Buzz
Các doanh nghiệp đang tìm kiếm những chuyên gia có hiểu biết sâu rộng về lĩnh vực của họ và có kỹ năng về AI để bổ sung vào đó.
Nhiều chuyên gia và sinh viên quan tâm đến lĩnh vực AI. Thay vì từ bỏ con đường hiện tại để trở thành Nhà Khoa Học Dữ Liệu hoặc Kỹ Sư Máy Học, hãy xem xét việc phát triển kỹ năng AI để bổ sung cho hiểu biết chuyên môn hiện có của bạn.
Hiện tại, nhu cầu về nhân viên có kỹ năng AI đang rất lớn. Tuy nhiên, bạn có thể tưởng tượng việc tìm kiếm những người hiểu biết cả về AI và di truyền học, AI và vật lý hoặc AI và tâm lý sẽ không dễ dàng. Chúng ta có thể gọi những công việc này là 'AI + X'.
Các doanh nghiệp đang chi hàng triệu USD để tuyển dụng những cá nhân có kỹ năng AI + X và đào tạo những chuyên gia về AI cho riêng họ. Các nhà khoa học, kỹ sư và nhà phân tích từ các lĩnh vực khác nhau có khả năng tính toán và lập trình mạnh mẽ, giúp họ nắm bắt nhanh chóng kiến thức cơ bản về AI: học máy, khoa học dữ liệu hoặc kỹ năng lập trình phần mềm. Những người kết hợp nền tảng của kỹ năng AI với kiến thức chuyên môn về lĩnh vực của mình sẽ trở thành những nhà lãnh đạo trong nhiều ngành công nghiệp.
Đa số các doanh nghiệp đang tìm kiếm những cá nhân có năng lực đa chiều, như ví dụ dưới đây:
Những cá nhân AI + X có thể nhanh chóng bắt đầu làm việc, giúp các doanh nghiệp nắm bắt các cơ hội kinh doanh mới một cách nhanh chóng hơn. Việc huấn luyện một kỹ sư sinh học về AI có thể mất hàng tháng, trong khi việc huấn luyện một học viên AI để hiểu về sinh học có thể mất nhiều năm trước khi đạt được kết quả. Đối với những chuyên gia trong lĩnh vực chuyên môn của họ, việc phát triển kỹ năng AI có thể được coi là một khoản đầu tư đáng giá hơn nhiều.
Là một chuyên gia AI + X, bạn có điều kiện đặc biệt để xây dựng các mô hình cho ứng dụng mà không cần phải là chuyên gia về AI. Bạn hiểu về cơ sở lý luận và kỹ thuật cho các quyết định khác nhau, nhưng cũng nhận ra hạn chế của học máy. Các chuyên gia AI sẽ giúp bạn phát triển những mô hình đó cho một số lượng lớn người dùng hơn.
Trong lĩnh vực y học, nếu bạn tạo ra một mô hình để phân loại xem một bệnh nhân có cần phẫu thuật ung thư nguy cơ cao hay không, mô hình có thể có độ chính xác 95%. Nhưng là một nhà khoa học dữ liệu, bạn không thể đánh giá được con số này. Nhưng nếu bạn cũng là chuyên gia về ung thư, bạn sẽ hiểu được tác động của việc dự đoán sai 5% đối với bệnh nhân, cũng như các vấn đề mà bệnh viện hoặc bác sĩ không cần phẫu thuật phải đối mặt. Bạn sẽ biết được những con số và kết quả nào là chấp nhận được và mô hình cần được tinh chỉnh ở điểm nào. Điều này là quan trọng trong việc xây dựng và triển khai các mô hình AI thành công, và chỉ có thể thực hiện được khi có kiến thức chuyên môn.
Chúng tôi đã nghiên cứu về lý do tại sao sinh viên không đến từ Khoa học máy tính vẫn đạt hiệu quả cao trong các dự án AI chất lượng và chúng tôi tìm thấy ba lý do chính:
Điều này giúp sinh viên không phải từ lĩnh vực Khoa học máy tính hiểu dữ liệu của họ và giải thích kết quả một cách nhanh chóng.
Để hiểu được sự quan trọng của điều này, hãy tưởng tượng một người không biết nói tiếng Hindi cố gắng tạo ra một hệ thống chuyển đổi văn bản thành giọng nói tiếng Hindi. Điều này gần như là không thể. Nhưng Dinesh Chaudhary đã làm được điều đó trong vòng 10 tuần vì anh ấy là người bản địa.
Họ có khả năng truy cập dữ liệu đặc biệt nhanh hơn so với những người chỉ sử dụng internet. Sinh viên từ các ngành khác nhau có thể nhận được dữ liệu đáng kinh ngạc từ các phòng thí nghiệm của họ để sử dụng cho việc đào tạo mô hình AI. Tương tự, nếu bạn là một kỹ sư kết cấu tại một công ty dầu khí, bạn có thể có ảnh hưởng trong lĩnh vực mà kỹ sư học máy tại một công ty công nghệ không bao giờ có được.
Các sinh viên này thường dành nhiều thời gian hơn cho các dự án của họ không chỉ vì đó là cách mới để tiếp cận lĩnh vực họ lựa chọn và thường là nơi họ thực hiện những nghiên cứu đột phá mà còn vì họ đam mê những gì mình làm.
Với sự đào tạo phù hợp, các chuyên gia có thể đạt được hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề thực tế bằng AI chỉ trong vài tháng. Trong ngữ cảnh kinh doanh, điều này có thể giúp một công ty nhận ra xu hướng trong dữ liệu của họ trước khi hết vốn hoặc trước khi đối thủ cạnh tranh chậm hơn.
Bằng cách phát triển kỹ năng AI để hỗ trợ chuyên môn của bạn, bạn sẽ có thể:
Trong vòng 5 năm tới, dự kiến thị trường phần mềm AI sẽ tạo ra doanh thu lên đến 126 tỷ đô la. AI + X sẽ là động lực chính thúc đẩy sự tăng trưởng bùng nổ đó. Bạn sẽ tham gia vào cuộc cách mạng này không?
Tóm tắt
