I dipendenti in tutte le fasi della loro carriera sono sfidati da cambiamenti tecnologici che stanno limitando la portata delle loro competenze . Ciò è sostenuto dal ritmo con cui l’ecosistema dell’intelligenza artificiale (AI) sta crescendo. Secondo Indeed, il numero di lavori di intelligenza artificiale elencati sulla sua piattaforma è aumentato di quasi il 30% in appena un anno.
È interessante notare che le ricerche di posti di lavoro legati all’intelligenza artificiale sono diminuite di ben il 15% nello stesso periodo, suggerendo una potenziale carenza di esperti di intelligenza artificiale. Uno dei motivi di questo divario tra domanda e offerta potrebbero essere i miti che trattengono gli aspiranti, indicando che le aziende stanno ancora lottando per ottenere buoni talenti.
Uno dei più grandi miti è che le opportunità di intelligenza artificiale sono rivolte solo alle aziende tecnologiche. Un altro malinteso è che i dipendenti preferiscono assumere i giovani rispetto ai dipendenti più anziani ed esperti. Indipendentemente da dove ti trovi nella tua carriera, non ci può essere un momento migliore per cambiare e allineare le tue traiettorie di carriera con l’IA.
Costruire una carriera nell’intelligenza artificiale richiede di acquisire un’istruzione specializzata. Oltre a questo miglioramento delle competenze, dovrai anche rendere l’apprendimento in viaggio una parte della tua vita per avere successo in questo mercato del lavoro competitivo. Ecco alcuni suggerimenti per provare a seguire mentre fai un salto nel tuo percorso professionale: –
Scegli un percorso di carriera AI specifico
Prima di scegliere un nuovo percorso professionale, ottenere una certa chiarezza sul tipo di lavoro che si desidera perseguire. Anche se sembra un logico passo successivo per gli specialisti IT che possono sfruttare alcune delle loro competenze esistenti, ci sono molti profili di lavoro AI per i professionisti non IT. È vero che l’avvio dell’IA è in gran parte guidato da aziende tecnologiche, ma questo viene sempre più incorporato anche in altri settori. Pertanto, una carriera nell’intelligenza artificiale può essere realizzata in una vasta gamma di settori, tra cui salute, arte, ricerca e marketing, tra gli altri.
Indipendentemente dal settore che scegli, la tua capacità di identificare e prepararti per quel particolare ruolo sarà fondamentale per il tuo successo. Inoltre, lasciando da parte il background tecnico, l’intelligenza artificiale richiede anche una propensione analitica, un forte impulso alla risoluzione dei problemi e un senso di curiosità, che possono essere acquisiti con la pratica.
Una volta che hai scelto il settore o la tua specifica linea di lavoro al suo interno, è fondamentale immergerti nei requisiti di quel dominio e in che modo l’IA può essere applicata lì. Imparare a quali domande aziendali è possibile rispondere con l’IA è probabilmente l’abilità più importante – e forse sottovalutata – che dovrai acquisire. Ciò richiederà di sviluppare una profonda conoscenza del business da solo e di come la tua azienda e i suoi concorrenti navigano attraverso le tecnologie per risolvere i problemi chiave.
Mentre è probabile che tu possa trovare qualcosa di rilevante in questo nei recessi profondi di Internet, è sempre meglio contattare le persone su LinkedIn che hanno qualche esperienza e poi scegliere il loro cervello. Ciò è particolarmente utile se sei un principiante e non sei a conoscenza degli aspetti meno interessanti del campo.
Strettamente legata a questo sarebbe la tua conoscenza dell’IA e delle tecnologie correlate. Leggi approfonditamente su questo e ottieni una panoramica completa della terminologia di base dell’IA. Spesso, l’IA è fraintesa con l’apprendimento automatico (ML) e persino con l’apprendimento profondo. Quando ti immergerai più a fondo in questo mondo, saprai che ML è un sottoinsieme di AI e l’apprendimento profondo è un sottoinsieme di ML.
Rafforza le tue abilità software
Indipendentemente dal settore in cui ti trovi, ci sono alcune competenze software che devi acquisire per avere successo in una carriera nell’IA applicata. A seconda della linea di lavoro, potrebbe essere necessario possedere forti capacità di gestione dei dati o essere esperto nel debug al fine di risolvere i problemi o produrre codici ben progettati.
Tuttavia, che tu sia un ingegnere o un aspirante scienziato di dati, è indispensabile che tu sappia codificare modelli matematici. Quindi, se non conosci linguaggi di programmazione come Python e R, imparalo. Anche tra questi due, il primo potrebbe essere una scelta migliore poiché è relativamente facile da imparare. La community di Python è più coinvolgente e attiva di R, vedrai molte librerie ML facili da usare in Python. Se vuoi saperne di più, puoi ottenere una guida generale per l’apprendimento di Python qui.
Una volta che hai dimestichezza con Python, impara a lavorare con i notebook Jupyter. Avere una conoscenza pratica degli algoritmi fondamentali e dei tipi di problemi che questi possono risolvere ti darà anche un buon inizio in un percorso di carriera incentrato sull’intelligenza artificiale.
Approfitta dei corsi online orientati all’IA
Essere nel campo dell’IA significherebbe un apprendimento costante al fine di sviluppare e aggiornare te stesso sulle competenze necessarie. E ci sono molte opportunità online là fuori per farti capitalizzare. È un mito che puoi imparare e praticare l’IA solo in istituti prestigiosi: piattaforme di apprendimento gratuite come CloudXLab possono darti un apprendimento simile. Puoi anche fare delle lezioni su Udacity, che suddivide i concetti con esempi del mondo reale e Coursera per una comprensione più profonda della matematica.
Per rendere più facile per voi da scegliere, abbiamo ristretto questo giù per compilare un elenco dei primi 10 programmi di formazione e corsi di intelligenza artificiale in India qui . Potrebbe anche essere utile leggere questa guida definitiva su AI e ML mentre traccia un percorso di apprendimento adeguato.
Un buon inizio per i laureati in arte sarebbe seguire corsi di matematica e programmazione su una di queste piattaforme. Puoi anche guardare i corsi di AI per manager, che ti daranno una buona formazione su come prevedere i dati che ti vengono dati.
Impara sul lavoro
Man mano che completi alcuni dei corsi di base, inizia a cercare progetti in cui puoi unirti come analista di dati o ingegnere e provare ad applicare i tuoi apprendimenti. Puoi contribuire alla comunità di sviluppo open source su Github o sporcarti le mani partecipando a hackathon. Puoi anche interagire con gli sviluppatori ML con l’aiuto di questa guida.
L’apprendimento durante il lavoro può essere uno degli approcci più efficaci e le certificazioni IT pertinenti possono aggiungere molto valore per particolari specializzazioni. Inoltre, alcuni datori di lavoro pongono grande enfasi su di loro durante l’assunzione. Questo perché le certificazioni danno loro la certezza che il candidato sia aggiornato con le proprie conoscenze attuali e abbia una certa esperienza in una determinata area.
Cerca un mentore
Alcune organizzazioni hanno programmi di tutoraggio per gli scribi che sono alla ricerca di consigli personalizzati per aiutare a tracciare il loro percorso di carriera nell’IA. I mentori possono anche aiutarti a metterti in contatto con le risorse giuste e guidarti sulla strada giusta in base al tuo livello di abilità, obiettivi, ecc.
Sarà anche una buona pratica connettersi a una più ampia rete di specialisti dell’IA – data scientist, Ingegneri ML e ricercatori – per avere una prospettiva più ampia sulle aree di vostro interesse. Questa rete sarà la tua finestra per ottenere consigli aggiornati su ricerca di lavoro, strategia di apprendimento e altro.
Continua a sviluppare le tue soft skills
La comunicazione, la collaborazione e alcuni know-how aziendali possono fare molto. Inoltre, l’importanza di comprendere i fondamenti dell’applicazione AI non può essere enfatizzata abbastanza.
Pertanto, sfruttare le competenze trasversali sul posto di lavoro può aiutare a preparare la strada per una carriera di successo.
Continua a imparare – Sempre
Il successo nell’intelligenza artificiale – come con altri campi – richiederà l’apprendimento continuo. Questa capacità di apprendimento permanente ti aiuterà a scoprire i vantaggi di opportunità invisibili e a trasformare il grafico della tua carriera in meglio.
Ciò significa andare oltre le tue qualifiche accademiche e aggiornare dinamicamente le tue abilità mentre pianifichi la tua traiettoria di carriera.