Agar Penerapan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Berhasil, Anda Membutuhkan 5 Keterampilan Ini

Berapa perusahaan telah banyak berinvestasi dalam mengembangkan dan menerapkan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) di sejumlah aplikasi dalam beberapa tahun terakhir.

Membangun tim penerapan AI yang efisien terbukti sulit karena sejumlah alasan, termasuk permintaan akan pekerja berpendidikan perguruan tinggi yang jauh melebihi jumlah pasokan. Selain itu, organisasi mengalami kesulitan untuk memasukkan keragaman yang sangat dibutuhkan ke dalam tim penerapan mereka.

Banyak perusahaan teknologi paling terkenal di dunia telah mengabaikan kebutuhan akan gelar sarjana dalam proses perekrutan mereka, sebagian untuk mengatasi kesenjangan bakat.

Perusahaan seperti Apple, Google, dan IBM telah meningkatkan perekrutan praktisi non-gelar, mengakui bahwa pemula telah menemukan cara non-tradisional untuk menjadi sangat mahir dalam arsitektur komputer dan pengembangan perangkat lunak.

Ahli komputer otodidak sekarang sangat dipekerjakan, karena pencarian adalah untuk kompetensi daripada pelatihan formal. Para profesional berpendidikan perguruan tinggi sering kali masih menuntut bayaran tinggi, tetapi ahli komputer otodidak sekarang benar-benar dapat dipekerjakan.

Namun, ini tidak berarti bahwa siapa pun dengan latar belakang yang kuat dalam pengembangan perangkat lunak dan kecerdasan buatan harus terlibat dalam inisiatif implementasi AI organisasi.

Baik berpendidikan perguruan tinggi atau terlatih sendiri, anggota tim penerapan AI perlu memiliki sejumlah kemampuan utama untuk menjadi aset yang benar-benar efektif.

Dalam posting ini, kita akan melihat beberapa keterampilan umum yang membentuk tim yang sukses. (Untuk informasi lebih lanjut, lihat The Ultimate Guide to AI in Business.)

Persyaratan Pengembangan Perangkat Lunak untuk Penerapan AI

kecerdasan buatan

Instalasi AI mencakup berbagai aplikasi, dan masing-masing aplikasi mungkin memerlukan keterampilan yang sangat khusus. Namun, ada kemampuan umum yang harus dimiliki anggota tim terlepas dari penyebaran atau latar belakang pendidikan mereka. Menganalisis proses penerapan AI diperlukan untuk mengidentifikasi kompetensi inti ini.

Siklus hidup AI dimulai dengan mengevaluasi kebutuhan bisnis untuk penggunaan AI dan pendekatan analitik yang akan digunakan, diikuti dengan menemukan dan mengumpulkan data yang relevan, dan akhirnya membangun dan memverifikasi model.

Meskipun penerapan adalah salah satu langkah terakhir dalam siklus hidup AI, anggota tim penerapan harus terbiasa dengan seluruh proses dan peran mereka di dalamnya, terutama karena mereka mungkin terlibat dalam banyak fase.

Pada tingkat tinggi, siklus hidup AI menyerupai siklus pengembangan perangkat lunak, yang “menentukan tahapan berbeda yang diperlukan untuk memindahkan proyek dari ide atau konsep awal hingga penerapan dan pemeliharaan selanjutnya,” menurut insinyur perangkat lunak Cloud Defense Mark Preston .

Mengingat struktur siklus hidup pengembangan AI, seluruh tim harus memiliki basis pengetahuan dasar umum yang mencakup:

  • Pemahaman dasar tentang kebutuhan bisnis untuk menerapkan AI.
  • pengetahuan tentang teknik analitik yang akan digunakan (misalnya NLP, pembelajaran mesin, dll.).
  • Gambaran umum data yang akan digunakan dalam model AI.
  • Gagasan umum tentang apa yang ingin Anda capai.

Untuk membangun model yang bermakna dan menemukan tren dalam data, tim harus mampu mengatasi sejumlah besar data. Insinyur AI, ilmuwan data, pembuat kode, ahli etika, profesional TI, dan lainnya dapat menjadi bagian dari tim penerapan, masing-masing dengan pengetahuan dan pelatihan khusus mereka sendiri.

Karena kelangkaan tenaga kerja, insinyur AI dan ilmuwan data adalah yang paling sulit ditemukan untuk banyak bisnis. Anehnya, AI digunakan untuk membantu non-lulusan dalam mengisi lowongan staf teknis di perusahaan. Beberapa kompetensi dasar muncul dari pemahaman tentang kerangka pengembangan, banyak di antaranya dapat dicapai tanpa gelar sarjana biasa.

Anggota Tim Penerapan Kecerdasan Buatan Harus Memiliki Keterampilan Ini

Meskipun daftar keterampilan ini ditujukan untuk anggota teknis tim, banyak dari keterampilan tersebut berlaku untuk semua anggota tim (misalnya pengacara, SDM, ahli etika, dll). Ketika melihat keterampilan yang merupakan anggota teknis yang sukses dari tim penempatan, terbukti bahwa ijazah perguruan tinggi empat tahun tidak selalu diperlukan.

1. Kapasitas Belajar

Kemampuan untuk belajar adalah salah satu kualitas penting bagi anggota tim karena implementasi AI memerlukan pemantauan dan perubahan yang berkelanjutan.

Karena profesi AI terus berkembang, dengan algoritme baru yang sering muncul, insinyur AI dan ilmuwan data mungkin memerlukan pelatihan sebanyak model mereka.

Ijazah perguruan tinggi bukan satu-satunya indikator potensi pembelajaran di masa depan. Orang mungkin berpendapat bahwa karena pendidikan mereka tidak dipandu, seorang praktisi AI otodidak telah menunjukkan kemampuan yang lebih besar untuk belajar daripada anggota tim yang berpendidikan perguruan tinggi.

Bagaimanapun, mereka harus belajar bagaimana belajar. Sertifikasi industri saat ini adalah salah satu cara bagi individu bergelar dan non-gelar untuk menunjukkan keahlian teknis mereka serta kemampuan mereka untuk belajar.

2. Pengetahuan Teknis Penggunaan

Keahlian teknis yang kuat, tentu saja, merupakan salah satu persyaratan terpenting bagi seorang insinyur AI atau ilmuwan data. Jaringan saraf, pembelajaran mendalam, pembuatan algoritme, pengembangan perangkat lunak, pemrograman, ilmu data, dan statistik, serta prinsip AI lainnya, diperlukan dari anggota teknis tim penerapan.

Masalah non-teknis harus dipahami oleh anggota tim baik yang bergelar maupun yang tidak bergelar. Tim penerapan harus memahami masalah kepatuhan dan manajemen risiko, seperti tantangan etika dan peraturan yang luas yang melekat dalam penerapan AI, serta risiko spesifik yang terkait dengan penerapan.

Misalnya, anggota tim harus menyadari kemungkinan penyisipan bias dalam model AI. Tim penerapan dapat memastikan bahwa model dilatih, diuji, dan divalidasi dengan benar sebelum penerapan dengan mengenali tantangan seperti bias AI.

3. Penemuan dan Keingintahuan

Anggota tim yang paling efektif akan memiliki kemauan yang ditunjukkan untuk belajar serta bakat untuk belajar. Keingintahuan dan kreativitas akan memungkinkan anggota tim tetap mendapatkan informasi terbaru tentang algoritme dan pendekatan pelatihan mutakhir, serta membantu mereka meningkatkan model mereka setelah diterapkan.

4. Anggota Tim Kesadaran Keamanan dan Privasi Data harus memikirkan apakah ada masalah privasi data

karena hal ini dapat memengaruhi desain dan penerapan model AI. Karena beberapa aplikasi kecerdasan buatan paling populer melibatkan aset atau data sensitif, inilah masalahnya.

Kabar baiknya adalah bahwa sejumlah teknologi berbasis AI yang kuat tersedia untuk melindungi aplikasi ini. Teknologi keamanan AI berfungsi dengan menyaring volume besar data untuk pola yang menandakan jika pelanggaran keamanan, seperti yang disebabkan oleh malware, telah terjadi.

Selain itu, AI dapat digunakan untuk mendeteksi kelemahan keamanan dalam aplikasi yang tidak dihosting di sistem komputer tradisional, seperti internet atau cloud.

5. Kemampuan berkomunikasi

Karena keragaman tim, anggota harus mampu berkomunikasi dengan sukses. Sangat penting bagi insinyur AI untuk memiliki keterampilan komunikasi yang kuat, terutama ketika konsep teknis yang rumit harus dikomunikasikan kepada audiens non-teknis baik di dalam maupun di luar perusahaan. (Lihat juga: Mengapa AI yang Dapat Dijelaskan Penting?)

Organisasi yang ingin mempekerjakan praktisi non-gelar harus mengevaluasi kemampuan komunikasi mereka sebagai bagian dari proses perekrutan, karena mereka mungkin tidak memiliki kesempatan yang sama untuk berbicara di depan umum seperti yang mereka lakukan di perguruan tinggi.

Kesimpulan

Untuk mencapai adopsi AI yang sukses, bisnis memerlukan serangkaian keterampilan yang beragam. Tim penerapan harus memiliki tidak hanya kompetensi teknis yang diperlukan untuk membangun model yang efektif, tetapi juga pengetahuan pasar yang penting untuk memastikan bahwa model mereka berharga, serta pemahaman tentang masalah etika dan peraturan untuk memastikan bahwa penerapan tersebut dapat dibenarkan.

Membangun tim di sekitar kompetensi inti daripada apakah setiap anggota tim memiliki ijazah perguruan tinggi empat tahun atau lebih memungkinkan tim untuk membentuk tim penyebaran yang lebih bervariasi dan efektif.

Leave a Comment