Штучний інтелект (ШІ) трансформує галузі по всьому світу, тому працівники в різних сферах мають розвивати навички, пов’язані з ШІ. Як зазначає ОЕСР, поширення ШІ «сприяє зростанню потреби як у спеціалізованих фахівцях зі ШІ, так і у працівниках із загальним розумінням ШІ».

Інакше кажучи, навіть для нетехнічних ролей базова грамотність у сфері ШІ стає все більш корисною — розуміння того, як працюють інструменти ШІ, які дані вони використовують і як вони можуть доповнювати людську працю.

Рамки компетенцій зі ШІ ЮНЕСКО також підкреслюють, що навчальні потребують «базових знань і навичок зі ШІ» для ефективної взаємодії з цією технологією. Коротко кажучи, успіх у епоху ШІ вимагає поєднання технічних знань і людських навичок, заснованих на етичному розумінні.

Тепер давайте докладніше розглянемо навички, необхідні для роботи з ШІ нижче!

Основні технічні навички

• Мови програмування: Володіння ключовими мовами, такими як Python, R або Java, є фундаментальним для розробки ШІ. Ці мови мають широкі бібліотеки для ШІ (наприклад, TensorFlow, PyTorch) і широко використовуються для створення та навчання моделей.

• Фреймворки машинного навчання та ШІ: Розуміння концепцій машинного навчання — включно з навчанням з учителем і без учителя, нейронними мережами та глибоким навчанням — є необхідним. Фахівці повинні вміти створювати та навчати моделі (навіть складні, як великі мовні моделі чи генеративний ШІ) та використовувати фреймворки й інструменти ШІ для їх реалізації.

• Управління даними та інструменти Big Data: Системи ШІ залежать від великих наборів даних. Навички у зборі, очищенні та попередній обробці даних є критично важливими. Досвід роботи з платформами для великих даних (наприклад, Hadoop, Apache Spark) та інструментами баз даних/запитів (SQL, NoSQL) допомагає забезпечити навчання моделей ШІ на точних і якісних даних.

• Хмарні обчислення та інфраструктура: Знання хмарних сервісів (AWS, Azure, Google Cloud) та фреймворків для GPU/паралельної обробки стає все більш затребуваним. Розгортання ШІ часто передбачає використання хмарних платформ машинного навчання або контейнерних технологій (Docker/Kubernetes) для масштабування моделей у виробництві.

Ці технічні навички гарантують, що фахівець може ефективно програмувати, навчати та розгортати моделі ШІ.

Наприклад, аналіз Університету Джонса Гопкінса підкреслює, що «володіння мовами програмування є фундаментальною навичкою для розробки ШІ», а робота з великими наборами даних (через інструменти на кшталт Hadoop або Spark) є ключем до створення точних моделей ШІ.

Математичні та аналітичні навички

• Статистика та ймовірність: Розуміння статистики є ключовим для проєктування та оцінки моделей (наприклад, знання, як вимірювати помилку чи довіру). Це дозволяє інтерпретувати результати ШІ та кількісно оцінювати невизначеність.
  
  Наприклад, розробники ШІ використовують статистичні показники (як середньоквадратична помилка) для оцінки продуктивності моделей і ймовірнісне мислення (байєсівські методи, приховані марковські моделі) для роботи з невизначеністю у прогнозах.

• Лінійна алгебра: Багато алгоритмів ШІ (особливо глибокого навчання) базуються на лінійній алгебрі (вектори, матриці, тензори). Наприклад, операції множення матриць і власні вектори лежать в основі зменшення розмірності (SVD) та роботи нейронних мереж.
  
  Добре знання лінійної алгебри дозволяє фахівцям розуміти та оптимізувати потік даних через модель ШІ.

• Обчислення та оптимізація: Обчислення (похідні, градієнти) є основою для навчання моделей за допомогою методів, як градієнтний спуск. Оптимізація параметрів моделі (мінімізація функцій втрат) вимагає розуміння, як невеликі зміни впливають на результати — це концепція з області обчислення.
  
  Отже, багатовимірне обчислення та теорія оптимізації є частиною просунутих навичок зі ШІ.

• Аналітичне мислення: Окрім формальної математики, сильне аналітичне мислення допомагає формулювати проблеми та усувати несправності моделей. Здатність розбивати проблему, застосовувати кількісне мислення та ітеративно вдосконалювати моделі є життєво важливою для роботи з ШІ.

Разом ці аналітичні навички становлять основу розробки ШІ.

Як зазначає Університет Джонса Гопкінса, галузі, як статистика, ймовірність, лінійна алгебра та обчислення «формують фундамент» складних моделей ШІ.

М’які навички та людські якості

Технічної експертизи недостатньо. Робота з ШІ також вимагає сильних людських навичок, які ШІ не може замінити.
Ключові м’які навички включають:

• Креативність і критичне мислення: Інновації з ШІ часто означають розробку нових алгоритмів або застосування ШІ до унікальних завдань. Рамки ЮНЕСКО зі ШІ чітко вимагають «вирішення проблем, креативності та дизайн-мислення».
  
  Так само дослідження ЄС підкреслюють, що людські навички, як креативність і складне розв’язання проблем, будуть дедалі більш затребуваними поряд із ШІ.

• Комунікація та командна робота: Проєкти зі ШІ зазвичай включають міждисциплінарні команди (дата-сайентистів, експертів у предметній галузі, менеджерів). Вміння пояснювати концепції ШІ простими словами, писати чітку документацію та ефективно співпрацювати є надзвичайно важливими.
  
  Висновки ЄС підкреслюють комунікацію та співпрацю як ключові «м’які» навички, що доповнюють технічні здібності.

• Адаптивність і безперервне навчання: ШІ — це швидкозмінна сфера. Роботодавці та експерти виділяють адаптивність, гнучкість і допитливість як найважливіші навички епохи ШІ. Світовий економічний форум зазначає, що допитливість і установка на розвиток набувають дедалі більшого значення.
  
  ОЕСР також наголошує, що безперервне підвищення кваліфікації є ключовим, оскільки робоче середовище швидко змінюється. Працівники, які швидко опановують нові інструменти та адаптуються до нових технологій, матимуть успіх.

• Емпатія та емоційний інтелект: Розуміння потреб користувачів, етичних аспектів і динаміки команди вимагає емпатії. Аналітики ЄС включають емпатію та емоційний інтелект до м’яких навичок, які «продовжуватимуть бути потрібними» у робочих місцях із підтримкою ШІ.
  
  Ці навички допомагають створювати ШІ, який справді служить людям, і керувати командами під час змін.

Підсумовуючи, людські навички, такі як креативність, критичне мислення, комунікація та адаптивність, є необхідним доповненням до технічних знань при роботі з ШІ.

Етика та відповідальне використання ШІ

Потужність ШІ породжує етичні та правові питання, тому розуміння їх є важливою «навичкою» для роботи з ШІ:

• Етична свідомість: Працівники повинні знати про потенційні упередження ШІ та його вплив на суспільство. ЮНЕСКО чітко визначає етичність ШІ як ключову компетенцію (відповідальне використання, справедливість і безпека).
  
  Це означає вміти критично оцінювати результати ШІ на предмет небажаних упереджень чи шкоди та дотримуватися найкращих практик (наприклад, забезпечення прозорості алгоритмів).

• Знання нормативної бази: Знання законів про захист даних (наприклад, GDPR), правил конфіденційності та галузевих стандартів забезпечує відповідальне використання ШІ. Компанії дедалі частіше очікують, що працівники розумітимуть рамки управління ШІ.

• Грамотність у генеративному ШІ та інструментах: Ефективне та безпечне використання нових інструментів ШІ (наприклад, генеративних помічників або контент-інструментів) є практичною навичкою. ЮНЕСКО підкреслює, що грамотність у ШІ включає знання «як відповідально використовувати генеративний ШІ» (для написання текстів або бізнес-завдань).
  
  Це охоплює вміння правильно формулювати запити до моделей, перевіряти пропозиції ШІ та уникати пасток, як-от дезінформації.

• Безпека та обробка даних: Звіт ЄС також зазначає, що технічні навички, як-от безпека даних, потрібні поряд із навичками ШІ. Захист конфіденційних даних, забезпечення безпеки систем ШІ та дотримання кращих практик кібербезпеки стають невід’ємною частиною набору навичок зі ШІ.

Розвиваючи етичне мислення та відповідальні звички використання — а не лише технічну майстерність — працівники можуть допомогти забезпечити позитивний вплив ШІ та зменшення ризиків.

Безперервне навчання та адаптивність

Остання ключова «навичка» — це здатність постійно навчатися. Технології ШІ розвиваються настільки швидко, що те, що сьогодні є передовим, завтра може стати застарілим.

Дослідники та установи наголошують на важливості безперервного навчання:

ОЕСР та ЄС підкреслюють, що освіта має рухатися у напрямку постійного, гнучкого навчання, адже минулі знання швидко втрачають актуальність.

Так само Світовий економічний форум зазначає, що «допитливість і безперервне навчання» є одними з найважливіших навичок для майбутніх професій.

Практично це означає бути проактивним у підвищенні кваліфікації — проходити курси, відвідувати семінари або самостійно вивчати нові методи ШІ.

Це також означає мати відкритий до змін світогляд. Працівники, які залишаються залученими (наприклад, експериментуючи з новими інструментами ШІ у своїй роботі), найкраще адаптуються.

Отже, кар’єра, готова до ШІ, вимагає постійної гнучкості у навчанні та готовності оновлювати навички у міру розвитку сфери.

Формування профілю, готового до ШІ

Підсумовуючи, успіх у робочому середовищі, насиченому ШІ, передбачає поєднання різноманітних навичок. Спеціалістам все ще потрібні основні компетенції зі ШІ (програмування, машинне навчання, аналіз даних), тоді як усі працівники отримують користь від загальної грамотності у ШІ (базове розуміння інструментів і концепцій ШІ).

Не менш важливими є людські навички — креативність, комунікація, емпатія — та етичний підхід.
Світові дослідження чітко показують: поєднання технічних, аналітичних і міжособистісних сильних сторін є необхідним.

Розвиваючи навички кодування та математики поряд із вмінням розв’язувати проблеми, адаптуватися та відповідально ставитися до роботи, фахівці в різних сферах можуть успішно працювати з ШІ.

>>> Дізнайтеся більше:

Переваги штучного інтелекту для фізичних осіб та бізнесу

Кар’єрні можливості в галузі штучного інтелекту