Wpływ sztucznej inteligencji na branżę IT: Innowacje, zawody i przyszłość technologii

Sztuczna inteligencja, pierwotnie stworzona w celu uproszczenia i zautomatyzowania pracochłonnych zadań, obejmuje obecnie metody tworzenia maszyn naśladujących ludzką inteligencję. Według profesora AI na Sorbonie, sztuczna inteligencja przekształca miejsca pracy w taki sam sposób, jak niegdyś elektryczność i silnik parowy. Stanowi to okazję do zaangażowania się w zmiany społeczne na dużą skalę, ponieważ sztuczna inteligencja rewolucjonizuje wiele obszarów biznesu i społeczeństwa.

Podstawy pracy ze sztuczną inteligencją

Sztuczna inteligencja szybko ewoluuje i wymaga elastycznego myślenia i dobrego zrozumienia podstaw, aby odnieść sukces w tej dziedzinie. Studiowanie sztucznej inteligencji obejmuje opanowanie informatyki i technik, które umożliwiają tworzenie maszyn wykonujących zadania tradycyjnie wykonywane przez ludzi. Wymaga to specjalistycznego szkolenia i zrozumienia kilku poziomów umiejętności.

Studiowanie sztucznej inteligencji

Aby zapoznać się z podstawami sztucznej inteligencji, Pôle emploi wraz z Institut Montaigne i OpenClassrooms oferuje MOOC „Objectif IA: initiez-vous à l'intelligence artificielle” (Objective AI: wprowadzenie do sztucznej inteligencji), który nie wymaga żadnych warunków wstępnych. Różne organizacje edukacyjne online oferują również mniej lub bardziej dogłębne wprowadzenie do tematu, w tym kursy dla kierowników projektów i dyrektorów firm na temat korzyści płynących z wdrożenia sztucznej inteligencji. Pod koniec kursu uczestnicy będą w stanie:

• Wyjaśnić, czym jest sztuczna inteligencja;
• Zidentyfikować wyzwania i możliwości związane ze sztuczną inteligencją;
• Zrozumieć naturę projektu AI i jego subdyscyplin - uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.

Programy uniwersyteckie i instytucje szkolnictwa wyższego

Wiele uniwersytetów opracowało już kompleksowe kursy specjalizujące się w sztucznej inteligencji. Programy te rozpoczynają się od ogólnych kursów informatycznych i przechodzą do kursów licencjackich i podyplomowych. Ponadto szkoły inżynierskie i informatyczne oferują również specjalistyczne programy.

Kursy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia mogą trwać do 5 lat studiów wyższych lub nawet do poziomu doktoranckiego dla osób kontynuujących karierę naukową. Krótkie kursy są opracowywane w celu zapewnienia praktycznych umiejętności, które można zastosować w firmach. Długie kursy pozostają jednak priorytetem, biorąc pod uwagę złożoność sztucznej inteligencji.

Uczenie się przez całe życie

Ponieważ sztuczna inteligencja stale ewoluuje, będzie wymagać polityki uczenia się przez całe życie wspieranej przez programy badawczo-rozwojowe. Aby umożliwić profesjonalistom utrzymanie aktualnej wiedzy i opanowanie nowych technologii związanych ze sztuczną inteligencją, różne organizacje uczyniły z tego swoją specjalność. CNAM, francuska instytucja szkolnictwa wyższego, oferuje kursy szkoleniowe w zakresie sztucznej inteligencji na wszystkich poziomach, dostępne w całej Francji.

Modelowanie aplikacji sztucznej inteligencji

Oto jak wygląda proces tworzenia i wdrażania sztucznej inteligencji w biznesie, od definiowania celów po jej wykorzystanie:

1. Cele i model: Kiedy przedsiębiorca zabiera się za tworzenie sztucznej inteligencji, musi zdawać sobie sprawę, że nie jest ona celem samym w sobie. Liczy się to, co sztuczna inteligencja ma produkować - pożądany rezultat.
2. Wybór modelu sztucznej inteligencji: W zależności od tych celów należy wybrać model sztucznej inteligencji. Jeśli przedsiębiorca nie jest naukowcem i nie rozumie kodowania, może zbudować aplikację w oparciu o istniejące modele, zwrócić się do specjalistów w tej dziedzinie lub po prostu zatrudnić zespół ekspertów w tej dziedzinie.
3. Zestaw danych: Jest to jedna z najważniejszych części budowania sztucznej inteligencji: wybór zestawu danych, ich gromadzenie i oznaczanie. Im bardziej złożona jest oczekiwana odpowiedź, tym większy zestaw danych należy zebrać.
4. Etykietowanie danych: Będziesz musiał rozważyć wiele możliwych kombinacji, aby określić dane potrzebne do prawidłowego działania algorytmu. Na przykład, jeśli celem aplikacji jest rozpoznanie gatunku zwierzęcia, konieczne będzie zebranie próbki wszystkich jego odmian: koloru, zakresu rozmiarów, różnych ras lub podgatunków.
5. Trening: Algorytm zachowuje się jak mózg: aby skutecznie wykonać zadanie, musi być szkolony, aż je opanuje. W tym celu sztuczna inteligencja przeprowadzi własną analizę w oparciu o etykietowanie danych.
6. Tworzenie programu: Zbada dane i ich charakterystykę, a następnie zidentyfikuje powtarzające się elementy. Ten etap pomaga w stworzeniu programu w sercu aplikacji, który będzie w stanie udzielić odpowiedzi na podstawie napływających danych.
7. Trafność przewidywań: Celem jest uczynienie przewidywań dokonanych przez sztuczną inteligencję tak trafnymi, jak to tylko możliwe. Operacja ta wymaga dużej mocy obliczeniowej, czasu i specjalistycznego sprzętu.
8. Outsourcing szkoleń: Dlatego wiele firm woli zlecać ten etap na zewnątrz. Pozwala im to zoptymalizować zasoby i obniżyć koszty sprzętu.
9. Testowanie i obsługa: Testowanie odbywa się w celu porównania modelu z rzeczywistością poprzez analizę wydajności. Jeśli poziom algorytmu jest niewystarczający, procedura będzie musiała zostać powtórzona.
10. Powtórzenie procedury: Modyfikacja danych, etykietowanie i szkolenie będą powtarzane aż do uzyskania oczekiwanych wyników. Poziom niezawodności oczekiwanej od sztucznej inteligencji zależy od obszaru zastosowania algorytmu.
11. Niezawodność sztucznej inteligencji: Im więcej konsekwencji generuje odpowiedź, tym bardziej niezawodna powinna być sztuczna inteligencja. Tak jest na przykład w przypadku wykrywania pożarów lasów.
12. Przejście do użytkowania: Po zakończeniu testów firma może przejść do korzystania ze sztucznej inteligencji. Ten etap jest ważny, aby rozpocząć faktyczne działanie systemu.

Uruchomienie startupu AI

Aby stworzyć i wprowadzić na rynek startup AI, przedsiębiorca musi wziąć pod uwagę następujące aspekty:

1. Zrozumienie otoczenia: aby uruchomić startup AI, konieczne jest dobre zbadanie rynku. Jakie są możliwości w tym sektorze, którymi przedsiębiorca jest zainteresowany i jakie są istniejące produkty i ich wady?
2. Zebranie zespołu: Aby stworzyć i uruchomić aplikację AI, konieczne jest zebranie przedstawicieli różnych zawodów technicznych i handlowych. Nawet jeśli pomysł można opracować samodzielnie, dopracowanie go i wprowadzenie na rynek wymaga specjalistycznych umiejętności.
3. Znalezienie finansowania: Aby uruchomić startup, musisz uzyskać początkowe finansowanie. Po pierwszej rundzie nastąpi kilka kolejnych, które pomogą startupowi rozwinąć się i wprowadzić produkt na rynek.
4. Zdefiniowanie biznesplanu: Wybrany model biznesowy musi być jasny i adekwatny do promowanego produktu. Należy opracować globalną wizję, a także plan tworzenia i marketingu sztucznej inteligencji.
5. Utrzymywanie efektywnych relacji z klientami: Aby rozwijać startup AI, należy utrzymywać bliskie relacje z klientami. Zaczyna się to od badań rynkowych, które pokażą, czy aplikacja może odnieść sukces wśród docelowych odbiorców.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja ma ogromny wpływ na branżę IT, przekształcając miejsca pracy i otwierając nowe możliwości biznesowe. Ważne jest, aby dostosować się do tych zmian i inwestować w szkolenia i rozwój AI. Przyszłość technologii zależy od tego, jak skutecznie zintegrujemy sztuczną inteligencję z naszym życiem i pracą.