fbpx

Zawody przyszłości w IT – Nowe stanowiska i nowe kompetencje związane z robotyzacją

Zawody przyszłości w IT – Nowe stanowiska i nowe kompetencje związane z robotyzacją 

Autor: Mykola (Nikolay) Pavlenko, Ruslan Korniichuk 

Nie ulega wątpliwości, że robotyzacja, sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML), oraz związane z nimi technologie, odegrają znaczącą rolę w kształtowaniu sposobu, w jaki pracujemy. Jeśli AI i ML znajdą się w głównym nurcie działalności organizacji, to wiele zadań obecnie wykonywanych przez ludzi przejmą w końcu maszyny, ale czy doprowadzi to do fali bezrobocia, którą przewidują niektórzy pesymiści, czy też zapoczątkuje nową erę dla pracowników i otworzy nowe perspektywy? Według danych Światowego Forum Ekonomicznego, do 2022 r. na całym świecie powstanie około 130 milionów nowych miejsc pracy związanych z obszarem AI. Eksperci twierdzą, że w przeciągu najbliższych pięciu lat w Polsce będzie potrzebnych 200 tyś. specjalistów do projektowania i rozwoju rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Pojawi się wiele nowych zawodów, ale wiele dotychczasowych zniknie bądź zostanie gruntownie zmienionych dzięki współpracy człowieka z maszyną. 

Jak zdefiniować AI w dzisiejszym świecie i kierunki jej rozwoju w przyszłości? 

Ruslan Korniichuk: Definicja sztucznej inteligencji (AI) jest mocno powiązana z definicją uczenia maszynowego (ML) i definicją uczenia głębokiego (DL). Pod AI rozumiemy zdolność maszyny do imitowania inteligentnego ludzkiego zachowania. Wtedy ML to proces stosowany w celu osiągnięcia sztucznej inteligencji. DL z kolei to algorytmy uczenia maszynowego, które próbują imitować działanie mózgu. AI to koncepcja, ML to proces dla realizacji koncepcji, DL to konkretne algorytmy.  Obecnie AI się rozwija od ANI (ang. Artificial Narrow Intelligence) w kierunku AGI (Artificial General Intelligence). Przykładem ANI będzie głośnik inteligentny czy samochód autonomiczny. Natomiast AGI potrafi wszystko, co może zrobić człowiek. 

Czy możemy mówić o przyszłości pracy bez mówienia o sztucznej inteligencji? 

Mykola (Nikolay) Pavlenko: Większość ekspertów tzw. pesymistów patrzy na fasadę tematu, tworząc duży szum informacyjny, nie pokazując drugiej strony medalu. Przez najbliższe kilka lat spotkamy się ze zwiększeniem liczby maszyn i zautomatyzowanych procesów poprzez AI w środowiskach, które są ustrukturyzowane i powtarzalne, eliminując tym samym udział człowieka. Znaczący wpływ na zakres i tempo wdrożeń AI, mają czynniki obejmujące koszt wdrożeń, otrzymane korzyści, dynamikę zmian i podaż na rynku pracy, akceptacja społeczna czy sektorowa itp. Tym samym, liczba całkowicie zautomatyzowanych stanowisk może być zastąpiona jeszcze większą liczbą nowych miejsc pracy, które, jak widzimy, pojawiają się z roku na rok.  

Warto podkreślić to, że pracownicy będą potrzebować umiejętności w różnych obszarach, żeby być bardziej konkurencyjnymi na ciągle rozwijającym się rynku pracy. Zwyczajny Kowalski może przygotować się na większe zapotrzebowanie na umiejętności techniczne, poszerzanie wiedzy o nowych technologiach, być na bieżąco z najnowszymi rozwiązaniami, mieć wiedzę o aktualnych oraz prognozowanych trendach. Niemniej jednak, maszyny nie zastąpią ludzi w obszarach, w których wciąż będziemy je przewyższać, kreatywnie, etycznie czy też społecznie. Otóż nie warto też zapominać o własnej inteligencji, a także rozwoju kompetencji miękkich, takich jak współpraca w zespole, zarządzanie czasem, elastyczność poznawcza czy kreatywność. 

Czy system edukacji się zmieni? 

Ruslan Korniichuk: Nie spodziewałbym się ogromnej restrukturyzacji systemu edukacji. Ale z czasem technologie wprowadzane online mogą pomóc w zdobywaniu edukacji, np. ustrukturyzowane programy nauczania, lepiej zindywidualizowane i dostosowane do potrzeb konkretnej osoby, gdzie każdy będzie w stanie wejść do sieci i tanio zdobyć wykształcenie.  

 
Obecnie w nauczaniu zauważyłem trend microlearningu. Microlearning dostarcza nowych treści w postaci dość krótkich i łatwych do przyswojenia informacji, ale nie jest on wynikiem rozwoju AI. Bardzo popularne stają się masowe otwarte kursy online (MooC). Najbardziej popularne to Coursera, Udemy, Edx i Udacity. Osobiście nie zauważyłem żadnych zmian na Coursera, mimo tego, że jej współzałożyciel Andrew Ng jest światowym liderem w sztucznej inteligencji. 

Na szczęście koncepcja AI jest stosunkowa prosta. W pierwszej kolejności gorąco polecam do obejrzenia on-line kurs ‘AI For Everyone‘ na platformie Coursera. Po ukończeniu kursu można odwiedzić stronę willrobotstakemyjob.com. 

Jak możemy przygotować się na taką przyszłość? 

Ruslan Korniichuk: Ludzie się boją tego, czego nie rozumieją, ale to kwestia perspektywy i znajomości tematu. W przeszłości wiele zadań było już zautomatyzowanych, teraz po prostu coraz częściej będą automatyzowane prace ręczne i fizyczne, które uwolnią czas ludzi wykonujących te same czynności lub bardzo wąskie zadania, np. obliczeniowe. Dzisiejsze miejsca pracy będą wymagały nowych narzędzi i technologii, ponieważ stają się one coraz bardziej złożone. Musimy pamiętać, że rozwój sztucznej inteligencji i automatyzacji ma na celu poprawę naszego codziennego życia. Jedne zawody znikają, ale inne się pojawiają.  

Jakie nowe zawody stworzą AI i ML? 

Mykola (Nikolay) Pavlenko: Kariera zawodowa w dziedzinie AI, ML i DL już jest coraz bardziej popularna, a w przyszłości informatycy i technicy z umiejętnościami z obszaru sztucznej inteligencji przejmą zadania, których żaden inny specjalista nie będzie w stanie wykonać. Sztuczna inteligencja stworzy wiele możliwości pracy programistycznej, głównie na polu inżynierii technicznej w przemyśle informatycznym. Oto przykłady niektórych zawodów związanych z AI.  

Architekt AI – dostarcza konkretne rozwiązania dla klientów, z którymi współpracuje, wykorzystując zdolności do tworzenia i utrzymywania architektury z wykorzystaniem wiodących technologii AI. Musi zrozumieć potrzeby klienta, by przełożyć je na rozwiązania biznesowe, zaplanować wdrożenie rozwiązań, wybierając odpowiednie technologie i oceniając ewolucję architektury w miarę zmian potrzeb klienta, a następnie je wdrożyć. Dlatego też rola architekta AI jest kluczowa dla każdego komponentu AI w ramach biznesu. 

Menager produktu AI – osoba zajmująca się zarządzaniem produktami wykorzystującymi sztuczną inteligencję, głębokie uczenie lub uczenie maszynowe w celu tworzenia lub ulepszania produktów. Menager produktu AI ma dwa podstawowe zadania: zdefiniowanie problemu technicznego AI oraz kierowanie wizją w procesie wdrażania i rozwoju produktu na podstawie wskaźników biznesowych.  

Data Scientist– po polsku danolog, osoba zajmująca się danymi, analizami statystycznymi, eksplorowaniem danych i analizą tzw. big data przy użyciu narzędzi AI w celu określenia trendów, czy wydobycia z danych innych istotnych informacji. Naukowiec danych przeprowadza analizę i interpretację danych w celu rozwiązania różnych problemów, optymalizacji wydajności i gromadzenia informacji pozwalających podjąć optymalne decyzje biznesowe. W 2012 roku Harvard Business Review opublikował artykuł, w którym opisał rolę naukowca zajmującego się danymi jako “najseksowniejszą pracę XXI wieku”. 

Inżynier oprogramowania AI – odpowiada więc za kompleksowe przygotowanie oraz wdrożenie programów opartych na AI, zna się doskonale na ich testowaniu i architekturze. Od inżynierów oprogramowania wymaga się, aby byli na bieżąco z najnowszymi narzędziami i trendami technologicznymi w nurcie AI. 

Inżynier etyki AI – sztuczna inteligencja i robotyka będą miały znaczący wpływ na rozwój ludzkości w najbliższej przyszłości, a wraz z ich rozwojem pojawiły się pytania dotyczące tego, co powinniśmy zrobić z tymi systemami, jakie ryzyko jest z nimi związane i jak możemy je kontrolować, tak, aby wdrożenia oparte na AI były etyczne. Inżynier etyki AI dba o kwestie etyczne, które pojawiają się we wdrożeniach AI, aby innowacje były tworzone dla dobra społecznego w obszarach prywatności i manipulacji danymi, interakcji człowiek-robot, autonomii i etyki maszyn.  

Specjalista ds. cyberbezpieczeństwa  utrzymanie sprawnego funkcjonowania sieci i ochrona wrażliwych danych wymaga stałego monitorowania i właściwego zarządzania bezpieczeństwem cybernetycznym. Specjalista w zakresie cybersecurity zarządza bezpieczeństwem cybernetycznym, realizuje swoje obowiązki poprzez planowanie i wdrażanie środków bezpieczeństwa we wszystkich systemach i sieciach informatycznych, monitoruje systemy pod kątem luk w zabezpieczeniach, projektuje skuteczne rozwiązania w celu ochrony systemów informatycznych i sieci komputerowych przed atakami cybernetycznymi, włamaniami, złośliwym oprogramowaniem i różnego rodzaju naruszeniami w danych.  

Inżynier robotyki – koncentruje się na budowaniu maszyn i systemów zrobotyzowanych odtwarzających ludzkie działania, tworząc aplikacje lub roboty dla takich gałęzi przemysłu jak górnictwo, produkcja, motoryzacja, usługi i inne. Często celem jest zaprogramowanie maszyn do wykonywania powtarzalnych, niebezpiecznych lub niezdrowych dla człowieka prac. Inżynier robotyki projektuje prototypy, buduje i testuje maszyny oraz konserwuje oprogramowanie do sterowania. Prowadzi również badania w celu znalezienia najbardziej opłacalnego i bezpiecznego procesu produkcji systemów zrobotyzowanych. 

Technik ds. konserwacji robotów – technicy z dziedziny robotyki pomagają inżynierom produkcji, mechanikom i elektronikom we wszystkich fazach projektowania, rozwoju, produkcji, testowania i eksploatacji robotów. Technicy konserwacji robotów są zatrudniani przez producentów i dystrybutorów robotów lub przez użytkowników robotów. Technicy ci są często odpowiedzialni za wstępną instalację robota oraz są w stanie stworzyć własny program konserwacji i napraw. 

Zawody przyszłości w IT – Nowe stanowiska i nowe kompetencje związane z robotyzacją

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *

Przewiń do góry