- Արհեստական բանականությունը (AI)` որպես ապագայի աշխատանք,
- AI-ի դրական ազդեցությունը տնտեսական աճի վրա,
- AI մասնագիտական թրեյնինգներ,
- AI աշխատանքներ։
Մինչ մենք փորձում ենք ադապտացվել բումային փոփոխություններին, որոշ մասնագիտություններ այս ընթացքում սկսել են հարմար դիրքավորվել աշխատաշուկայում՝ գրավելով ու աճեցնելով նոր «գերտաղանդներ»։ StaffBlog-ի այս շարքը նվիրում ենք հենց այդ ազդեցիկ ապագա մասնագիտություններին։
Այսպիսով, այսօր մեր հյուրն է արհեստական բանականությունը։ Քանի դեռ ոչ բոլորիս համար է պարզ, թե վերջնահաշվարկում արհեստական բանականությունն ինչ ազդեցություն կունենա մեր աշխատանքի վրա, փորձենք մեկ բառով նկարագրել՝ նորարարական։ Թերևս շատ լավ ծանոթ ենք այն բացասական տեսակետներին, թե իբր արհեստական բանականությունը կփոխարինի մարդկանց ու շատերին կզրկի աշխատանքից։ Եկեք խոստովանենք, որ սա երևույթի միայն մեկ կողմն է, իսկ մյուս կողմում ժամանակը սլանում է, գաղափարները հասունանում են ու ծնվում են նորանոր բիզնեսներ՝ ավտոմատացնելով մեխանիկական գործընթացները, և, հետևաբար, ստեղծելով ժամանակին համահունչ նոր աշխատատեղեր։
Օրինակ, լսած կլինեք «Համակարգիչ» (Computer) մասնագիտության մասին։ Ո՛չ, ո՛չ, դա բնավ այն սարքավորումը չէ, որով այսօր շատերս աշխատում ենք։ 17-րդ դարում համակարգիչ սովորաբար կանայք էին, ովքեր ամբողջ օրը ձեռքով հաշվարկներ էին անում առանց որևէ հաշվիչի։
Արդյո՞ք այժմ ավտոմատացումը զրկել է նման գիտելիքներ ունեցող մարդկանց իրենց աշխատանքից։ Իհարկե, ոչ, այժմ այդ ժամանակը հատկացվում է համակարգչային ծրագրերով օպտիմալ եղանակով ավելի բարդ խնդիրներ լուծելու և գործընթացներն առաջ տանելու համար։
Նույնը հեշտությամբ կարող ենք ասել արհեստական բանականության մասին, այն ոչ թե մեր կյանք է մուտք գործել մեզ աշխատանքից զրկելու համար, այլ օգնելու, որ մենք այն լավ ու էլ ավելի լավ կատարենք:
«AI-ը վիթխարի փոխակերպող ուժ ունի, այն կարող է բարելավել շատուշատ ոլորտների արդյունավետությունը՝ հնարավորություն տալով մեծ արժեք ստեղծող ծառայությունների ձևավորմանը, որն էլ իր հերթին կհանգեցնի տնտեսական աճին»,- նշել է Microsoft ընկերության Mixed Reality Education ղեկավար Դեն Այուբը։
Եվ հենց այս նպատակով էլ բիզնեսները մեծ կարևորություն են տալիս հավելվածներում արհեստական բանականության ալգորիթմների ներդրմանը։ Օրինակ, staff.am-ում արհեստական բանականությամբ հզորացված HR Tech գործիքներն օգնում են ռեքրութերներին էլ ավելի արագ ու հեշտ գտնել համապատասխան թեկնածուներին։
Ըստ Գարթների՝ համաշխարհային առաջատար ուսումնահետազոտական ընկերության 2019թ․ զեկույցի, AI-ով աշխատող ձեռնարկատիրական հավելվածների թիվը վերջին չորս տարիների ընթացքում 270% աճ է գրանցել՝ մեծացնելով որակյալ մասնագետների պահանջարկը։
Եվ ըստ staff.am-ի կողմից վերջերս կատարված ուսումնասիրության, համեմատելով նախորդ տարիներին արհեստական բանականության և տվյալագիտության մասնագետների պահանջարկի աճի տեմպը, մինչև 2024թ․-ը կանխատեսվում է մոտ 500 նոր աշխատատեղ այս ոլորտում։
Անկախ այն բանից, թե այս նոր տնտեսությունն ինչ ազդեցություն կունենա աշխատուժի և աշխատաշուկայի վրա, երիտասարդ մասնագետները, ուսանողները պետք է կարողանան օգուտ քաղել AI-ի ստեղծած հնարավորություններից։
«Այս պահին մեծ հետաքրքրություն կա AI-ի և մեքենայական ուսուցման (ML) նկատմամբ, սակայն պատկերացումները ոլորտի վերաբերյալ ամբողջական չեն։ Հայաստանի ամերիկյան համալսարանում կազմակերպվող «Բաց դռների օր»-վա ընթացքում մենք մասնակիցներին անպայման ուղղորդում տալիս ենք, և տեղեկացնում ենք, որ AI/ML-ն անվերջ մաթեմատիկա է։ Եթե սիրում ես ու պատրաստ ես խորասուզվել այդ ոլորտի մեջ, ապա այն քոնն է», – նշեց Հայաստանի ամերիկյան համալսարանի (ՀԱՀ) Տվյալագիտության ծրագրի ղեկավար Հաբեթ Մադոյանը։
Միանշանակ, ոլորտ մուտք գործելն այդքան էլ հեշտ չէ, սակայն բնագիտական ուղղվածություն ունեցող մոտիվացված մասնագետների համար, ովքեր առանձնանում են իրենց համառությամբ, հետաքրքրասիրությամբ ու վստահությամբ, AI-ում կարիերան խոստումնաշատ կլինի։ Այսինքն, ինչպես մյուս ոլորտներում, հաջողություններն ինքնըստինքյան չեն լինում, այն կախված է անհատական նախաձեռնողականությունից, թե ինչ գիտելիքներ ու հմտություններ ձեռք կբերվի։ Օրինակ, ստորև կարող եք ծանոթանալ մի քանի գործիքների ու լեզուների, որոնց անհրաժեշտ է տիրապետել AI-ում հաջողակ կարիերա ունենալու համար․
- Ծրագրավորման լեզուներ։ Python, Java, C/C++, SQL, R, Scala, Perl
- Մեքենայական ուսուցման ֆրեյմուորքեր։ TensorFlow, Theano, Caffe, PyTorch, Keras, MXNET
- Ամպային պլատֆորմներ։ AWS, Azure, GCP
- Աշխատանքի ընթացքի կառավարման համակարգեր։ Airflow, Luigi, Pinball
- Մեծ տվյալների գործիքներ։ Spark, HBase, Kafka, HDFS, Hive, Hadoop, MapReduce, Pig
Իսկ թե ինչպես կարող եք փոխել ձեր մասնագիտական ոլորտը և այս ինդուստրիայում նոր կարիերա սկսել, իր խորհրդով կիսվեց Հաբեթ Մադոյանը․
«Այն մասնագետներին, ովքեր փորձում են մուտք գործել Արհեստական բանականության և տվյալագիտության ոլորտ այլ մասնագիտական հիմքով, խորհուրդ կտամ ձեռք բերել ֆունդամենտալ որոշ գիտելիքներ, մասնավորապես, հավանականության տեսություն, ալգորիթմներ, տվյալների կառուցվածք»։
Հավասարապես կարևոր է, ինչպես ստուգել այս գիտելիքների իմացությունը, այնպես էլ շարունակ ձեռք բերել նորը՝ մրցակցային դիրք զբաղեցնելով պոտենցիալ գործատուների մոտ։
