Xu hướng phát triển của AI và ML
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và học máy (Machine Learning – ML) là những công nghệ được ứng dụng rất nhiều trong nhiều lĩnh vực trong những năm gần đây. Việc ứng dụng các công nghệ này vào việc cá nhân hóa và giao tiếp khách hàng, phân tích và xử lý dữ liệu cũng như một loạt các ứng dụng khác được dự đoán sẽ tiếp tục phát triển trong những năm tới. Một báo cáo của IDC cho thấy có tới 3/4 ứng dụng doanh nghiệp có thể dựa vào AI trong năm tới. Chẳng hạn như Salesforce, ngoài thương vụ thâu tóm Slack đình đám vừa qua thì cũng vừa ra thông báo việc cho ra đời Einstein Automate, một giải pháp tự động hóa quy trình làm đầu cuối (end-to-end) giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn dựa trên công nghệ AI. Amazon cũng vừa cho ra mắt 5 dịch vụ machine learning giúp các khách hàng cải thiện hiệu quả hoạt động, kiểm soát chất lượng, bảo mật và an toàn.
Dự đoán về thị trường việc làm trí tuệ nhân tạo
Do ứng dụng của AI và ML ngày càng rộng rãi, các chuyên gia (về AI và ML) có kỹ năng phù hợp có thể tìm kiếm cơ hội việc làm trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Các ứng viên đủ điều kiện có thể mong đợi mức lương và một vị trí tốt. Báo cáo của Analytics Insight dự đoán sẽ có hơn 20 triệu việc làm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo vào năm 2023, tăng từ 4 triệu trong năm 2018 tính theo thị trường toàn cầu. Riêng trong năm 2021, sẽ có khoản 10 triệu việc làm về trí tuệ nhân tạo trên toàn cầu
Gus Walker, giám đốc sản phẩm của Veritone, một AI công ty công nghệ có trụ sở tại Costa Mesa, California, cho rằng vào năm 2021, sẽ có ngày càng nhiều cơ hội cho các chuyên gia AI và ML về an toàn công cộng (publish safety), ngân hàng, fintech, chăm sóc sức khỏe. Các ngành này có tiền đầu tư vào AI và ML và có cơ hội lớn nhất để thấy khoản đầu tư nhanh chóng thành công. Đại dịch đã khiến các ngành công nghiệp bị ảnh hưởng nặng nề nhất phải lùi lại một bước và xem xét cách họ có thể tận dụng AI và ML để xây dựng lại hoặc điều chỉnh theo cách bình thường mới.
Kỹ năng cần có để làm việc trong lĩnh vực AI và ML
Các kiến thức chuyên môn về thu thập và chuẩn bị dữ liệu, cũng như về phân tích dữ liệu là những kỹ năng được yêu cầu cao nhất khi tuyển dụng trí tuệ nhân tạo. Walker nói thêm: “Các tổ chức cần thuê những cá nhân có thể xác định dữ liệu đào tạo (training data) và chú thích dữ liệu một cách chính xác. “Họ cần những người có thể duy trì tập dữ liệu đào tạo ngày càng lớn cũng như có thể phân tích dữ liệu để tạo ra các bộ dữ liệu mục tiêu (target datasets) cho các mô hình tùy chỉnh.”
Điều này có nghĩa là các công ty sẽ yêu cầu các chuyên gia phải quen thuộc với việc đào tạo và điều chỉnh thuật toán. Các ứng cử viên cũng cần phải có kinh nghiệm trong AI và DevOps để thiết lập thành công bộ dữ liệu và thực hiện việc tích hợp và triển khai liên tục (CI/CD pipelines) để các thuật toán luôn được cập nhật.
“Số hóa sẽ làm cho dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc (structured and unstructured data ) sẽ được tận dụng nhiều hơn.Điều này sẽ làm tăng nhu cầu về AI” Walker chỉ ra. “Các doanh nghiệp cần một người có thể duy trì việc triển khai sản phẩm xuyên suốt.”
Đa dạng kỹ năng và sự đáp ứng cần có
Đối với Terry Simpson, nhà truyền bá công nghệ tại Nintex, một công ty quản lý quy trình và tự động hóa quy trình làm việc có trụ sở tại Bellevue, WA, các bộ kỹ năng xoay quanh trí tuệ nhân tạo và máy học khác nhau giữa các thái cực.
Ông nói: “Một mặt, bạn có nhà phát triển kỹ thuật có thể đưa ra kết quả mong muốn và xây dựng thuật toán hoặc chuỗi các bước để thực hiện một nhiệm vụ ở định dạng có thể lặp lại. Mặt khác, bạn có nhà phân tích kinh doanh, người cần xác định và hiểu doanh nghiệp đang cần gì và nhìn thấy tầm nhìn về cách tự động hóa nó.”
Simpson giải thích giữa hai thái cực này, bạn sẽ tìm thấy một nhóm nhỏ các cá nhân có sự cân bằng phù hợp giữa kiến thức của nhà phát triển và kiến thức của nhà phân tích kinh doanh. “Đây là những bộ kỹ năng đang được yêu cầu,” ông nói và chỉ ra rằng hầu hết các tổ chức chỉ mới bắt đầu hiểu cách AI và ML có thể có tác động chiến lược tích cực.
Simpson lưu ý: “Ai đó có khả năng kỹ thuật cao nhưng thiếu hiểu biết về công việc kinh doanh sẽ không thể thành công. Mặt khác, một người hiểu khía cạnh kinh doanh, nhưng không đủ kỹ thuật để hiểu AI và ML, cũng sẽ không thành công. Tìm kiếm sự cân bằng giữa hai điều này là điểm tốt cho một ứng cử viên tuyệt vời trong AI và không gian ML ”
Simpson nói thêm rằng, khi các công ty trưởng thành, họ nhanh chóng nhận thấy rằng họ cần những nhân viên toàn thời gian hiểu rõ về AI và các công cụ ML trên thị trường: “Họ không chỉ cần các chuyên gia, họ thực sự cần một nhóm trong số trong các chuyên gia có các kỹ năng đa dạng trong lĩnh vực này để luôn cập nhật về các dịch vụ khác nhau và có khả năng triển khai”.
Khai thác quy trình (process mining) là một lĩnh vực mà các doanh nghiệp có kế hoạch đầu tư nhiều hơn vì nó liên quan đến việc sử dụng AI và ML để tìm các quy trình bên trong mạng có một mẫu (patten). Sau khi được tìm ra, các chuyên gia có thể sắp xếp hợp lý và tự động hóa các mẫu này. Trong nhiều trường hợp, một nhà phân tích kinh doanh hoặc cá nhân sẽ không bao giờ có thể xác định được mô hình mà không có các công cụ AI.
Như Walker đã lưu ý, có thể thấy AI và ML được sử dụng ngày càng tăng trong các công cụ call center để giúp sắp xếp các nguồn lực cần thiết để phục vụ khách hàng. Các chuyên gia bán lẻ có thể dựa nhiều hơn vào các ứng dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện công cụ đề xuất và dịch vụ được cá nhân hóa theo yêu cầu.
“Các công ty cần một người quen thuộc với trí tuệ nhân tạo và có thể xem xét các vấn đề hiện tại và xác định nơi AI có thể được áp dụng, ”ông nói. “Tiếp theo, họ cần những chuyên gia có thể phát triển và triển khai AI giải pháp cho dù nó được xây dựng trước hay tại một thời điểm. ”
Cuối cùng, Walker giải thích, các doanh nghiệp nên có một người có kinh nghiệm phân tích dữ liệu để đảm bảo rằng các sản phẩm và dịch vụ đang thực sự cải thiện nhờ AI và ML. Trong suốt năm 2021, chúng ta có thể sẽ thấy nhiều AI sử dụng bởi các doanh nghiệp nhỏ và các tổ chức giáo dục và chắc chắn khi có AI các ngành sẽ được tăng tốc. ”
Theo ITguru.vn
