Hvad laver specialister i kunstig intelligens? | AI i erhvervslivet #64

I både store virksomheder og små virksomheder er der en stigende efterspørgsel efter eksperter, der designer og implementerer avancerede algoritmer og dataanalyse for at gøre det muligt for virksomheder at operere mere effektivt. Men hvordan ser jobbet som AI-arbejdsspecialist ud, og hvorfor er det værd at investere i sådan talent?

AI-specialist. Definition og ansvar

En specialist i kunstig intelligens er en person, der kombinerer programmeringsviden med dataanalysefærdigheder og anvender moderne maskinlæring (ML) og dyb læring (DL) teknologier. Deres ansvar inkluderer at skabe algoritmer til at automatisere processer eller analysere store datasæt.

Selvom kunstig intelligens er et teknisk område, er der heller ikke mangel på personer med mindre krævende talenter blandt AI-professionelle. Udover ingeniører specialiserer nogle sig i AI-etik og lovgivning samt udviklere, der bruger AI-værktøjer til at skabe marketingindhold eller chatbots. AI-jobs inkluderer også projektledelse samt uddannelses- og træningsaktiviteter, der gør det muligt for andre at bruge AI-værktøjer mere og mere effektivt.

Men lad os fokusere på de professioner, der udgør det tætteste centrum af AI-specialister.

AI-ingeniør

En AI-ingeniør er en person, der designer, bygger og tester systemer baseret på kunstig intelligens, såsom chatbots, stemmeassistenter eller computerspil.

Det fokuserer på at udvikle værktøjer, systemer og processer, der gør det muligt at anvende AI på virkelige problemer. Den gennemsnitlige løn i USA er omkring $113.000 om året (ifølge Glassdoor, 2022).

Eksempler på AI-ingeniørens ansvar inkluderer:

  • oprettelse og administration af AI-udviklings- og produktionsinfrastruktur – for eksempel et datastyringssystem, der har til formål at forbedre kunstig intelligens-algoritmer, der anvendes i talegenkendelsesapplikationer,
  • gennemførelse af statistisk analyse og fortolkning af resultaterne for at forbedre organisationens beslutningsprocesser – for eksempel at identificere mønstre i brugen af mobilapps for at forbedre anbefalingsalgoritmer,
  • automatisering af AI-infrastrukturer for datavidenskabsteamet – for eksempel at skabe scripts og værktøjer, der automatiserer processen med at implementere AI-modeller, hvilket muliggør hurtigere innovation i produktionen.

Kilde: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Maskinlæringsingeniør

Hvad indebærer AI-arbejde for maskinlæringsingeniører (ML)? ML’er er involveret i at designe AI-systemer, der er ansvarlige for maskinlæring, samt vedligeholde og forbedre dem. Med andre ord skaber og optimerer de algoritmer, der lærer af data og automatisk forbedrer deres ydeevne. Blandt deres ansvar er:

  • Implementering af maskinlæringsalgoritmer – for eksempel udvikling og implementering af avancerede maskinlæringsalgoritmer til et e-handels produktanbefalingssystem,
  • Gennemførelse af eksperimenter og tests med AI-systemer – for eksempel at organisere A/B-tests for forskellige prædiktive modeller for at vurdere, hvilken der bedst forudsiger kundeadfærd,
  • Design og udvikling af maskinlæringssystemer – for eksempel at skabe et nyt maskinlæringssystem, der automatisk justerer marketingstrategier i realtid baseret på analyse af markedsdata.

Det er takket være deres arbejde, at vi kan nyde, for eksempel, stadig bedre fungerende stemmeassistenter som Siri og Alexa. Deres lønninger ligger i gennemsnit omkring $123.000 om året.

Dataingeniør

Dataingeniører konstruerer den infrastruktur, der er nødvendig for at indsamle og behandle enorme mængder information og overvåger dens flow og analyse for at udtrække værdifuld information og viden fra den. Med dette område af AI-arbejde kan onlinebutikker optimere deres lager baseret på salgsprognoser genereret af datadrevne marketing-systemer.

Dataingeniører, eller dataingeniører, bygger systemer, der indsamler, administrerer og transformerer rådata til nyttig information for forretningsanalytikere og andre fagfolk, der er involveret i at fortolke data til forretningsformål.

Den gennemsnitlige årlige løn her er $104.000.

Robotingeniør

Robotingeniører arbejder på at skabe og programmere robotter, der kan udføre forskellige opgaver i et fysisk miljø.

Deres AI-arbejde anvendes i mange industrier. Et af de mere berømte eksempler er robotterne, der bruges til at samle biler på produktionslinjerne hos bilgiganter som Tesla og General Motors. Effektiviteten af robotingeniører oversættes derfor til køretøjers kvalitet og sikkerhed for bilister og passagerer. Årlige lønninger ligger typisk omkring $99.000.

Kilde: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Data scientist

Er det muligt at være samtidig en fremragende programmør, en erfaren statistiker og have en dyb forståelse af den branche, som virksomheden opererer i? Kan denne person, der arbejder med AI, desuden demonstrere fremragende kommunikationsevner, præsentere sine analyser og prognoser med attraktive infografikker og diagrammer?

Disse er kravene, mange virksomheder stiller til data scientists.

Med data kan en dataekspert hjælpe finansielle virksomheder med at afdække skjulte mønstre af kreditbedrageri eller investere kapital, hvor historiske data viser den højeste sandsynlighed for afkast. En sådan ekspert har en gennemsnitlig løn på $113.000 om året.

AI-etik specialist

En AI-etik specialist beskæftiger sig med spørgsmål om moral og regulering relateret til kunstig intelligens. De vigtigste interesseområder for en person, der arbejder med sådant arbejde i AI, er:

  • Studere og evaluere virkningen af kunstig intelligens på mennesker, samfund, miljø,
  • Udvikling af etiske principper og standarder for området,
  • Oprettelse af virksomhedens AI-politikker og reguleringer for brugen af værktøjer, der stilles til rådighed af virksomheden til slutbrugere,
  • Sikring af lovligheden af løsninger udviklet af organisationen.

Støtten fra en sådan specialist kan være uvurderlig, når nye teknologier integreres, hvilket gør det muligt for organisationer at undgå PR-risici og ofte juridiske problemer, der kunne opstå, når AI-baserede løsninger implementeres forkert. I gennemsnit tjener en sådan ekspert omkring $100.000 om året.

Prompt-ingeniør

En prompt-ingeniør er en person, der skaber og tilpasser tekster eller spørgsmål, der bruges til at kommunikere med kunstig intelligens-baserede systemer eller til at stimulere deres kreativitet.

Denne relativt nye stilling involverer nylige udviklinger inden for generativ AI, såsom sprogmodeller (f.eks. GPT-4). Prompt-ingeniøren er ansvarlig for at “tale” med disse modeller for at generere ønskelige, meningsfulde og etiske svar.

Hvordan kan AI-arbejdsspecialister bidrage til væksten af din virksomhed?

At skabe sine egne eller implementere færdige løsninger baseret på kunstig intelligens kan hurtigt forvandle din virksomhed til en meget moderne organisation. At arbejde med AI er et svært felt, så lønningerne for specialister i kunstig intelligens er betydelige.

Men takket være dem kan du:

  • automatisere forretnings-, innovative og kreative processer og spare tid og penge samt øge effektiviteten af operationer,
  • indsamle, organisere og analysere data for bedre at forstå deres kunder samt detaljerne i deres produktions- eller logistikprocesser,
  • drage konklusioner fra data, og dermed træffe mere præcise forretningsbeslutninger, hvilket sparer penge.

Her er nogle eksempler:

  1. Forudsigelse af efterspørgsel og optimering af forsyningskæden – muliggør mere effektiv lagerstyring og reducerer omkostninger,
  2. Automatisering af marketing og salg, såsom annonce målretning – øger kampagneeffektiviteten og forbedrer ROI,
  3. Analyse af kundebehov og tilfredshed – hjælper med at tilpasse tilbud til markedets forventninger,
  4. Bedrageriopdagelse og risikanalyse – beskytter mod økonomiske tab og bedrageri,
  5. Automatisering af kundeservice (chatbots) – forbedrer kundeservice til en lavere omkostning,
  6. Personalisering af indhold og anbefalinger – øger engagement og salg gennem personlige tilbud,
  7. Oprettelse af et unikt bibliotek af prompts til hurtigt at generere PR-indhold til organisationen – hvilket gør ekstern kommunikation lettere og hurtigere.

Det er værd at overveje, hvor din virksomhed kunne implementere AI-arbejde for at optimere sine processer eller tjenester til kunderne.

Ansættelse eller outsourcing – hvordan kan man håndtere AI-talent mere effektivt?

Omkostnings- og præstationsanalyse viser, at det for mange små virksomheder kan være mere rentabelt at arbejde med en freelancer eller et eksternt firma end at ansætte og oprette en fuldtids intern IT-afdeling til at støtte AI-baserede systemer.

Samarbejde med uafhængige specialister virker særligt attraktivt i den indledende fase af AI-arbejde. Dette skyldes, at de undgår store indledende investeringer i teknologi og menneskelige ressourcer. Samtidig giver de adgang til højt kvalificerede specialister og færdige løsninger, der nemt kan skaleres, efterhånden som virksomheden vokser.

Det er dog værd at have en langsigtet strategi i tankerne. Hvis en virksomhed udvider brugen af kunstig intelligens i mange områder af forretningen, kan det på et tidspunkt være mere omkostningseffektivt at opbygge et internt team for at have fuld kontrol over nøgleforretningsprocesser.

AI-arbejde – opsummering

Kunstig intelligens åbner op for lovende nye karrieremuligheder for fagfolk, hvis færdigheder kombinerer avanceret teknisk viden med en forståelse for forretning og kundebehov.

Efterspørgslen efter sådant talent vil vokse, efterhånden som AI-applikationer bliver mere udbredte i forskellige industrier. Den unikke kombination af ingeniør- og forretningsfærdigheder gør arbejdet med AI til et af de mest interessante inden for nye teknologier.

Hvis du er interesseret i at arbejde med AI, er det nu det perfekte tidspunkt at begynde at lære og opbygge din projektportefølje.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-ekspert og instruktør, der coacher IT-afdelinger. Hans hovedmål er at hæve teamproduktiviteten ved at lære andre, hvordan man effektivt samarbejder, mens man koder.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-ekspert og instruktør, der coacher IT-afdelinger. Hans hovedmål er at hæve teamproduktiviteten ved at lære andre, hvordan man effektivt samarbejder, mens man koder.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

AI’s rolle i indholdsmoderation | AI i erhvervslivet #129

Virksomheder kæmper med at håndtere en stor mængde indhold, der offentliggøres online, fra sociale medieindlæg…

2 days ago

Sentimentanalyse med AI. Hvordan hjælper det med at drive forandring i erhvervslivet? | AI i erhvervslivet #128

I en tid med digital transformation har virksomheder adgang til en hidtil uset mængde data…

2 days ago

AI videoproduktion. Nye horisonter inden for videoinholdproduktion for virksomheder | AI i erhvervslivet #126

Forestil dig en verden, hvor dit firma kan skabe engagerende, personlige videoer til enhver lejlighed…

2 days ago

LLMOps, eller hvordan man effektivt håndterer sprogmodeller i en organisation | AI i erhvervslivet #125

For fuldt ud at udnytte potentialet i store sprogmodeller (LLMs) skal virksomheder implementere en effektiv…

3 days ago

Automatisering eller augmentation? To tilgange til AI i en virksomhed | AI i erhvervslivet #124

I 2018 havde Unilever allerede påbegyndt en bevidst rejse for at balancere automatiserings- og augmenteringsevner.…

3 days ago