piątek, 25 listopada, 2022
PRACA I KARIERASAS: specjalistów data science potrzeba więcej, niż dostarcza rynek edukacyjny

SAS: specjalistów data science potrzeba więcej, niż dostarcza rynek edukacyjny

-

tłumaczenia biuro tłumaczeń 123tlumacz.pl

SAS: specjalistów data science potrzeba więcej, niż dostarcza rynek edukacyjny

Biznes powszechnie wykorzystuje AI do automatyzacji manualnych zadań, podejmowania lepszych decyzji i poprawy jakości obsługi klienta. Konsumenci oczekują, że usługi publiczne również będą przyjazne i wspierane przez inteligentne maszyny. Sektor publiczny dysponuje ogromną ilością danych, dlatego potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji w tym obszarze jest o wiele większy niż w sektorze prywatnym. Może też skorzystać z doświadczeń i najlepszych praktyk innych branż, które miały okazję eksperymentować, uczyć się na błędach i rozwijać skuteczne strategie związane z wykorzystaniem AI.

Współpraca sektora publicznego i biznesu jest konieczna zarówno w zakresie wymiany wiedzy, jak i tworzenia regulacji prawnych gwarantujących wykorzystanie sztucznej inteligencji w sposób etyczny, z poszanowaniem prawa do zachowania prywatności. Istotne jest, aby organizacje publiczne zaczęły korzystać z AI również po to, aby poznać tę technologię i realnie kształtować politykę z nią związaną.

AI Act i Polityka AI

Europejską szeroką ramą tworzenia rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję jest zaproponowany przez Komisję Europejską „Artificial Intelligence Act”. Na krajowym gruncie powstała „Polityka dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od roku 2020”. W życie wprowadza ją Grupa Robocza ds. AI, która działa przy Kancelarii Premiera RP. W ramach GRAI pracują zespoły skupione m.in. na umiejętnościach cyfrowych, zdrowiu, badaniach, innowacyjności i wdrożeniach, a także na etyce i prawie.

Konieczny rozwój kadr

Wielu instytucjom brakuje odpowiednich kompetencji do realizacji projektów AI. Zapotrzebowanie na specjalistów w zakresie data science rośnie bardzo dynamicznie, a rynek edukacyjny na razie nie potrafi wypełnić tej luki. Częściowym rozwiązaniem problemu może być podnoszenie kompetencji pracowników wewnątrz organizacji. Koncepcja „citizen data scientist” zakłada, że specjalistów zajmujących się analizą danych można wyłonić z własnego zespołu pracowników nieposiadających wyższego wykształcenia w zakresie kierunków informatycznych czy matematycznych. Konieczne jest jedynie ich przeszkolenie, a nowe generacje narzędzi analitycznych pozwolą im w prosty i przyjazny sposób uzyskiwać wyniki bazujące na zaawansowanej analizie danych.

Marek Ruciński, Senior Account Executive w SAS, przekonuje, że może to być skuteczna ścieżka niwelowania luki kompetencyjnej: — Zapotrzebowanie na pracowników, którzy będą wykonywali zadania z obszaru data science, ciągle rośnie. W sytuacji, kiedy brakuje ich na rynku, można takie osoby wyszkolić wewnętrznie. Kandydaci nie muszą znać się na informatyce i statystyce, ale powinni umieć korzystać z modeli analitycznych i je weryfikować. – Jak dodaje ekspert, warto rozpocząć poszukiwanie kandydatów w działach zajmujących się pracą z mapami, danymi geograficznymi lub wśród zaawansowanych użytkowników Excela. 

AI wspiera rozwój przyjaznego państwa

Wykorzystanie AI może przynieść wiele wymiernych korzyści dla państwa i obywateli. Sztuczna inteligencja pozwala między innymi na podejmowanie szybkich i trafnych decyzji, wykrywanie nadużyć i nieprawidłowości, a co za tym idzie, podniesienie poziomu usług publicznych. Zastosowania rozwiązań opartych na AI i zaawansowanej analityce znajdziemy w obszarze finansów publicznych, ochronie zdrowia, opiece socjalnej, sektorze bezpieczeństwa czy w wymiarze sprawiedliwości. Sztuczna inteligencja może być wykorzystana na przykład w zautomatyzowanej analizie dokumentów. Systemy wyspecjalizowane w tym obszarze potrafią skanować treść pism, zestawiać je z innymi dokumentami, wyłaniać słowa kluczowe i kategoryzować korespondencję. Narzędzie AI jest w stanie podjąć decyzję, czy, jak i przez który zespół dane pismo powinno być dalej procedowane.

Algorytmy mogą ratować życie

Dziedziną, w której praca specjalistów z zakresu data science ma już szerokie zastosowanie oraz jeszcze większe perspektywy, jest ochrona zdrowia. Wykorzystanie AI może mieć istotny wpływ na poprawę efektywności całego systemu opieki zdrowotnej poprzez lepsze zrozumienie potrzeb pacjentów i placówek oraz skuteczniejsze zarządzanie całym systemem. Dodatkowo rozwiązania AI mogą poprawiać efektywność działań administracyjnych, wspierać lekarzy w diagnostyce i podejmowaniu decyzji medycznych oraz organizacyjnych.

Algorytmy umożliwiają na przykład skuteczniejszą ocenę zdjęć tomograficznych w onkologii. Z reguły ocena guzów kwalifikujących się do operacyjnego usunięcia jest przeprowadzana manualnie przez radiologów. Jest to żmudny proces, który może generować wiele błędów i przeoczeń. Zaawansowane technologie AI, m.in. rozpoznawanie obrazów i modele uczenia głębokiego, dostarczają informacji o całkowitej objętości guza i tworzą jego trójwymiarową reprezentację. Pozwala to lekarzom dokładniej określić, czy operacja ratująca życie jest wykonalna, czy może należy wybrać inną strategię leczenia.

Zastąpić robota w człowieku

Automatyzacja, którą zapewnia AI, może radykalnie obniżyć koszty i ograniczyć czas potrzebny na wykonanie rutynowych, manualnych zadań. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na strategicznych projektach. Jednocześnie sztuczna inteligencja może znacząco podnieść poziom świadczenia usług poprzez usprawnione procesy cyfrowe, które eliminują ryzyko błędu ludzkiego i opóźnienia w przetwarzaniu ręcznym. Warto tu przypomnieć sentencję MIT Data Lab i pamiętać, że „sztuczna inteligencja nie służy do zastąpienia człowieka robotem, ale pomaga zastąpić robota w człowieku”.

– Ważne jest zbudowanie zaufania do rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję zarówno wśród osób podejmujących decyzje, urzędników i innych pracowników sektora publicznego, jak i całego społeczeństwa. Bez poparcia społecznego inicjatywy z zakresu AI w sektorze publicznym mają małe szanse powodzenia – dodaje Marek Ruciński.

NAJNOWSZE ARTYKUŁY

- Advertisment -

POLECAMY

Rentowność czy płynność – Black Friday w trudnych dla sprzedawców czasach

0
Wartość sprzedaży detalicznej artykułów drugorzędnej potrzeby w USA (artykuły trwałego użytku, odzież, rozrywka i rekreacja) osiągnęła najwyższą wartość w III kwartale 2022 roku, głównie dzięki wysokim cenom. W tym samym okresie sprzedawcy detaliczni...

W 2023 czekają nas dwucyfrowe spadki cen nieruchomości

0
Czy ceny nieruchomości spadną w najbliższej perspektywie? Czy spready, tj. różnice pomiędzy stopami kapitalizacji dla nieruchomości a rentownościami dziesięcioletnich obligacji skarbowych, powrócą do poziomów zbliżonych do historycznych średnich? Na te i inne pytania w...

Jak ocenić wartość dzieła sztuki? Poradnik inwestora

0
Skuteczna inwestycja w sztukę nie musi być dziełem przypadku, a wbrew pozorom może – a nawet powinien – być to zakup podyktowany logiką.  Co liczy się zatem zamiast tzw. dobrego smaku? Co – oprócz...