Роль искусственного интеллекта в бизнесе продолжает расти. Опрошенные порталом Information Age эксперты рассказывают о профессиях, которые будут определять инновации в ближайшем будущем.

Применение ИИ сегодня можно найти практически во всех сферах бизнеса — от задач, стоящих перед сотрудниками, до обслуживания клиентов. Эта растущая тенденция сквозной автоматизации — усиленная генеративным ИИ, который в последнее время поражает воображение организаций — приведет к появлению новых технологических профессий. Здесь мы рассмотрим новые технологические профессии, которые потребуются для ИИ, и ключевые навыки, необходимые для этих специалистов.

Профессии и обязанности

Ниже представлены названные экспертами по подбору технологического персонала связанные с ИИ профессии и обязанности, которые появятся в ближайшие несколько лет.

Ориентированный на ИИ персонал контакт-центров

По мере того, как ИИ будет все больше внедряться в контакт-центры компаний в виде голосовых помощников и чатботов, а также других инструментов, сотрудники должны будут научиться наилучшим образом использовать эти технологии и соответствующим образом корректировать процессы. Прогнозируется, что наиболее успешные организации будут предлагать обслуживание клиентов под руководством человека, дополненное ИИ для максимальной персонализации.

«Маркетологи и специалисты по продажам должны будут развивать свои навыки использования инструментов ИИ по мере их расширения», — говорит Рахул Кумар, управляющий директор Experis UK.

Возможности контакт-центра, основанные на ИИ, позволят сотрудникам более эффективно получать и использовать информацию о взаимодействии, что позволит лучше отслеживать потребности клиентов.

Исследователи и разработчики машинного обучения

«Это специалисты в области науки о данных, которые изучают данные, генерируют инсайты, а также придумывают алгоритмы, которые затем воплощаются в модели ИИ, — говорит Кумар. — Также есть МО-разработчики — этим они отличаются от исследователей. Они знают, как создавать эти алгоритмы, использовать их и поддерживать».

По его словам, в совокупности профессии и исследователей, и разработчиков MО становятся все более востребованными, начиная от стартапов и заканчивая ключевыми игроками отрасли. В будущем эти должности, похоже, будут способствовать эволюции современной науки о данных.

«Однако, чтобы эта стратегия была эффективной, вам все еще нужны разработчики для интеграции алгоритмов в ваш унаследованный стек. Это приведет к усилению их роли», — отмечает Кумар.

Исследователи и инженеры NLP

На фоне роста интереса к инновациям в области генеративного ИИ после публичного запуска ChatGPT от OpenAI, в ближайшем будущем ожидается рост числа рабочих мест в области обработки естественного языка (NLP).

По словам Сальво Депетро, директора Barclay Simpson по технологиям и изменениям, его опыт подбора специалистов по ИИ с 2017 г. свидетельствует о естественной эволюции в сторону профессий, связанных с NLP, а также компьютерным зрением.

«В последний год или около того я наблюдаю растущий спрос на исследователей и инженеров в области NLP, ориентированных на преобразовании текста в речь или речи в текст, — говорит он. — В последние несколько лет спрос на эти роли был всегда, но с тех пор, как ChatGPT вышел на рынок, предприятия сосредоточились на поиске ученых-технологов такого высокого уровня».

Инженеры по подсказкам

Также в результате бума генеративного ИИ появились инженеры по подсказкам, специализирующиеся на создании инструкций для чатботов, которые могут повысить эффективность повседневных задач в организации. Поскольку технология подвержена недостаткам, включая предвзятость и дезинформацию, эти специалисты должны отслеживать и смягчать подобные технические трудности с помощью обучения алгоритмов. В конце концов, инструменты генеративного ИИ точны лишь настолько, насколько точны вводимые в них данные.

Необходимые навыки

С развитием рынка труда меняются и требования, предъявляемые к сотрудникам компаний, внедряющих инновации с использованием ИИ. Ниже перечислены основные навыки, которые будут требоваться от ищущих работу в этой сфере технических специалистов.

Языки программирования

Сейчас и в будущем сотрудники, занимающиеся разработкой ИИ, должны будут обладать обширными знаниями целого ряда языков программирования. Хотя Python, скорее всего, будет наиболее широко использоваться для тестирования и обслуживания моделей, другие инструменты программирования тоже обязательно вступят в игру.

«Если рассматривать роль специалистов по анализу данных, ориентированных на ИИ, то они не только обязаны знать, как анализировать данные и искать любую линейную регрессию, но и хорошо разбираться в программировании, — говорит Кумар. — Идеальный набор технических навыков для разработчиков на данный момент включает в себя знание облачных технологий, статистических моделей, немного Python для изучения алгоритмов, а также таких инструментов, как R для анализа данных и SQL».

Другие языки программирования, которые могут оказаться полезными в этой области, включают Lisp, специализирующийся на поддержке символьных вычислений, которые помогают в исследованиях и разработке ИИ, и Julia — для инструментов анализа и визуализации данных, а также численных решений.

Навыки MLOps

Методология MLOps (Machine Learning Operations) являются основой для разработки алгоритмов МО. Эта область технических процессов, выполняемых в компаниях-разработчиках ПО, включает в себя проектирование, разработку и непрерывное тестирование моделей.

«MLOps включает в себя обслуживание инфраструктуры для МО или ИИ. В этой сфере необходимо сочетание различных навыков. Нужно не только знание языков программирования, но и навыки CloudOps и DevSecOps», — говорит Кумар.

Мягкие навыки

Учитывая возможные последствия для общества, которые могут проявиться при работе с ориентированными на клиентов ИИ-решениями, в том числе с решениями на основе генеративного ИИ, такие мягкие навыки, как креативность, критическое мышление и эмпатия, будут жизненно важны для обеспечения точности и ценности моделей. Никакие технические умения не смогут заменить потребность в навыках, связанных с межличностными и ментальными аспектами работы.

«Хотя глубокотехнические навыки были основой прогресса до сегодняшнего дня, они не будут единственными навыками, которые важны для прогресса в будущем», — говорит Клэр Гамильтон, глава британского отдела Capgemini по подбору специалистов. — Организации должны учитывать более мягкие навыки, сильные стороны личности и опыт — все это может привнести драйв и сосредоточенность в существующую команду разработчиков«.

Создание наилучшей команды

Наем и удержание талантов в области ИИ в конечном итоге потребует сочетания технических навыков высокого уровня и мягких навыков, а также привлечения сотрудников из различных демографических и социографических слоев, чтобы обеспечить разнообразный и инклюзивный подход, необходимый для долгосрочных инноваций.

«Поскольку в следующем десятилетии основной фокус будет на ИИ, мы сможем видеть, как организации будут расширять и диверсифицировать свои команды, полагаясь на различные навыки для дальнейшего развития ИИ», — говорит Гамильтон.

По его словам, глубокотехнические роли, такие как разработчики ПО и инженеры, по-прежнему будут оказывать значительное влияние на отрасль, однако одних сегодняшних навыков будет недостаточно для масштабирования этой технологии: «Разрушители устоев также будут играть важную роль — одно без другого просто не сможет существовать».

«Сначала определите, чего вы хотите и что вам нужно. Из того, что мы наблюдаем в крупных организациях, например, в финансовых учреждениях, следует, что изначально они ищут специалистов по МО. Но затем нанятые таланты оказываются на должностях, в целом ориентированных на разработку ПО, — отмечает Депетро. — Вводя соискателей в заблуждение, в конечном итоге вы расстраиваете людей, потому что это не является целью их повседневной работы. Вам действительно нужно четко и конкретно определить, чего вы хотите, и избегать создания названия должности только потому, что вы хотите, чтобы она звучала более модно».