Vuoi lavorare con l'intelligenza artificiale? Assicurati di migliorare la tua esperienza nel dominio
Per garantire che l’intelligenza artificiale sia affidabile, è necessaria una profonda esperienza nel settore. Ecco le competenze di cui hai bisogno.
Le competenze in materia di intelligenza artificiale e analisi dei dati sono molto richieste, ma non possono garantire il successo aziendale da sole. La competenza nel settore è vitale per il successo, quindi i professionisti che aspirano a una carriera nell’intelligenza artificiale devono estendere il loro apprendimento oltre la tecnologia.
Questa è la parola di Tendü Yogurtçu, PhD, chief technology officer di Precisely, che sostiene ruoli così estesi.
"Abbiamo bisogno di più persone per gestire l'intelligenza artificiale, ma abbiamo anche bisogno di più persone che abbinino quelle competenze sull'intelligenza artificiale e sui dati con competenze specifiche del dominio", ha detto a ZDNET al recente evento Trust 24 di Precisely presso la Drexel University di Filadelfia.
"Per sfruttare i migliori modelli linguistici, piccoli o grandi che siano, abbiamo bisogno di esperti del settore in grado di fornire quella profonda esperienza, per ottenere il risultato più affidabile."
Ha detto di pensare a una compagnia di assicurazioni che gestisce i dati sulla posizione, suggerendo che le sole competenze di intelligenza artificiale non aggiungeranno valore a questi dati: "L'ottanta per cento dei dati ha un attributo di posizione. Se sei una compagnia di assicurazioni e stai cercando di stabilire un prezzo con giusti livelli di rischio, è molto importante comprendere i confini della proprietà, la differenza tra due proprietà e se si è vicini alla linea di galleggiamento per effettuare una valutazione."
Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale e le competenze tecnologiche da sole non basteranno a garantire il successo nel settore sanitario, dove è richiesta una profonda esperienza nel settore delle procedure mediche. Inoltre, le sole competenze di intelligenza artificiale non possono garantire il successo nell’analisi finanziaria o nell’assemblaggio di fabbriche.
Questa situazione spiega perché Yogurtçu ha esortato professionisti o studenti in cerca di carriera nell’intelligenza artificiale e nelle tecnologie correlate ad aggiungere un’altra area di competenza. Gli esperti del settore concordano sul fatto che i membri dei team di intelligenza artificiale necessitano di competenze trasversali sia aziendali che tecniche.
"Nel caso dei risultati suggeriti dall'intelligenza artificiale, esiste il rischio di incomprensioni contestuali, risultati distorti o allucinazioni", ha detto a ZDNET Junaid Saiyed, CTO di Alation.
"È essenziale avere esperti del settore o persone coinvolte nel processo per verificare i suggerimenti dell'intelligenza artificiale, un approccio opportunamente riassunto come "Suggerito dalla macchina, verificato dall'uomo". Un controllo umano efficace richiede ruoli di monitoraggio chiari e trasparenza nei modelli di intelligenza artificiale per una facile interpretazione."
L'esperto o l'utente del settore "con la maggiore conoscenza di una situazione o di un'iniziativa dovrebbe avere l'autorità di annullare o invertire le decisioni dell'IA", ha affermato Saiyed. "Tuttavia, è essenziale che chiunque all'interno dell'organizzazione possa evidenziare i problemi attraverso un processo di governance trasparente per garantire responsabilità e miglioramento continuo."
Questa esigenza di una combinazione di competenze di settore e competenze di intelligenza artificiale è stata recentemente evidenziata in un’analisi del consulente Accenture. Mentre "le macchine automatizzano e aumentano il lavoro umano per i principali processi aziendali", le organizzazioni possono utilizzare un "mercato interno dei talenti per la collaborazione su richiesta, dove team di progetto dinamici possono ruotare all'interno e all'esterno dei progetti in base alle esigenze strategiche".
Gli autori di Accenture raccomandano alle aziende di continuare a evolvere la tecnologia e i ruoli specifici del settore per andare avanti. La chiave di questo approccio è l’implementazione di un approccio incentrato sul dominio alla modernizzazione dei dati.
"Le aziende pronte per la reinvenzione hanno una governance dei dati centralizzata e una visione della modernizzazione dei dati incentrata sul dominio", hanno affermato. “Ciò crea una solida base di dati pronta per la reinvenzione guidata dall’intelligenza artificiale”. Parte di questo processo è garantire che "le persone abbiano una chiara comprensione di come creare, gestire e consumare i dati".
L’analisi afferma inoltre che è importante “mettere le persone al centro della reinvenzione”, hanno esortato gli autori di Accenture. "Nell'era dell'intelligenza artificiale, ciò significa rimodellare la forza lavoro in modo che i nuovi ruoli si allineino alle esigenze aziendali man mano che la tecnologia si evolve. Significa offrire una formazione completa ai lavoratori in modo che possano prosperare nei loro ruoli e sfruttare appieno la potenza dell'intelligenza artificiale.
"Significa reinventare il lavoro e ripensare i processi e gli interi flussi di lavoro per ottenere una visione chiara di dove la generazione AI può avere il maggiore impatto nel servire i clienti, supportare le persone e raggiungere risultati aziendali."