Sztuczna inteligencja (SI) staje się dominującym trendem na targach technologicznych na całym świecie, obiecując zrewolucjonizować codzienne życie ludzi. Jej wpływ obejmuje szeroki zakres dziedzin, wspierając wiele kluczowych funkcji.

Sztuczna inteligencja, wyróżniająca się jako główna atrakcja największych globalnych targów technologicznych, takich jak Mobile World Congress (MWC) w Barcelonie, redefiniuje granice możliwości.

Mobile World Congress (MWC) to jedno z największych wydarzeń technologii mobilnych na świecie, gromadzące profesjonalistów i firmy z branży, aby zaprezentować najnowsze innowacje i trendy. MWC przyciąga tysiące uczestników z całego świata, w tym liderów branży, przedsiębiorców, programistów, inwestorów i dziennikarzy.

To wydarzenie stanowi kluczową platformę dla premier produktów, demonstracji technologii, nawiązywania kontaktów i dyskusji na temat przyszłości branży mobilnej. Wiodące firmy telekomunikacyjne, producenci urządzeń mobilnych, dostawcy infrastruktury, twórcy aplikacji oraz inne organizacje przedstawiają swoje najnowsze rozwiązania i strategie podczas MWC.

Chociaż sztuczna inteligencja jest już zintegrowana z codziennością wielu zawodów, według Débory Herdeiro, menadżer ds. rekrutacji w firmie Luandre, nie jest ona przeznaczona do zastąpienia profesjonalistów, ale do współpracy z nimi.

“SI będzie sojusznikiem, tworząc nowe możliwości rozwoju i ułatwiając wykonywanie prostych zadań, takich jak tworzenie arkuszy kalkulacyjnych” – argumentuje.

Oto pięć zawodów, które już korzystają z obecności sztucznej inteligencji na co dzień:

Inżynier Promptów

Inżynieria Promptów to podejście mające na celu optymalizację i personalizację wyników generowanych przez modele językowe, takie jak modele SI oparte na głębokim uczeniu, takie jak GPT (Generative Pre-trained Transformer). Ta metoda jest szczególnie istotna dla modeli takich jak GPT-3, które potrafią generować spójne i istotne teksty na podstawie dostarczonych danych wejściowych.

Podstawową ideą Inżynierii Promptów jest strategiczne wykorzystanie instrukcji, zwanych “promptami”, w celu skierowania modelu do generowania określonych odpowiedzi. Te prompt’y to krótkie frazy lub słowa, które dostarczają modelowi kontekstu i wskazówek dotyczących oczekiwanych wyników. Dzięki ich skutecznej formulacji użytkownicy mogą znacząco wpłynąć na wyniki modelu, uzyskując bardziej precyzyjne i istotne odpowiedzi.

Inżynieria Promptów to wszechstronna i potężna technika, która może być stosowana w różnych scenariuszach, takich jak generowanie tekstu, automatyczne tłumaczenie, klasyfikacja tekstu, automatyczne podsumowania i inne. Pozwala użytkownikom dostosowywać wyniki modelu do specyficznych potrzeb, zwiększając tym samym jego użyteczność i efektywność w różnych kontekstach.

Chociaż Inżynieria Promptów oferuje wiele korzyści, wymaga także umiejętności i doświadczenia w formułowaniu skutecznych promptów. Muszą one być precyzyjne, jasne i dobrze sformułowane, aby skierować model we właściwym kierunku i uniknąć niepożądanych wyników. Inżynieria Promptów jest stale rozwijana, a badacze i praktycy eksplorują nowe techniki i strategie, aby maksymalizować jej potencjał i rozwiązywać konkretne wyzwania w generowaniu tekstu wspomaganego przez SI.

Analityk Jakości

Rola Analityka Jakości w dziedzinie Sztucznej Inteligencji (SI) jest kluczowa dla zapewnienia skuteczności, niezawodności i etyki systemów SI. Ten profesjonalista jest odpowiedzialny za ocenę i monitorowanie działania algorytmów, modeli i aplikacji SI, identyfikując potencjalne błędy, uprzedzenia, problemy związane z bezpieczeństwem lub kwestiami etycznymi.

Główne obowiązki Analityka Jakości w SI obejmują testowanie i ocenę systemu, wykrywanie uprzedzeń w danych i algorytmach, ciągłe monitorowanie wydajności systemów, zapewnienie zgodności z etyką oraz współpracę interdyscyplinarną z naukowcami zajmującymi się danymi, inżynierami oprogramowania i innymi specjalistami.

Podsumowując, Analitycy Jakości odgrywają kluczową rolę w zapewnieniu jakości i niezawodności systemów SI, pomagając minimalizować ryzyko, promować przejrzystość i zapewniać, że technologie te są wykorzystywane w sposób etyczny i odpowiedzialny.

Specjalista ds. Inwestycji

Specjalista ds. Inwestycji to profesjonalista, który posiada specjalistyczną wiedzę i doświadczenie w różnych obszarach związanych z rynkiem finansowym i inwestycjami. Jego głównym celem jest pomaganie klientom w podejmowaniu świadomych i strategicznych decyzji, aby maksymalizować ich zwroty finansowe i osiągać cele inwestycyjne.

Obowiązki specjalisty ds. inwestycji mogą się różnić w zależności od kontekstu, w którym pracują. Niektórzy mogą działać jako niezależni doradcy finansowi, oferując spersonalizowane porady i usługi zarządzania portfelem dla klientów indywidualnych lub instytucjonalnych. Inni mogą pracować dla firm zarządzających aktywami, banków inwestycyjnych, brokerów lub funduszy inwestycyjnych.

Specjalista ds. inwestycji powinien posiadać silne umiejętności analityczne, szeroką wiedzę o rynku finansowym, zdolność podejmowania decyzji pod presją oraz umiejętności interpersonalne, aby budować solidne relacje z klientami. Ważne jest również, aby byli na bieżąco z trendami rynkowymi i zmianami regulacyjnymi, aby móc świadczyć jak najlepsze usługi swoim klientom.

Ci specjaliści wykorzystują zaawansowane algorytmy i modele predykcyjne do analizowania danych finansowych, identyfikowania trendów rynkowych, dokonywania prognoz i optymalizacji alokacji zasobów.

Naukowcy i badacze

Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji w nauce i badaniach było rewolucyjne, umożliwiając znaczące postępy w wielu dziedzinach wiedzy. SI jest używana do analizy dużych zbiorów danych w takich dziedzinach jak astronomia, biologia, medycyna i wielu innych. Algorytmy SI mogą identyfikować złożone wzorce w danych, które mogą nie być dostrzegalne przez ludzkich badaczy, co prowadzi do nowych odkryć i wglądów.

W przemyśle farmaceutycznym SI jest używana do przyspieszenia procesu odkrywania nowych leków, przewidywania skuteczności związków chemicznych, identyfikowania potencjalnych celów terapeutycznych, a nawet projektowania cząsteczek o określonych właściwościach, co pomaga zmniejszyć czas i koszty związane z rozwojem nowych leków. W medycynie natomiast SI jest coraz częściej wykorzystywana do wspomagania diagnozowania chorób i schorzeń, pomagając lekarzom podejmować bardziej precyzyjne i szybkie decyzje.

W miarę jak technologia będzie się dalej rozwijać, prawdopodobnie będziemy świadkami jeszcze większej liczby innowacji i odkryć napędzanych przez inteligentne zastosowania SI w różnych dziedzinach ludzkiej wiedzy.

Bezpieczeństwo danych

Sztuczna Inteligencja odgrywa coraz większą rolę w ochronie informacji i danych, oferując szereg narzędzi i technik do zabezpieczania systemów, sieci i poufnych informacji przed zagrożeniami cybernetycznymi.

Algorytmy SI są wykorzystywane do identyfikowania podejrzanych wzorców i zachowań w sieciach i systemach komputerowych, mogąc wykrywać złośliwe działania, takie jak włamania, ataki malware i próby naruszenia danych, na podstawie analizy w czasie rzeczywistym ruchu sieciowego, logów zdarzeń i innych istotnych danych.

SIjest również stosowana do wykrywania i zapobiegania oszustwom finansowym, identyfikując fałszywe transakcje, podejrzane wzorce aktywności i próby naruszenia systemów płatności i transakcji online. Te systemy często są trenowane na dużych zbiorach danych historycznych, aby nauczyć się rozróżniać między legalnymi a fałszywymi transakcjami.

SI jest wykorzystywana do opracowywania zaawansowanych rozwiązań ochrony przed malware, w tym antywirusów i systemów wykrywania zaawansowanych zagrożeń. Algorytmy SI mogą analizować zachowanie plików i procesów w czasie rzeczywistym, aby identyfikować i blokować zagrożenia malware, nawet te, które nie zostały jeszcze zidentyfikowane przez tradycyjne sygnatury malware.

W miarę jak zagrożenia cybernetyczne będą się rozwijać, SI stanie się coraz bardziej niezbędna do ochrony organizacji i osób przed złośliwymi atakami i naruszeniami danych, oferując zaawansowane narzędzia do wykrywania, zapobiegania i reagowania na szeroką gamę zagrożeń cybernetycznych.