AI-лидерство: как преуспеть в мире искусственного интеллекта? Часть 1. Microsoft Bing

ne/>

      AI и рынок труда

      AI может улучшать процессы и результаты работы, заменяя человека в скучных и однообразных задачах, а также подсказывая работникам оптимальные решения на основе анализа больших данных. Это может приводить к росту доходов и благополучия, а также к появлению новых рабочих мест в областях, связанных с созданием, управлением и поддержкой AI.

      Однако AI также может угрожать некоторым типам работы, особенно для тех, которые требуют низкого уровня квалификации, образования или креативности. По некоторым данным, до 47% рабочих мест в развитых странах и до 69% в развивающихся странах могут быть под угрозой автоматизации из-за AI в ближайшие десятилетия. Это может приводить к сокращению рабочих мест, падению заработной платы, увеличению неравенства и социальной напряженности.

      Поэтому необходимо подготовиться к изменениям, которые несет AI на рынке труда. С одной стороны, это означает повышение уровня образования и навыков работников, чтобы они могли конкурировать с машинами или работать в команде с ними. С другой стороны, это означает пересмотр системы социальной защиты и налогообложения, чтобы обеспечить достаточный доход и социальную помощь для тех, кто может потерять работу или перейти на менее оплачиваемую работу.

      AI и экономика

      AI также может иметь существенное влияние на экономику в целом. Искусcтвенный интеллект способствует экономическому росту и инновациям, увеличивая производство товаров и услуг, сокращая издержки и расширяя рынки. По некоторым оценкам, AI может добавить до 15% к мировому ВВП к 2030 году.

      AI создает новые проблемы и риски для экономики. Например, AI усиливает монополизацию и концентрацию рынков, поскольку немногие компании, которые владеют большими данными и алгоритмами, могут получать несоразмерные выгоды от AI. Это может снижать конкуренцию, инновации и благосостояние потребителей. Кроме того, AI может угрожать безопасности и конфиденциальности данных, поскольку машины могут быть подвержены взлому, манипуляции или злоупотреблению. Это нарушает права и свободы людей, а также подрывает доверие и сотрудничество в обществе.

      Поэтому необходимо регулировать и контролировать развитие и применение AI в экономике. С одной стороны, это означает создание этических и юридических норм и стандартов, которые будут гарантировать соблюдение прав человека, защиту данных и ответственность за действия AI. С другой стороны, это означает поощрение сотрудничества и диалога между различными заинтересованными сторонами, такими как правительства, бизнес, наука, общественность и международные организации, чтобы согласовать цели и интересы, связанные с AI.

      2. Профессии и специализации, которые будут самыми высокооплачиваемыми в эпоху AI

      AI/ML-инженер

      AI/ML инженер – это специалист, который занимается разработкой, обучением и тестированием алгоритмов машинного обучения (ML) и нейронных сетей (NN) для решения различных задач. Он должен уметь:

      ● программировать на языках Python, R, Java или C++

      ● использовать фреймворки TensorFlow, PyTorch, Keras или Scikit-learn

      ● работать с данными в форматах CSV, JSON, XML или SQL

      ● понимать математические основы ML и NN.

      AI/ML инженеры нужны крупному бизнесу, на Indeed есть множество очень крутых вакансий от Google, Facebook, Deloitte, Nissan, BBC, Amazon и других лидеров рынка в самых разных сферах. Средняя зарплата в США составляет около 120 тысяч долларов в год.

      Data Scientist

      Data Scientist – это специалист, который занимается анализом данных для выявления закономерностей, тенденций и аномалий, а также созданием моделей для прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов. Он должен уметь:

      ● работать с данными в разных форматах и источниках

      ● использовать статистические и визуальные методы для изучения данных

      ● применять ML и NN для построения моделей и оценивать их качество.

      Data Scientist – одна из самых востребованных профессий 2023 года по версии World Economic Forum. Data Scientist нужны практически всем отраслям и компаниям, которые хотят использовать данные для принятия лучших решений. Средняя зарплата в США составляет около 100 тысяч долларов в год.

      Data Engineer

      Data Engineer – это специалист, который занимается сбором, хранением, обработкой и передачей данных для анализа и моделирования. Он должен уметь:

      ● работать с большими объемами данных (Big Data)

      ● использовать облачные платформы (Cloud Computing)

      ● применять распределенные системы (Distributed Systems) и потоковые технологии (Streaming Technologies)

      ● знать языки программирования и базы данных.

      Data Engineer – это важная роль в команде Data Science, поскольку он обеспечивает качество и доступность данных для аналитиков и ML-инженеров. Data Engineer также нужны компаниям, которые работают