Ce este inteligența artificială? Cum funcționează, considerente etice și cum te poți adapta profesional la această tehnologie
Inteligența artificială a progresat treptat de la un concept fantastic, la unul aproape realizabil și, dacă ar fi să judecăm ultimii ani din domeniu, cotidian. Însă, pe cât de multe use cases există pentru inteligența artificială (spre exemplu, paleontologi folosind inteligența artificială pentru a reconstrui animale preistorice pe baza unui os), pe atât de multe preconcepții circulă prin spațiul public despre capacitățile ei. Conceptul de inteligență artificială este adesea folosit ca ca un termen umbrelă cuprinzând numeroasele sale sub-ramuri, care la rândul lor sunt folosite interschimbabil și lipsite de contextul necesar.
De departe cel mai încins punct de dezbatere este inteligența artificială în raport cu piața muncii. În acest articol, ne vom concentra pe impactul inteligenței artificiale asupra pieței muncii. Vom începe trecând în revistă câteva noțiuni de bază legate de această tehnologie, ca după aceea să explorăm ce opțiuni ai tu, ca profesionist, într-un climat profesional care pare să fie luat cu asalt de inteligența artificială.
Răspunsul scurt la această întrebare este că ai foarte multe opțiuni, chiar și (sau mai degrabă, mai ales) dacă nu ești programator. Răspunsul lung este că vei fi nevoit să faci niște ajustări profesionale și că va trebui să deprinzi câteva abilități tehnice – genul de abilități tehnice care necesită mai multă îndrumare decât poate oferi un PDF de pe Google sau un tutorial pe YouTube.
Software Development Academy recunoaște această nevoie de upskilling a profesioniștilor moderni și este gata să le sală în ajutor. Curricula Software Development Academy include un set comprehensiv de cursuri care te învață toate skill-urile tehnice necesare astăzi, toate concepute după metolodia full-stack. De la Python, JavaScript, până la Java și chiar UX/UI, cursurile Software Development Academy te vor ajuta să-ți duci cariera actuală la nivelul următor.
Dacă tot nu ești convins, organizăm regulat un webinar 100% gratuit despre inteligență artificială, Python basic și machine learning. Experții noștri, cu ani de zile de experiență în industrie, îți vor povesti ce presupune acest vast domeniu și cum îți poți augmenta cariera actuală prin cunoștințele de programare căpătate în cadrul cursurilor Software Development Academy.
Istoric și evoluție
Inteligența artificială are o istorie mai lungă decât s-ar putea crede, iar evoluția sa reflectă atât progresul tehnologic, cât și ambițiile oamenilor de a crea mașini care să „gândească”.
Primele idei și începuturile teoretice
Conceptul de „mașină inteligentă” apare încă din mitologie și literatură, însă primele fundamente științifice au fost puse în secolul XX. În 1950, matematicianul Alan Turing a formulat întrebarea celebră: „Pot mașinile să gândească?”. Tot el a propus și Testul Turing, un criteriu prin care se putea evalua dacă un computer se comportă inteligent.
În anii ’50 și ’60, primii cercetători au dezvoltat programe simple capabile să rezolve puzzle-uri, să demonstreze teoreme matematice sau să joace șah. În 1956, la conferința de la Dartmouth, termenul „Artificial Intelligence” a fost folosit oficial pentru prima dată, marcând nașterea domeniului.
„Iernile AI” și perioadele de stagnare
Entuziasmul inițial a fost uriaș, însă progresele reale erau lente. În anii ’70 și apoi din nou în anii ’80, lipsa puterii de calcul și a datelor a dus la ceea ce se numește „AI winters”, adică perioade în care interesul și finanțarea pentru IA au scăzut semnificativ. Mulți credeau că inteligența artificială a fost o promisiune imposibil de realizat.
Renașterea prin Machine Learning
Începând cu anii ’90 și 2000, odată cu creșterea puterii de procesare și digitalizarea masivă, IA a cunoscut o renaștere. Cercetătorii au început să dezvolte metode de învățare automată (Machine Learning), prin care algoritmii nu mai erau programați pas cu pas, ci învățau singuri din date.
Aplicațiile au devenit mai vizibile: motoarele de căutare, filtrele de spam și recomandările online sunt doar câteva exemple timpurii de succes.
Era Deep Learning și revoluția datelor
După 2010, odată cu apariția Deep Learning și a rețelelor neuronale artificiale cu multe straturi, IA a intrat într-o nouă etapă. Progresul a fost alimentat de:
- creșterea uriașă a datelor disponibile („Big Data”),
- puterea de calcul furnizată de plăcile grafice (GPU),
- algoritmi tot mai sofisticați.
Rezultatul? Mașinile au început să recunoască imagini cu o precizie mai mare decât oamenii, să traducă texte în timp real și să genereze conținut original.
Inteligența artificială astăzi
În prezent, IA este prezentă peste tot: de la asistenți virtuali precum Siri sau Alexa, la sisteme complexe folosite în medicină, finanțe, logistică sau educație. Mai nou, AI generativ (exemplificat prin modele precum ChatGPT sau DALL·E) a deschis noi orizonturi, permițând oamenilor să colaboreze cu algoritmi creativi.
Ce este inteligența artificială?
Conform definiției oferite de Parlamentul European, inteligența artificială reprezintă capacitatea și abilitatea unui program de a reproduce funcții umane de bază – raționamentul, învățarea, planificarea și creativitatea. Aici putem include calculatoare sau roboți controlați de calculatoare care sunt programați pentru a îndeplini sarcini asociate cu ființele umane.
IBM oferă o definiție puțin mai complexă pentru inteligența artificială. Conform IBM, citând acest articol publicat de John McCArthy în 2004, inteligența artificială este domeniul științific al cărui obiectiv este crearea mașinăriilor inteligente – în special a programelor inteligente. Conform aceleiași definiții, un alt obiectiv al inteligenței artificiale este înțelegerea și captarea inteligenței umane prin folosirea calculatoarelor.
Sfântul Graal, ca să spunem așa, al domeniului inteligenței artificiale este crearea unui program capabil să reproducă la perfecțiune funcțiile cognitive ale unei ființe umane. Vorbim de așa-numitul concept de self-awareness, care implică abilități mai abstracte precum generalizarea, raționamentul și capacitatea de a învăța din proprile experiențe – mai ales greșeli.
În ciuda progreselor tehnologice uriașe făcute în ultimii ani, nu am reușit să construim un model capabil de a reproduce 100% flexibilitatea gândirii umane. Există AI-uri capabile de a învăța din propriile experiențe (Large Language Models, sau LLMs), care se încadrează în subcategoria Machine Learning.
Însă, capacitatea de învățare a LLM-urilor nu este derivată dintr-o structură internă similară cu procesele cognitive complexe specifice oamenilor cât este bazată pe redarea unui rezultat bazat pe date stocate intern printr-un proces care combină forță brută și trial and error. Astfel, LLMs reușesc să reproducă iluzia de self awareness. Vom vorbi mai mult despre LLMs într-un viitor articol.
Ca să recapitulăm:
- Inteligența artificială este un concept care reprezintă abilitatea unui program sau robot de a reproduce funcții inerent umane.
- Inteligența artificială este un termen umbrelă care cuprinde o sumedenie de sub-domenii – machine learning și deep learning fiind două din ele.
- Faptul că inteligența artificială ca și concept este folosit în mod interschimbabil cu subdomeniile sale generează multe mituri și preconcepții.
- Deși toate sistemele de Machine Learning sunt bazate pe inteligență artificială, nu toate inteligențele artificiale sunt machine learning.
- Tehnologic, suntem foarte departe de punctul în care un AI ar putea reproduce cu exactitate gândirea și raționamentul omenesc, iar modele de AI care se apropie de acel punct doar simulează iluzia de self-awareness, nu o și dețin.
Acestea fiind spuse, haideți să ne concentrăm pe următoarele secțiuni ale articolului în care vom vorbi despre aplicațiile inteligenței artificiale și cum această tehnologie a impactat piața muncii.
Cum funcționează inteligența artificială
Inteligența artificială funcționează pe baza unor algoritmi matematici și statistici care pot analiza volume uriașe de date și pot învăța din ele. Spre deosebire de programele tradiționale, care urmează instrucțiuni fixe scrise de programatori, sistemele de IA sunt capabile să își dezvolte propriile reguli și strategii pe măsură ce sunt expuse la mai multe informații.
Procesul poate fi sumarizat în câteva etape:
- colectarea și pregătirea datelor: fără date curate și relevante, IA nu poate funcționa;
- antrenarea modelelor: algoritmii sunt instruiți să recunoască tipare și să facă predicții;
- testarea și validarea: se verifică dacă modelul oferă rezultate corecte și stabile;
- îmbunătățirea continuă: pe măsură ce primește date noi, IA devine mai precisă și mai utilă.
Machine Learning – învățarea din date
Pilonul de bază ai inteligenței artificiale este machine learning (învățarea automată). Aici, algoritmii nu mai sunt programați să rezolve direct o problemă, ci sunt învățați să „observe” și să „înțeleagă” informațiile din date.
Există trei moduri principale prin care funcționează acest proces:
- Învățare supervizată: modelul primește date etichetate (de exemplu, imagini cu pisici și câini) și învață să facă diferența între ele.
Învățare nesupervizată: algoritmul analizează datele fără etichete și descoperă singur grupări și tipare ascunse, cum ar fi segmentele de clienți dintr-o bază de date. - Învățare prin întărire:sistemul învață prin încercări succesive, primind recompense pentru acțiunile corecte. Este metoda folosită în dezvoltarea roboților sau a programelor care învață să joace jocuri complexe.
Machine learning-ul este prezent astăzi în motoarele de căutare, în filtrele de spam din e-mail, în aplicațiile de recunoaștere vocală și chiar în recomandările personalizate de pe platformele online.
Deep Learning și rețele neuronale
O ramură avansată a învățării automate este deep learning, care folosește rețele neuronale artificiale inspirate de modul în care funcționează creierul uman.
Aceste rețele sunt formate din straturi succesive de „neuroni” digitali, prin care informația trece și se transformă progresiv. Primele straturi detectează caracteristici simple (cum ar fi linii sau forme), iar cele mai profunde recunosc obiecte complexe, fețe sau chiar emoții.
Această tehnologie se află la baza câtorva aplicații pe care mai mult ca sigur le folsești deja: recunoașterea imaginilor, traducerea automată, analiza medicală prin imagistică și chiar sisteme capabile să genereze text, muzică sau artă vizuală.
Procesarea limbajului natural (NLP)
Un alt domeniu important este procesarea limbajului natural (NLP), care permite computerelor să înțeleagă și să folosească limbajul uman. Prin NLP, sistemele pot interpreta întrebări, pot extrage sensul dintr-un text și pot genera răspunsuri coerente.
Exemple concrete ar fi traducerile automate, sistemele de asistență virtuală, aplicațiile care fac sumarizarea unui text sau instrumentele care analizează tonul și emoția din recenzii online.
Computer Vision sau „vederea” calculatoarelor
Inteligența artificială nu se limitează la text și cifre. Prin computer vision, sistemele sunt capabile să interpreteze imagini și videoclipuri. Acestea pot recunoaște fețe, obiecte, scene și pot detecta anomalii invizibile pentru ochiul uman.
Aplicațiile sunt multiple:
- în medicină, pentru interpretarea radiografiilor și detectarea timpurie a bolilor;
- în securitate, pentru identificarea persoanelor în mulțimi;
- în transport, pentru funcționarea vehiculelor autonome;
- în retail, pentru analizarea comportamentului clienților.
Rolul datelor și al algoritmilor
Toate aceste tehnologii depind de calitatea datelor. Modelele antrenate pe date incomplete sau incorecte pot oferi rezultate părtinitoare sau greșite. De aceea, companiile investesc resurse semnificative în curățarea, etichetarea și verificarea seturilor de date.
În același timp, algoritmii joacă un rol critic: ei stabilesc regulile prin care informația este procesată, tiparele sunt identificate și deciziile sunt luate. Evoluțiile recente în optimizarea algoritmilor au dus la salturi uriașe de performanță în recunoașterea imaginilor și în înțelegerea limbajului.
Învățare continuă și adaptabilitate
Spre deosebire de programele clasice, inteligența artificială are capacitatea de a învăța și de a se adapta permanent. Cu fiecare nou set de date, modelele devin mai precise.
De exemplu, un sistem de recunoaștere vocală devine mai bun cu fiecare utilizator nou, un motor de recomandări își ajustează sugestiile în funcție de preferințele reale, iar un algoritm medical poate oferi diagnostice mai corecte pe măsură ce primește noi informații clinice.
Pe scurt: inteligența artificială funcționează ca un ecosistem dinamic, bazat pe date, algoritmi și capacitate de procesare. Puterea sa vine din abilitatea de a analiza cantități uriașe de informații, de a învăța din experiență și de a se adapta la situații noi.
Inteligența artificială nu mai e un mister rezervat experților: o poți înțelege și tu. Cursul nostru este special gândit pentru începători și nu ai nevoie de cunoștințe de programare. Vei descoperi pas cu pas cum să folosești AI în viața de zi cu zi, într-un mod practic și accesibil. Înscrie-te acum la cursul de AI SDA România și descoperă cum tehnologia poate lucra pentru tine.
Aplicații inteligență artificială; tipuri și exemple de inteligență artificială
După cum am menționat anterior, inteligența artificială are o sumededenie de tipuri și aplicații, atât mainstream cât și mai puțin cunoscute publicului larg.
În mod bizar, clasificarea inteligențelor artificiale după tip este surprinzător de complicată. Asta pentru că, pentru a le categorisi corect, trebuie să răspundem la întrebarea: Ce scop are inteligența artificială respectivă?
Așadar, conform IBM, cel mai indicat este să le categorisim după două criterii: capabilități și funcționalități.
Tipurile de inteligență artificială după capabilități sunt următoarele:
- Artificial Narrow AI. Cunoscut și sub numele de Weak AI, acesta este, practic, singurul tip de inteligență artificială care există în momentul de față. Orice tip de inteligență artificială în afară de Weak AI este pur teoretic și de domeniul viitorului îndepărtat, în ciuda optimismului industriei. Este numit și catalogat ca Weak AI pentru că este creat, instruit și optimizat să îndeplinească sarcini extrem de rudimentare cu o viteză mai mare decât este capabilă mintea omenească. Orice sarcină peste capacitățile sale este imposibil de performat. Exemple de Narrow AI sunt Alexa, Siri și alte programe de inteligență artificială pe care se bazează smart gadgets și smart homes. Aici putem include și Large Language Models precum Chat GPT care pot îndeplini o singură sarcină foarte specifică.
- General AI. Acest tip de inteligență artificială, cunoscut și sub numele de Strong AI, este un concept pur teoretic. În teorie, acesta ar fi AI-ul capabil să reproducă funcțiine cognitive ale oamenilor.
- Super AI. Este un tip de inteligență artificială chiar mai teoretic decât General AI întrucât această tehnologie ar fi capabilă nu numai să emuleze capacitatea omului de a gândi, raționa și lua decizii, ar și depăși-o. Evident, nu am ajuns încă în acel punct – și este foarte posibil să nu ajungem vreodată.
În continuare, tipurile de inteligență artificială (mai puțin conceptuale, dacă nu perfect realizabile) după funcționalități sunt următoarele:
- Reactive Machine AI. Practic, sisteme de AI concepute să îndeplinească sarcini foarte specifice. Deși este extrem de asemănător cu Artificial Narrow AI din punct de vedere arhitectural, există totuși o diferență majoră între ele: anume că Reactive Machine AI nu ia decizii bazate pe evenimente și interacțiuni trecute, ci pe datele stocate în baza de date la momentul dat. Cu alte cuvinte, Reactive Machine AI analizează cantități imense de date pentru a genera rezultate relevante utilizatorilor.
- Un exemplu popular de Reactive Machine AI este algoritmul prin care Netflix recomandă conținut utilizatorilor – acesta analizează istoricul utilizatorilor și recomandă filme și seriale pe baza lui.
- Limited Memory AI. Acest AI stochează date (atât actuale cât și istorice) pentru a stabili un curs de acțiune cu probabilitea cea mai mare să genereze rezultatul dorit. Pe de o parte, acest tip de inteligență artificială are o limitare majoră: este incapabil de a reține date pe termen lung. Cu alte cuvinte, este pur reactiv. Pe de altă parte, natura lui reactivă are și un avantaj major: anume că performanța acestuia se îmbunătățește pe măsură ce este antrenat cu date. Printre exemplele de Limited Memory AI le putem enumera pe următoarele:
- Platforme bazate pe inteligență artificială generativă de tip ChatGPT, Bard și DeepAI.
- Mașinile autonome, care folosesc Limited Memory AI
- Chatbots și asistenți virtuali precum Siri și Alexa. În practică, aceste platforme combină două (sub)tipuri de inteligență artificială: Natural Language Processing și Limited Memory AI. Mixul acesta tehnologic este menit să susțină funcțiile predictive prin care generează text și vizualuri.
- Theory of Mind AI. Acesta se încadrează în categoria general AI. Precum alte tipuri de inteligență artificială menționate în acest articol, acesta este pur teoretic și tehnic nerealizabil cu tehnologia existentă datorită complexității lui ipotetice. Acesta ar avea capacitatea (din nou, teoretică) de a simula relații interpersonale adaptându-se după nevoile emoționale ale utilizatorului. Desigur, asta ar presupune abilitatea programului de a raționa și gândi ca o ființă omenească – o tehnologie absolut nerealizabilă în momentul de față. Nu există exemple de Theory of Mind AI pentru că acest AI nu a fost încă realizat. Puteți să vă uitați la Her ca să vă faceți o idee.
Care sunt beneficiile și provocările inteligenței artificiale?
Acum că ne-a familiarizat cu multele tipuri de inteligență artificială (atât existente cât și teoretice), este timpul să ne îndreptăm atenția spre avantajele și dezavantajele acestei tehnologii.
Printre avantajele inteligenței artificiale putem enumera:
- Scade riscul erorii umane. Ne referim în special la task-urile repetitive care nu necesită gândire activă. Cu cât este mai repetitivă și îndelungată activitatea, cu atât mai mult crește riscul erorii umane. Inteligența artificială poate scădea semnificativ riscul respectiv preluând aceste activități.
- Abilitatea de a lua decizii imparțiale. Este de sine înțeles faptul că datele vin la pachet cu imparțialitatea.
- Abilitatea de a procesa cantități vaste de date într-un timp scurt.
- Disponibilitate 24/7.
- Automatizarea task-urilor recurente.
Chiar și așa, inteligența artificială nu este infailibilă. Ca orice tehnologie nouă (în sensul de “proaspăt-introdusă în mainstream), inteligența artificială poate prezenta multe riscuri sociale în lipsa anumitor reglementări preventive. De asemenea, în mod paradoxal, avantajele acestei tehnologii pot degenera rapid în dezavantaje în mâinile greșite – o veritabilă sabie cu două tăișuri.
- Deși inteligența artificială scade riscul erorii umane, există riscul ca anumite corporații să se folosească de acest pretext pentru a optimiza anumite costuri și de a demara campanii interne de restructurare. Cu alte cuvinte, unele companii ar putea ajunge la concluzia că inteligența artificială este îndeajuns de avansată pentru a înlocui oamenii. În mod ironic, acest demers ar duce la creșterea riscului de eroare umană pentru că tehnologia nu este capabilă de a opera fără surpervizare umană.
- Un alt paradox al inteligenței artificiale este că fix elementul care contribuie la imparțialitatea programului (cantitatea vastă de date) îl poate face extrem de parțial. Asta pentru că imparțialitatea programului depinde de calitatea datelor cu care este antrenat. Ca să dăm un exemplu rudimentar, dacă programul este antrenat constant cu informație eronată de genul “2+2=5”, în timp, programul o să redea acest răspuns ca pe un adevăr absolut, imparțial și infailibil. Asta nu face decât să sporească importanța intervenției umane.
- Diseminarea informațiilor false. Vezi punctul anterior – sunt strâns legate.
De asemenea, este demn de menționat faptul că există numeroase studii și articole de specialitate care explorează avantajele și dezavantajele AI-ului într-un mod obiectiv. Majoritatea ajung la aceeași concluzie: faptul că inteligența artificială nu a ajuns încă în punctul în care poate înlocui în totalitate angajații umani.
Chiar și așa, numeroase industrii (creative, tehnice, și așa mai departe) au fost și încă sunt afectate de avântul inteligenței artificiale în mainstream – efecte care se traduc adeseori în concedieri în masă.
Ceea ce ne duce la ultima parte a articolului: cum te poți adapta la acest climat profesional descurajator? Din fericire, ai mai multe opțiuni decât ai crede – și nu, nu o să regăsești “învață să folosești tehnologia în avantajul tău” printre recomandările noastre.
Reglementări și etică în inteligența artificială
Inteligența artificială a trecut rapid de la un concept de laborator la o tehnologie utilizată zilnic în numeroase domenii. Această expansiune rapidă ridică inevitabil întrebări legate de protecția utilizatorilor și responsabilitatea dezvoltatorilori.
Cadrul legislativ european
Uniunea Europeană a fost prima entitate majoră care a inițiat un cadru legislativ dedicat inteligenței artificiale. AI Act, adoptat oficial în 2024, reprezintă o reglementare cu aplicabilitate directă în toate statele membre. Scopul său este de a oferi un echilibru între stimularea inovației și protejarea cetățenilor de riscurile asociate tehnologiei.
Regulamentul clasifică aplicațiile IA în funcție de nivelul de risc:
- risc inacceptabil: aplicații care pot încălca drepturile fundamentale, precum supravegherea în masă de tip scoring social, și care sunt interzise;
- risc ridicat: sisteme utilizate în sănătate, educație, justiție sau infrastructuri critice, care trebuie să respecte standarde stricte de transparență și audit;
- risc limitat: aplicații care interacționează direct cu utilizatorii (de exemplu, asistenți virtuali), unde este obligatoriu ca oamenii să știe că vorbesc cu o IA;
- risc scăzut sau minim: majoritatea aplicațiilor obișnuite, unde nu sunt impuse cerințe suplimentare.
Această structură pe niveluri este menită să creeze un cadru flexibil, care să reglementeze sever doar aplicațiile cu potențial de impact major. În paralel, GDPR rămâne esențial pentru orice sistem IA care procesează date personale, asigurând transparența, dreptul la ștergere și limitarea prelucrării datelor.
Principii etice fundamentale
Dincolo de cadrul legislativ, etica joacă un rol central în modul în care IA este concepută și utilizată. Reglementările oferă reguli stricte, dar principiile etice trasează direcții mai generale care să ghideze dezvoltatorii și organizațiile.
Un sistem de IA responsabil trebuie să fie transparent: utilizatorii au dreptul să știe când interacționează cu un algoritm și să înțeleagă, pe cât posibil, logica deciziilor luate. Totodată, este nevoie de corectitudine și evitarea discriminării, deoarece algoritmii pot prelua părtinirile ascunse în datele de antrenament și pot perpetua inegalitățile existente.
Un alt principiu este protecția vieții private. În contextul în care multe aplicații IA procesează date sensibile, respectarea normelor GDPR și introducerea conceptului de „privacy by design” devin obligatorii. În plus, responsabilitatea umană trebuie să rămână în centru: deciziile importante, mai ales în domenii precum sănătatea sau justiția, nu pot fi lăsate integral în mâinile unui algoritm.
Provocări și dileme actuale
Chiar și cu un cadru legislativ și principii etice clare, realitatea aduce provocări greu de gestionat. Bias-ul algoritmic rămâne o problemă majoră. Studiile arată că sistemele medicale de diagnostic bazate pe IA au rezultate mai slabe pentru femei și minorități etnice, deoarece datele de antrenament nu sunt suficient de diverse. Aceste lacune pot duce la inechități grave în domenii critice.
O altă problemă este lipsa de explicabilitate. Modelele complexe, precum cele de tip deep learning, iau decizii pe care chiar și dezvoltatorii le înțeleg greu. Această „cutie neagră” ridică întrebări etice și practice: cum poate un pacient, un judecător sau un consumator să aibă încredere într-un rezultat pe care nu îl poate verifica?
Exemple practice
Un domeniu sensibil este sănătatea. Sistemele de diagnostic automatizat sunt încadrate la „risc ridicat” conform AI Act și trebuie să respecte standarde stricte. Asta înseamnă teste riguroase înainte de lansare, supraveghere constantă după implementare și posibilitatea intervenției umane. (King & Spalding Report)Un alt exemplu îl reprezintă aplicațiile de recunoaștere facială. Deși extrem de utile în securitate sau comerț, acestea ridică probleme legate de intimitate și discriminare. În multe state europene, folosirea recunoașterii faciale în spații publice este interzisă sau puternic limitată, fiind considerată un risc inacceptabil.
Cum mă adaptez inteligenței artificiale? Soluția propusă de Software Development Academy
Conform CNBC, citând un raport publicat de ResumeBuilder, peste o treime (37%) din liderii de business intervievați au raportat înlocuirea angajaților cu inteligența artificială. Un alt raport, publicat de Asana, susține că peste 29% din task-uri sunt ușor înlocuibile cu inteligența artificială (conform angajaților intervievați).
Oricât de îngrijorătoare ar părea aceste cifre – iată un alt articol de la CBS care raportează peste 4000 de job-uri înlocuite de AI în mai 2023 – un lucru este cert: faptul că ai opțiuni.
Și nu, opțiunea nu constă în a renunța la cariera actuală și a tranziționa spre una de programator. Nu este o opțiune practică pentru toată lumea.
Așadar, trebuie să discutăm despre conceptul de upskilling.
Ce este upskilling?
Pe scurt, conceptul de upskilling se referă la procesul de reinstruire a angajaților pentru a se adapta la noile tendințe tehnologie din piața muncii. În cazul nostru, prin upskilling înțelegem învățarea, adoptarea și integrarea tehnologiilor noi (inteligența artificială) de către specialiști în work flow-ul lor.
Haideți să ne uităm la câteva exemple:
- Un social media manager care folosește AI pentru a analiza și seta strategii și a crea conținut.
- Un jurnalist care se folosește de AI pentru a sorta date și surse din diverse medii – gândiți-vă la jurnaliștii de investigație care sunt nevoiți să studieze zeci sau chiar sute de documente fizice.
- Cercetători care folosesc bots pentru a extrage date de pe social media, sau care trebuie să consulte documente fizice din arhive.
- Scriitori (pentru jocuri, spre exemplu) care sunt însărcinați cu scrierea a mii de linii de dialog ambiental.
- Project managers/analiști de date care manevrează sute de seturi de date zilnic.
- Specialiști marketing care manevrează la rândul lor cantități imense de conținut și date.
Acestea sunt doar câteva exemple de job-uri care pot fi eficientizate cu ajutorul inteligenței artificiale fără a elimina componenta umană din ecuație. Specialiștii din aceste domenii, și nu numai, au posibilitatea de a-și crea propriile soluții de eficientizare a muncii de zi cu zi.
În asta constă conceptul de upskilling – înveți ceva nou ca să te adaptezi pieții muncii și astfel te faci mai dezirabil din punct de vedere profesional.
Însă, ca să ajungi în acel punct, ai nevoie de o bază – iar acea bază constă în niște cunoșținte elementare de programare. Prin asta ne referim la limbaje de programare precum:
- Python
- Java
- Javascript
Precum și următoarele limbaje:
- Prolog
- Lisp
- Julia
- Haskell
- C++
- R
- Scala
Dacă te simți intimidat, te asigurăm că nu ai de ce – Software Development Academy este gata să te ajute în procesul tău de upskilling.
Cum mă poate ajuta Software Development Academy în upskilling?
După cum am zis mai devreme, un upskilling făcut cum trebuie se rezumă la un concept foarte simplu – înveți un skill nou ca nu numai să-ți eficientizezi munca, ci și să o duci la nivelul următor.
În acest sens, Software Development Academy îți oferă o curiculă comprehensivă formată din trei cursuri, fiecare dedicat unui limbaj de programare relevant inteligenței artificiale: Aceste cursuri sunt:
- Curs Python. Vei învăța fundamentele acestui limbaj extrem de popular și cum să lucrezi cu el. Concret, ca profesionist non-tehnic, prin cursul Python de la SDA vei învăța cum să automatizezi task-urile repetitive din viața ta profesională, cum să comunici mai eficient cu dezvoltatorii din compania ta (pentru că vei stăpâni și vocabularul) și în ce constă data science.
- Cursuri Java acreditate. Este unul din cele mai bune limbaje pentru începători datorită simplității sale. Te vom învăța cum să creezi variabile și metode, matrice, biblioteci incorporate și alte concepte care te vor ajuta în munca de zi-cu-zi.
- Cursuri Javascript. Este unul din cele mai întâlnite limbaje din viața cotidiană – prin intermediul lui, dezvoltatorii creează site-urile, aplicațiile mobile și jocurile pe care le accesezi zilnic. Mai relevant, multe aplicații de inteligență artificială folosesc Javascript datorită funcționalităților sale de automatizare.
În viitorul apropiat, multe job-uri (inclusiv cele din zona creativă) vor necesita niște cunoștințe elementare de programare. Înscrie-te la cursurile de programare Software Development Academy ca să te ajutăm să te pregătești pentru acest viitor mai apropiat decât ai crede.
Cu ce se diferențiază Software Development Academy față de alte școli de programare?
Diferența majoră ar fi că scopul acestor cursuri nu este să te transforme din [jobul tău actual] în programator peste noapte. Obiectivul real al acestor cursuri este să-ți îmbogățească orizonturile profesionale și să te facă mai valoros pe piața muncii învățându-te skill-uri tehnice. Este diferența dintre a apela la colegii tehnici pentru a te ajuta cu o bază de date și a-ți dobândi autonomia profesională.
De ce să aleg Software Development Academy pentru upskilling?
Nu ai nevoie de experiență anterioară
Ai auzit bine – cursurile Software Development Academy necesită 0 experiență anterioară. Asta pentru că, din nou, scopul nostru nu este să te facem programator, ci să te ajutăm să excelezi în cariera actuală.
Concret, te luăm de la 0 cu tot ce ține de Java, Python și JavaScript, de la fundamentele acestor limbaje de programare până la aplicabilitatea lor în viața reală. Mentorii Software Development Academy vin cu experiență reală de muncă în cele mai importante companii din tech din lume și sunt gata să te instruiască.
Toate cursurile noastre sunt concepute după metodologia full-stack
Full stack este o metodologie din domeniul din IT care presupune cunoașterea și utilizarea mai multor tehnologii pentru a susține dezvoltarea unei aplicații atât front-end (componenta imediat vizibilă utilizatorului de rând) cât și back-end (interfața din spate – bazele de date, logica, servere, și așa mai departe). Cursurile noastre sunt concepute după această metodologie.
Cu ce te ajută această metodologie pe tine, ca profesionist non-tehnic care caută să facă upskilling? Punctual:
- Îți oferim o privire de ansamblu asupra tehnologiilor și bunelor practici utilizate în IT, ceea ce te va ajuta când vei decide unde anume se încadrează abilitățile tale.
- Fiind familiarizat cu întregul, îți va fi mai ușor să colaborezi cu persoanele tehnice.
- Stăpânind fundamentele fiecărei tehnologii, o să-ți fie mult mai ușor să tranziționezi spre elemente din ce în ce mai tehnice.
- Cunoscând elemente precum time management, SCRUM și analiza proiectelor vei dobândi capacitatea de a avea și mai mult control asupra proiectelor și muncii tale.
Opțiuni de finanțare si program flexibil
Software Development Academy recunoaște faptul că profesionistul modern are din ce în ce mai puțin spațiu de manevră (atât financiar, cât și temporal) de a învăța skill-uri ce nu țin de domeniul său. Tocmai de aceea, oferim numeroase opțiuni de finanțare și program flexibil (remote, seara) pentru profesioniștii care intenționează să își ducă cariera la nivelul următor.
Software Development Academy – te ajutăm să te adaptezi
Pregătit să înveți abilități noi și să-ți eficientizezi munca? Software Development Academy este gata să te ajute cu cele mai actuale cursuri, aliniate la realitățile climatului profesional modern.
În câteva luni, poți învăța nu numai să te adaptezi avântului inteligenței artificiale, ci și cum să o integrezi în work-flow-ul tău. Cursul de programator Python, precum și cele Java și Javascript te vor învăța tot ce trebuie să știi despre această nouă tehnologie.
?Completează formularul de mai jos și află cum să nu-ți mai fie frică de inteligența artificială și s-o îndrăgești
Inteligența artificială nu mai e un mister rezervat experților: o poți înțelege și tu. Cursul nostru este special gândit pentru începători și nu ai nevoie de cunoștințe de programare. Vei descoperi pas cu pas cum să folosești AI în viața de zi cu zi, într-un mod practic și accesibil. Înscrie-te acum la cursul de AI SDA România și descoperă cum tehnologia poate lucra pentru tine.
Avântul inteligenței artificiale ne-a luat pe toți prin surprindere. SDA Academy te ajută să te adaptezi
“Învață să lucrezi cu inteligența artificială, nu împotriva ei” este mantra noastră la SDA Academy. Ca dovadă, oferim un curs de inteligență artificială și AI engineering și sfătuim toți cursanții să integreze aceasta nouă tehnologie în actuala carieră. Programează acum un call gratuit cu un consulsant SDA Academy și află cum te poți adapta la AI.
