Hvordan vælger man en karriere inden for AI? | AI i erhvervslivet #54

En karriere inden for AI – hvilke muligheder tilbyder det?

Kunstig intelligens er til stede i næsten alle aspekter af erhvervslivet i dag, fra automatisering af produktionsprocesser til personalisering af onlinebutiktilbud til analyse af store mængder data. Selvom situationen er meget dynamisk, er der flere store karriereveje inden for AI:

  1. Ingeniørarbejde. AI- og maskinlæringsingeniører har analytiske sind og en passion for at løse komplekse problemer.
  2. Data. Data science, analysen og fortolkningen af data, er fundamentet for ethvert AI-projekt. Uden systemer til at indsamle og behandle rådata ville det være umuligt at bruge det effektivt.
  3. Anvendt AI. Ifølge McKinseys rapport “Technology Trends Outlook 2023” er anvendt AI en af de hurtigst voksende teknologisektorer. Det inkluderer forretningsimplementeringer af maskinlæring (ML), billedgenkendelse (Computer Vision) og naturlig sprogbehandling (NLP). En vigtig del af det er anvendelsen af AI til marketing og salg.
  4. AI-etik. En karriere inden for AI som etikansvarlig er et af de nye erhverv, der fokuserer på at skabe AI-politikker for organisationer og sikre overholdelse af loven.

I hvilke sektorer er der efterspørgsel efter AI-specialister?

Ifølge det amerikanske Bureau of Labor Statistics driver teknologiske fremskridt efterspørgslen efter eksperter inden for kunstig intelligens, som forventes at stige med 23 procent fra 2022 til 2032. Det er meget hurtigere end i andre industrier. Her er de vigtigste aktører:

  1. Finans — banker og investeringsfirmaer bruger big data og prædiktive algoritmer til at maksimere profit og forbedre svindelopdagelse.
  2. Landbrug — intelligente systemer gør det muligt at optimere afgrødeledelse og forbedre udbyttet – her kommer agroteknologer ind. Takket være deres arbejde er det muligt at minimere brugen af gødning og pesticider, bruge robotter og præcist målrette og ødelægge skadedyr.
  3. Sundhedspleje — AI ændrer medicinens ansigt ved at forbedre diagnostik og støtte telemedicin – job som “sundhedsdataanalytiker” er ved at opstå. AI bruges også i vid udstrækning i forskning til at udvikle nye lægemidler og behandlinger.

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

Hvilke færdigheder er nødvendige for at starte en karriere som AI-ingeniør?

AI-ingeniørjob er for personer, der er fascineret af teknologi og har programmeringsfærdigheder. For eksempel er AI-ingeniører, der udvikler personlige anbefalinger til platforme som Netflix og Spotify, ansvarlige for at udvikle algoritmer, der matcher indhold med brugernes præferencer.

Data Science — hvilke kompetencer har du brug for?

For at være en effektiv dataanalytiker er det essentielt at have tekniske færdigheder, såsom kendskab til programmeringssprog, der bruges i dataanalyse, for eksempel Python eller R, og datavisualiseringsværktøjer (som Tableau eller Power BI). Det er også vigtigt at kunne arbejde med store datasæt, hvilket kræver viden om databaser og SQL-forespørgsler.

Udover tekniske færdigheder er statistiske og matematiske færdigheder fundamentet for dataanalyse. De muliggør korrekt fortolkning og konklusioner. Derudover skal en analytiker have kommunikationsevner for effektivt at præsentere analyseresultater og anbefalinger. Kritisk tænkning og problemløsningsevner er også nyttige til at generere værdifulde forretningsindsigter.

En karriere inden for anvendt AI

AI-drevet marketing er ikke længere fremtiden, men en hverdag. Ved at bruge kundedata kan virksomheder skræddersy kommunikation og produkter til individuelle brugeres behov. Specialister skal kunne konfigurere salgschatbots eller anbefalingssystemer for at hjælpe med at personalisere onlinebutiktilbud. Det vil også være vigtigt at kunne bruge generativ kunstig intelligens, det vil sige:

  • chatbots som ChatGPT eller Bard, der kan hjælpe med marketingstrategier og indhold,
  • Midjourney eller DALL·E 3 til at skabe billeder, og
  • Runway eller Kaiber til videoinhold.

Kilde: Kaiber (https://kaiber.ai/dashboard)

AI-etik

Etik-specialister beskæftiger sig med et vigtigt aspekt af teknologi: udfordringer for privatlivets fred og algoritmers upartiskhed. Deres job er at sikre, at systemer baseret på kunstig intelligens bruges ansvarligt og i overensstemmelse med virksomhedens værdier og loven.

AI-platforme til træning – hvor kan man tilegne sig viden?

Den overflod af online læringsplatforme muliggør fleksibel træning i kunstig intelligens og selvforberedelse til en karriere inden for AI. Her er nogle anbefalede muligheder:

Uanset hvilken platform der vælges, er nøglen at kombinere læringsteori med praksis i form af prøveprojekter og løse reelle forretnings- og sociale problemer ved hjælp af AI og data science.

Kilde: Coursera (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai)

Hvilke bløde færdigheder værdsættes i AI-industrien?

På trods af den hurtige udvikling af teknologi vil visse kvaliteter forblive de samme. For at udvikle en karriere inden for AI vil kreativitet eller problemløsningsevner være nyttige. Evnen til at arbejde i et team betragtes også som en vigtig ressource, når man arbejder på AI-projekter.

Sammenfatning

At navigere gennem labyrinten af karrieremuligheder inden for kunstig intelligens kræver en grundig forståelse af både arbejdsmarkedets behov og dine egne evner. At forstå specifikationerne for forskellige roller og deres krav vil gøre det muligt for dig at vælge en karriere inden for AI, kortlægge en uddannelsesvej og fokusere på at udvikle de mest værdifulde bløde færdigheder. Kunstig intelligens udvikler sig i et hidtil uset tempo. At tilpasse din karrierevej til det vil kræve fleksibilitet, mod og kreativ tænkning. Men det kan vise sig at være nøglen til professionel succes.

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