Штучний інтелект нині – це ключова технологічна тенденція, що автоматизує процеси, аналізує дані та розв’язує складні завдання. Ринок AI стрімко зростає, відкриваючи нові можливості для бізнесу та інновацій.
За прогнозами експертів, ринок штучного інтелекту продовжить стрімко зростати до 2030 року, що зумовлено постійним розвитком технологій та розширенням сфер їх застосування. Це створює нові можливості для бізнесу, сприяє розвитку інновацій та підвищенню ефективності виробництва.
У 2025 році попит на спеціалістів у сфері AI буде залишатися високим. Компанії з різних галузей потребуватимуть фахівців з досвідом роботи в машинному навчанні, комп'ютерному баченні, обробці природної мови та інших напрямках AI для розробки та впровадження нових технологій.
Тож розгляньмо популярні професій у сфері AI, необхідні навички та інструменти для кожної з них.
Задачі AI Research Scientist: робота над створенням нових алгоритмів, моделей та методів для вдосконалення ШІ. До функцій входить дослідника у галузі ШІ вивчення інновацій у ШІ-сфері, створення прототипів рішень для складних задач та їх тестування.
Які знання та навички потрібні, щоб стати AI Research Scientist:
Основні інструменти AI Research Scientist:
Знання фреймворків TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, MATLAB, CUDA, бібліотек для візуалізації даних (Matplotlib, Seaborn), хмарних платформ (AWS, Google Cloud, Azure).
Роль Інженера з машинного навчання зосереджується на проєктуванні, впровадженні та розгортанні систем машинного навчання. До роботи інженера входить розгортання моделей ML, створення надійних інфраструктур для навчання, тестування та масштабування моделей. Важливими аспектами є оптимізація продуктивності моделей, обробка даних, моніторинг і технічне обслуговування систем.
Якими навичками має володіти ML інженер:
До задач Дата-інженера входить: проєктування, створення та підтримка інфраструктури даних для функціонування систем ШІ, створення конвеєрів для збору, очищення та зберігання даних, оптимізація архітектури даних, забезпечення їхньої безпеки та масштабованості.
Набір навичок та інструментів для Data Engineer:
Data Scientist зосереджується на отриманні цінної інформації та розробці рішень на основі даних. Аналітик даних поєднує аналіз даних, статистику та машинне навчання. Основні обов'язки Data Scientist: вивчення та інтерпретація великих наборів даних, розробка та впровадження прогнозних моделей для бізнес-задач, обробка відсутніх або шумних даних, створення інформаційних панелей, діаграм та звітів для зацікавлених сторін.
Щоб ефективно виконувати ці завдання, потрібні навички дата-аналітику:
Інженер комп’ютерного зору спеціалізується на розробці систем і алгоритмів, які дозволяють комп’ютерам інтерпретувати та обробляти візуальну інформацію, таку як зображення та відео.
CV-engineer застосовує методи комп’ютерного зору для розв’язання реальних задач, розробки алгоритмів виявлення, розпізнавання, сегментації та відстеження об’єктів, створення й оптимізація ML-моделей (за допомогою TensorFlow, PyTorch); реалізація CV-рішень для розпізнавання облич, автономного транспорту, медичної візуалізації тощо.
Також CV-інженер готує позначені набори даних, розгортає системи на периферійних пристроях, мобільних застосунках або в хмарі, забезпечує ефективність і масштабованість моделей. Його робота дозволяє машинам розуміти та аналізувати візуальний світ.
Навички інженера з комп'ютерного зору:
До ключових обов’язків NLP-Engineer входить:
Розробка систем, які дозволяють машинам розуміти та обробляти людську мову; очищення та підготовку текстових даних; створення та налагодження моделей NLP для таких завдань, як переклад, класифікація чи аналіз настроїв; впровадження функцій NLP у чат-боти, пошукові системи чи голосові помічники; підвищення продуктивності моделі для точності, швидкості та масштабованості.
Навички NLP-інженера:
До стеку функцій фахівця з ШІ-етики входить фокусування на етичних наслідках штучного інтелекту, забезпечення гарантії відповідальної розробки та розгортання ШІ-застосунків.
Обов'язки:
Здібності ШІ-етика: знання етичних принципів, розуміння соціальних наслідків ШІ, аналітичне мислення, комунікаційні навички, знання законодавства в галузі ШІ, володіння інструментами для аудиту алгоритмів, платформ для аналізу упередженості даних, фреймворків для етичного аудиту.
Роль AI-продакт менеджера полягає у керуванні розробкою та життєвим циклом продуктів або рішень на основі ШІ, гарантуючи, що вони відповідають потребам бізнесу та користувачів. Обов'язки AI Product Manager’а:
Софтскіли: стратегічне та аналітичне мислення, управління продуктом, комунікаційні навички, розуміння потреб користувачів.
Інструменти для ШІ-продакт менеджера включають застосунки для управління проєктами на кшталт Jira, MS Project, To Do та Trello, аналіз ринку, ШІ-інструменти для збору зворотного зв'язку від юзерів.
Архітектор ШІ виконує задачі: розробка та контроль впровадження систем ШІ в організації, стратегічне планування рішень ШІ відповідно до бізнес-цілей, створення масштабованих і ефективних архітектур для моделей ШІ та конвеєрів даних, вибір технології для реалізації та управління відповідністю, безпекою та етичними стандартами у системах ШІ.
AI Architects поєднують потреби бізнесу та технічну експертизу, стимулюючи ефективні ініціативи AI.
Ключові хардскіли для архітектора ШІ: проєктування складних систем, знання різних технологій ШІ, розуміння інфраструктури, лідерські якості, знання діаграм архітектури, хмарних сервісів (AWS, Google Cloud, Azure), інструментів для управління конфігурацією.
RPA-розробник займається автоматизацією повторюваних завдань і робочих процесів у бізнесі за допомогою RPA-ботів. Це програмні роботи, які автоматизують рутинні бізнес-процеси за вказаним сценарієм, виконуючи задачі замість людей.
Основні обов'язки RPA-розробника включають:
Результат роботи RPA-девелопера — оптимізація робочих процесів і потоків із використанням ботів, що дозволяє значно підвищити ефективність і знизити витрати.
AI-консультант надає підприємствам консультації щодо прийняття та впровадження рішень ШІ для покращення їхніх процесів і результатів. Цей фахівець оцінює бізнес-завдання, визначає, де ШІ може додати цінності, та розробляє стратегії впровадження.
Основні обов'язки AI-консультанта:
Навички ШІ-консультанта: глибоке знання бізнес-стратегій, принципів ШІ, управління проєктами, а також сильні комунікаційні здібності для взаємодії з клієнтами.
Сфера |
ШІ у 2025 |
Прогноз ШІ на 2030 |
Прогноз ШІ для України |
Бізнес |
Базова автоматизація (роботизовані каси, складські роботи) |
Автономні ланцюги постачання, прогнозне обслуговування |
Цифрова трансформація бізнесу, конкурентоспроможність українських компаній |
Аналітика AI потребує людського нагляду |
Рішення у реальному часі, люди втручаються рідше |
Оптимізація логістики |
|
Рекомендаційні алгоритми (Netflix, Amazon) |
Персоналізація в e-commerce, медицині, освіті |
Прогнозування попиту в агросекторі |
|
AI сприяє інноваціям у вузьких сферах (медицина, фінанси) |
Ключова роль у сталому розвитку нових галузей |
Смарт-системи управління містами |
|
Повсякденне життя |
AI у портативних пристроях, телемедицина |
Персоналізоване лікування, рання діагностика |
Мобільні застосунки для здоров’я та благополуччя |
Адаптивне навчання є, але слабка інтеграція |
AI-тренери, моніторинг продуктивності |
Освітні технології з ШІ |
|
Генеративний AI у розвагах |
AI-генерація фільмів, VR-досвід |
Сприяння цифровій грамотності, STEM-освіта |
|
Соціум та етика |
Проблеми приватності, упередженість алгоритмів |
Глобальні етичні стандарти та регулювання AI |
Розробка нацстратегії етики AI, дослідницькі центри |
AI вирішує екологічні проблеми локально |
Ключова роль у боротьбі зі змінами клімату |
Екологічна відбудова інфраструктури |
Фахівці зі штучного інтелекту є каталізаторами інновацій, підвищення ефективності та трансформації. Їхня здатність використовувати дані, створювати інтелектуальні системи та враховувати етичні аспекти сприяє формуванню майбутнього бізнесу й суспільства. Вони впливають на вдосконалення продуктів, послуг і створення абсолютно нових ринків.
Яку професію у сфері AI обрати новачку?
Для початку варто обрати сферу, яка вас найбільше цікавить: розробка моделей машинного навчання, аналіз даних, розробка програмного забезпечення для AI-систем тощо. Популярні стартові позиції: інженер з даних, науковець з даних, розробник ПЗ із ШІ.
Скільки часу потрібно для освоєння професії у сфері AI?
Час навчання залежить від вашого початкового рівня знань, обраної спеціалізації та присвяченого часу. Для отримання базових навичок може знадобитися кілька місяців інтенсивного навчання, а для глибокої спеціалізації – кілька років.
Чи обов’язково знати програмування для роботи в AI?
Для роботи у ШІ не обов’язково володіти знання мов програмування, проте для технічних фахівців знання програмування є ключовим для роботи в AI. Найчастіше вживані мови: Python, R, Java, C++.
Які спеціалізації в AI мають найбільший попит?
На разі ринок стрімко росте і зростає попит на кандидатів у ніші машинного навчання, глибокого навчання, обробки природної мови (NLP), науки з даних.
Чи потрібен диплом для роботи у сфері штучного інтелекту?
Диплом не завжди є обов’язковим, але він може значно полегшити пошук роботи та відкрити доступ до більш престижних позицій. Однак, наявність практичних проєктів, портфоліо є вирішальним.
Важливо пам’ятати, сфера AI постійно розвивається, тому важливо бути готовим до постійного навчання та самовдосконалення.