Όποιος δουλεύει στον τομέα της τεχνολογίας γνωρίζει ότι γίνονται συχνές αλλαγές και ότι εμφανίζονται συνεχώς νέα προϊόντα και καινοτόμες υπηρεσίες: τεχνητή νοημοσύνη (AI), Big Data, Hadoop, Web 2.0 και άλλα πολλά. Ποια από όλες αυτές τις νέες τεχνολογίες, όμως, θα ανθίσει και θα προσφέρει περισσότερες ευκαιρίες και θέσεις εργασίας;
Καθώς πλησιάζουμε στο 2020, ένα πράγμα είναι σίγουρο. Η τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) είναι μια από τις πολλά υποσχόμενες τεχνολογίες και είναι πολύ πιθανό να κερδίσει πολλούς επαγγελματίες. Ήδη πολλοί έχουν στραφεί σε αυτή. Για παράδειγμα, η Έκθεση του LinkedIn για την Εργασία (LinkedIn 2020) αναφέρει ότι ο ειδικός σε θέματα Τεχνητής Νοημοσύνης είναι η πιο αναπτυσσόμενη θέση εργασίας. Τα τελευταία χρόνια το ποσοστό ζήτησης αυτών των επαγγελματιών έχει αυξηθεί σημαντικά (74% αύξηση κάθε χρόνο).
Αυτό σημαίνει ότι η ζήτηση γι’ αυτή τη θέση ξεπέρασε άλλες δημοφιλείς εργασίες, όπως τους μηχανικούς που ασχολούνται με τη ρομποτική (40% ετήσια αύξηση κατά την ίδια τετραετία), τους επιστήμονες data (37% ετήσια ανάπτυξη), τους full stack προγραμματιστές (35% αύξηση) και τους site reliability προγραμματιστές (34% ανάπτυξη).
Ακούγεται πολύ ενδιαφέρον, ωστόσο οι επαγγελματίες που θα εργαστούν στον τομέα του AI θα πρέπει να είναι πολύ καλά καταρτισμένοι για να αποκτήσουν μια θέση σε μια εταιρεία. Οι εργοδότες θέλουν AI επαγγελματίες, που είναι εξειδικευμένοι σε: μηχανική εκμάθηση, deep learning, Python, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και διάφορες πλατφόρμες όπως η TensorFlow. Πρόκειται για δεξιότητες που χρειάζονται αρκετό χρόνο για να αποκτηθούν και ένα ισχυρό υπόβαθρο στον προγραμματισμό και τα μαθηματικά.
Ωστόσο, υπάρχουν και κάποια ζητήματα από τη μεριά των εταιρειών. Τα στελέχη και οι εργοδότες ενθουσιάζονται με τις καινοτόμες τεχνολογίες και ζητούν άτομα που θα τους βοηθήσουν να τις εφαρμόσουν στις εταιρείες τους, όμως συχνά αντιλαμβάνονται ότι η εφαρμογή τους δεν είναι εύκολο πράγμα. Συχνά χρειάζεται πολύς χρόνος και μεγάλη προετοιμασία.
Επιπλέον, αρκετές από τις υπάρχουσες AI πρωτοβουλίες δεν είναι πλήρως επιτυχημένες (π.χ. πλατφόρμα Watson της IBM που δεν ανταποκρίθηκε στις προσδοκίες ορισμένων νοσοκομείων για την επιτυχή ανάλυση δεδομένων).
Παρ’ όλα αυτά, το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης (AI) αλλά και της μηχανικής εκμάθησης φαίνεται λαμπρό. Σύμφωνα με τη Burning Glass, που αναλύει εκατομμύρια δημοσιεύσεις για δουλειές στις Η.Π.Α., οι θέσεις εργασίες που αφορούν το ΑI αναμένεται να αυξηθούν κατά 40,1% κατά την επόμενη δεκαετία.
Εάν εργάζεστε στον τομέα της τεχνολογίας, θα πρέπει να εξοικειωθείτε όσο το δυνατόν περισσότερο με το ΑΙ. Στο διαδίκτυο μπορείτε να βρείτε πολλές πηγές από τις οποίες μπορείτε να αποκτήσετε γνώσεις. Η ίδια η Google προσφέρει μαθήματα και ασκήσεις, που αποτελούν μια καλή εισαγωγή στις έννοιες της μηχανικής εκμάθησης. Η Hacker Noon προσφέρει, επίσης, μια ενδιαφέρουσα ανάλυση της μηχανικής εκμάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης.
