Ponieważ sztuczna inteligencja staje się częścią wszystkiego, co robimy, rola analityka AI staje się coraz ważniejsza dla wielu firm. Ten typ analityka polega na algorytmach uczenia maszynowego do monitorowania, oceny, gromadzenia, przetwarzania i śledzenia informacji statystycznych z zestawów danych.
Ścieżka analityka AI jest bardzo poszukiwana ze względu na jej przyszły kierunek w wielu branżach, ale dlaczego staje się coraz ważniejsza? Oto niektóre obowiązki analityka AI i ich wpływ na przyszłość technologii.
1. Projektowanie lub analizowanie algorytmów
Jak dobry jesteś w zapamiętywaniu wzorów? Jako analityk AI musisz być ekspertem w projektowaniu i ocenie różnych wzorców algorytmów, ponieważ to właśnie z nich zbudowana jest większość oprogramowania AI. Algorytmy te mogą być ważne przy projektowaniu układu lub koloru, optymalizacji, szybkości, dostosowywaniu kanałów informacyjnych użytkowników, a nawet generowaniu obrazów.
Analityk sztucznej inteligencji współpracuje z zespołem innych naukowców i inżynierów danych nad modelowaniem statystycznym, przetwarzaniem języka naturalnego i uczeniem maszynowym. Na przykład możesz pracować nad kolejnym potężnym generatorem tekstu na obraz, takim jak Twórca NightCafe.
2. Ocena aplikacji oprogramowania
Chcesz mieć pewność, że aplikacje działają poprawnie? Opierając się na algorytmach uczenia maszynowego, analitycy AI na co dzień stale monitorują i oceniają dane. W tej pracy będziesz odpowiedzialny za analizę kodu źródłowego aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, co jest niezbędne do prawidłowego działania każdej aplikacji.
Może to obejmować dowolne inteligentne oprogramowanie zdolne do uczenia się i rozwiązywania problemów, takie jak firmowe chatboty, które rozmawiają z klientami lub Cortana w systemie Windows. Dzięki zaawansowanej technologii, takiej jak ta, jakość oprogramowania jest czymś, co chcesz wypróbować i przetestować, zwłaszcza jeśli jest to produkt komercyjny dla szerszej publiczności. Jeśli na przykład budujesz wirtualnego asystenta, chcesz, aby poprawnie odpowiadał na pytania klientów.
3. Badaj nową technologię sztucznej inteligencji
Uważasz się za wielkiego badacza? Sztuczna inteligencja ciągle się zmienia, więc badanie nowych technologii może pomóc w optymalizacji wydajności i szybszym rozwiązywaniu problemów. W końcu dzisiejsza ewolucja sztucznej inteligencji wynika z ciągłych badań.
W obliczu ciągłych informacji organizacje lub małe firmy mogą potrzebować nowego typu systemu, który dostosowuje się i uczy. Od generowania języka naturalnego po rozpoznawanie mowy, przetwarzanie zrobotyzowane lub programy do głębokiego uczenia się — technologia ta może pomóc firmom na wiele sposobów. Chcesz dowiedzieć się więcej o branży na tej ścieżce kariery? Tutaj jest jak zostać inżynierem sztucznej inteligencji.
4. Testowanie prototypów
Jak przydatne są twoje umiejętności krytycznego myślenia lub rozumowania? Prototyp to miejsce, w którym zawsze zaczynają się wszystkie produkty, niezależnie od tego, czy jest to aplikacja mobilna, czy produkt fizyczny. Im szybciej przejdą przez te etapy rozwoju, tym większy sukces odniosą. Analitycy AI jeszcze bardziej ułatwiają ten proces, testując prototypy.
Testy prototypów dostarczają cennych informacji zwrotnych, które analitycy mogą wykorzystać, aby uniknąć kosztownych błędów, dzięki czemu użytkownicy końcowi mogą uzyskać najlepsze możliwe wyniki. Można to zrobić poprzez testy użytkowników, na przykład system czatu, z którego klienci mogą korzystać na stronie internetowej nowej technologii. Innym przykładem może być pozyskiwanie opinii użytkowników na temat aplikacji w trybie beta. To cenne dla każdego zespołu.
Analitycy AI projektują analizę danych w oparciu o techniki uczenia maszynowego, aby przyspieszyć fazę testowania. Poprzez testowanie prototypów w czasie analitycy AI mogą odkryć szereg ukrytych możliwości, które twórcy mogli przegapić.
5. Pisanie kodu komputerowego
Czy jesteś niesamowity w językach komputerowych? Analitycy AI powinni dobrze znać się na pisaniu kodów komputerowych, bo tak powstaje sztuczna inteligencja. W sztucznej inteligencji kodowanie poprawia logiczne i analityczne zrozumienie danych, więc nauka kodowania pozwala analitykom sztucznej inteligencji rozwiązywać problemy związane z dużymi zbiorami danych.
Analitycy AI powinni mieć solidną znajomość języków programowania, takich jak R lub SAS, aby pomagać w gromadzeniu danych, analizowaniu statystyk lub wizualizacji danych. Ucząc się kodowania, analitycy mogą czyścić dane, zamieniać je na różne formaty, rozumieć błędy w bazach danych i przedstawiać nowe pomysły na wprowadzanie kolejnych rozwiązań.
6. Wspomaganie wydajności biznesowej
Jeśli chodzi o produktywność biznesową, analitycy AI pomagają firmie rozwijać się na wiele sposobów. Dzięki sztucznej inteligencji, która jest w stanie przewidzieć przyszłe analizy, analitycy mogą na przykład zmniejszyć liczbę błędów w sieciach łańcucha dostaw, dzięki czemu proces ten jest znacznie płynniejszy dla firm, które potrzebują produktów w krótkim czasie.
Analitycy AI zwiększają produktywność firm dzięki konserwacji predykcyjnej, monitorowaniu biznesowemu, monitorowaniu doświadczeń klientów i monitorowaniu przychodów. Jeśli istnieją ograniczenia czasowe lub liczby, które należy spełnić, analityk AI zna każdą część tego procesu i jest niezwykle cenny dla każdego zespołu.
7. Sporządzanie raportów
Analitycy AI w dzisiejszym zdigitalizowanym świecie współpracują ze specjalistami związanymi z eksploracją danych, uczeniem maszynowym, przetwarzaniem w chmurze i nie tylko. Mając to na uwadze, potrzebujesz doskonałej komunikacji, aby móc przygotowywać raporty, które są dokładne i sensowne.
Firmy potrzebują analityków AI do pracy w interdyscyplinarnych zespołach, więc jeśli zawsze byłeś osobą zorganizowaną, przygotowywanie raportów może być Twoim ulubionym obowiązkiem. Analityk AI jest odpowiedzialny za przygotowanie, pozyskiwanie i modelowanie modeli uczenia maszynowego, a także obsługę wszystkich liczb w zakresie produktów lub marketingu.
Specjaliści ci powinni również wiedzieć, jak przygotowywać raporty z badań, eksperymentów i rozwoju nowych podejść. Analitycy AI mogą następnie przedstawić swoje ustalenia, zaproponować sugestie i pomóc firmie w przyszłości. Chcesz poćwiczyć do roli AI? Tu są najlepsze wskazówki, dzięki którym Twoje raporty z projektów będą się wyróżniać!
8. Maksymalizacja zwrotów biznesowych
Czy rozwijasz się w biznesie, który może zwiększyć swoje przychody? Nie pomyślałbyś, ale analityk AI wnosi ogromną wartość do zwrotów biznesowych. Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, aby tak się stało, z pomocą marketingu ukierunkowanego, obsługi klienta, zautomatyzowanych przepływów pracy, optymalizacji cen produktów i wielu innych.
Odpowiednio analizując dane, analitycy mogą zwiększać i ustalać liczbę celów swoich projektów w każdym kwartale. Na przykład w witrynie technologicznej sztuczna inteligencja może personalizować treść reklamy w zależności od wcześniejszych wyników wyszukiwania. Sztuczna inteligencja może pomóc firmom zautomatyzować przepływy pracy za pomocą asystentów głosowych, na przykład do czytania wiadomości e-mail lub inteligentnych ekranów, które mogą skanować w poszukiwaniu złośliwego oprogramowania.
Analitycy AI są technologicznie innowacyjni
Dzięki analityce AI, zautomatyzowanej analizie danych i technologiom maszynowym zawód analityka AI obejmuje wiedzę opartą na danych, aby pomóc rozwiązywać wcześniej nierozwiązywalne wyzwania.
Wykorzystanie umiejętności analitycznych sztucznej inteligencji pomaga w zwiększaniu zaangażowania klientów, ulepszaniu opracowywania prototypów, ulepszaniu raportów i zwiększaniu zysków biznesowych. Analityk AI może ostatecznie ulepszyć przyszłość w świecie biznesu, a jako ścieżka kariery ma gwarancję rozwoju.
