Dirbtinis intelektas (DI) per kelerius metus iš futuristinės technologijos tapo kasdieniu darbo įrankiu, o „DI inžinierius“ tapo viena paklausiausių naujų pozicijų darbo rinkoje.
Tačiau kuo daugiau įmonių ieško tokių specialistų, tuo dažniau kyla klausimas: ar tikrai visi kalba apie tą pačią profesiją?
Kai atrankų specialistai paklausia darbdavių, ką šis žmogus turės daryti ryte atsisėdęs prie kompiuterio, atsakymai dažnai išsiskiria. Vieniems DI inžinierius yra duomenų mokslo ekspertas, kuriantis prognozavimo modelius ir algoritmus. Kiti tikisi „ChatGPT mago“, kuris automatizuos procesus ir suvaldys dokumentų chaosą. Dar kiti ieško kone mitinio „vienaragio“ – specialisto, kuris vienodai gerai išmanytų programavimą, duomenų analizę, verslo procesus ir DI sprendimų diegimą.
Darbo rinkoje terminas „DI inžinierius“ dažnai vartojamas taip, lyg apibrėžtų vieną aiškią profesiją. Tačiau praktiškai po juo slepiasi kelios skirtingos rolės, kurioms reikalingos nevienodos kompetencijos ir kurios sprendžia skirtingus verslo uždavinius.
Šiuo metu ryškėja bent dvi pagrindinės kryptys. Pirmoji – klasikinė duomenų ir mašininio mokymosi sritis, kurioje dirba duomenų mokslininkai, duomenų inžinieriai ir mašininio mokymosi specialistai. Jie renka bei apdoroja duomenis, treniruoja modelius, diegia juos į gamybinę aplinką, stebi, ar prognozės atitinka realybę ir koreguoja sprendimus, kai situacija rinkoje pasikeičia. Šios srities specialistams būtinos stiprios matematikos, statistikos ir programavimo kompetencijos, nes jie iš esmės kuria ir prižiūri DI „variklį“, ant kurio vėliau statomi visi kiti sprendimai.
