее понимание линейной алгебры позволяет специалистам понимать и оптимизировать поток данных через модель ИИ.

• Математический анализ и оптимизация: Математический анализ (производные, градиенты) необходим для обучения моделей с помощью методов, таких как градиентный спуск. Оптимизация параметров модели (минимизация функций потерь) требует понимания того, как небольшие изменения влияют на результат — это концепция из математического анализа.
  
  Таким образом, многомерный анализ и теория оптимизации входят в состав продвинутых навыков ИИ.

• Аналитическое мышление: Помимо формальной математики, сильные аналитические способности помогают формулировать задачи и устранять неполадки в моделях. Умение разбивать проблему на части, применять количественное мышление и итеративно улучшать модели жизненно важно для работы с ИИ.

В совокупности эти аналитические навыки составляют основу разработки ИИ.

Как отмечает Университет Джонса Хопкинса, такие области, как статистика, теория вероятностей, линейная алгебра и математический анализ «формируют фундамент» сложных моделей ИИ.

Мягкие навыки и личные качества

Технических знаний недостаточно. Работа с ИИ также требует развитых человеческих навыков, которые ИИ не может заменить.
Ключевые мягкие навыки включают:

• Креативность и критическое мышление: Инновации с ИИ часто связаны с разработкой новых алгоритмов или применением ИИ к уникальным задачам. Рамки ИИ ЮНЕСКО прямо указывают на необходимость «решения проблем, креативности и дизайн-мышления».
  
  Аналогично, исследования ЕС подчёркивают, что человеческие навыки, такие как креативность и сложное решение проблем, будут всё более востребованы вместе с ИИ.

• Коммуникация и командная работа: Проекты с ИИ обычно включают междисциплинарные команды (учёных данных, экспертов в предметной области, менеджеров). Умение объяснять концепции ИИ простыми словами, писать понятную документацию и эффективно сотрудничать крайне важно.
  
  Исследования ЕС выделяют коммуникацию и сотрудничество как важнейшие «мягкие» навыки, дополняющие технические способности.

• Адаптивность и непрерывное обучение: ИИ — быстро развивающаяся область. Работодатели и эксперты выделяют адаптивность, гибкость и любознательность как ключевые навыки эпохи ИИ. Всемирный экономический форум отмечает, что любознательность и установка на рост становятся всё более важными.
  
  ОЭСР также подчёркивает, что постоянное повышение квалификации — залог успеха, поскольку рабочая среда быстро меняется. Специалисты, которые быстро осваивают новые инструменты и переходят к новым технологиям, будут успешны.

• Эмпатия и эмоциональный интеллект: Понимание потребностей пользователей, этических аспектов и динамики команды требует эмпатии. Аналитики ЕС включают эмпатию и эмоциональный интеллект в число мягких навыков, которые «будут продолжать быть востребованы» в рабочих местах с поддержкой ИИ.
  
  Эти навыки помогают создавать ИИ, который действительно служит людям, и эффективно руководить командами в период изменений.

В итоге, ориентированные на человека навыки, такие как креативность, критическое мышление, коммуникация и адаптивность, являются необходимым дополнением к техническим знаниям при работе с ИИ.

Этика и ответственное использование ИИ

Мощь ИИ вызывает этические и правовые вопросы, поэтому понимание этих аспектов — важный «навык» для работы с ИИ:

• Этическая осведомлённость: Специалисты должны знать о возможных предвзятостях ИИ и его влиянии на общество. ЮНЕСКО выделяет этику ИИ как ключевую компетенцию (ответственное использование, справедливость и безопасность).
  
  Это означает умение критически оценивать результаты ИИ на предмет непреднамеренной предвзятости или вреда и следовать лучшим практикам (например, обеспечивать прозрачность алгоритмов).

• Знание нормативных требований: Знание законов о защите данных (например, GDPR), правил конфиденциальности и отраслевых стандартов обеспечивает соответствие использования ИИ требованиям. Компании всё чаще ожидают от сотрудников понимания рамок управления ИИ.

• Грамотность в области генеративного ИИ и инструментов: Эффективное и безопасное использование новых инструментов ИИ (например, генеративных ассистентов или инструментов для создания контента) — практический навык. ЮНЕСКО подчёркивает, что грамотность в области ИИ включает умение «ответственно использовать генеративный ИИ» (для написания текстов или бизнес-задач).
  
  Это включает умение правильно формулировать запросы к моделям, проверять предложения ИИ и избегать таких проблем, как дезинформация.

• Безопасность и обработка данных: Отчёт ЕС также отмечает, что технические навыки, такие как безопасность данных, необходимы наряду с навыками ИИ. Защита конфиденциальных данных, обеспечение безопасности систем ИИ и соблюдение лучших практик кибербезопасности становятся неотъемлемой частью набора навыков ИИ.

Развивая этическое мышление и привычки ответственного использования — а не только техническую компетентность — специалисты помогают обеспечить положительное применение ИИ и снижение рисков.

Непрерывное обучение и адаптивность

Ещё один ключевой «навык» — способность к постоянному обучению. Технологии ИИ развиваются настолько быстро, что то, что сегодня считается передовым, завтра может устареть.

Исследователи и организации подчёркивают важность непрерывного обучения:

ОЭСР и ЕС отмечают, что образование должно смещаться в сторону постоянного и гибкого обучения, поскольку прежняя подготовка быстро устаревает.

А Всемирный экономический форум указывает, что «любознательность и непрерывное обучение» — одни из важнейших навыков для будущих профессий.

Практически это означает активное повышение квалификации — прохождение курсов, участие в семинарах или самостоятельное изучение новых методов ИИ.

Это также подразумевает открытость к изменениям. Специалисты, которые остаются вовлечёнными (например, экспериментируя с новыми инструментами ИИ в своей работе), лучше адаптируются.

Иными словами, карьера, готовая к ИИ, требует гибкости в обучении и готовности обновлять навыки по мере развития области.

Формирование профиля, готового к работе с ИИ

В заключение, успех в рабочей среде, насыщенной ИИ, требует сочетания различных навыков. Специалистам по-прежнему необходимы ключевые компетенции в области ИИ (программирование, машинное обучение, анализ данных), в то время как все сотрудники выигрывают от общей грамотности в области ИИ (базового понимания инструментов и концепций ИИ).

Не менее важны человеческие навыки — креативность, коммуникация, эмпатия — и этическое мировоззрение.
Глобальные исследования ясно показывают: сочетание технических, аналитических и межличностных сильных сторон является необходимым.

Развивая навыки программирования и математики вместе с умением решать проблемы, адаптироваться и осознавать ответственность, специалисты из разных областей смогут успешно работать с ИИ.

>>> Узнайте больше:

Преимущества ИИ для частных лиц и бизнеса

Карьера в области искусственного интеллекта