17 Skill Penting yang Dibutuhkan Para "Techie" Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) akan memberi lebih banyak manfaat dan keuntungan dibandingkan penemuan lain dalam sejarah.Soal itu, semua orang setuju.

Namun AI juga membutuhkan lebih banyak keterampilan dan penguasaan daripada yang lainnya. Menempatkan tanggung jawab itu tidak hanya pada kita, tetapi juga pada mereka yang berada di posisi kepemimpinan yang harus melihat transformasi individu mereka dan transformasi organisasi mereka.

Keterampilan AI Penting untuk Semua Orang

Seorang analis pasar kerja dan penasihat bisnis, Eli Amdur, di Forbes memaparkan 17 keterampilan (skill) yang dibutuhkan oleh para teknisi AI.

"Keahlian AI teknis berkisar dari yang konseptual dan abstrak, hingga yang konkret dan dapat diprediksi," Amdur mengutip kliennya, seorang konsultan bernama Christine.

Tanpa urutan khusus, berikut 17 skill yang ada dalam daftar Christine, empat di antaranya diakui sebagai soft skill, kebutuhan mendasar di seluruh bidang, apa pun profesinya.

1. Bahasa Pemrograman

Kemahiran dalam bahasa pemrograman (programming languages) seperti Python sangat penting, karena banyak digunakan dalam pengembangan AI karena pustaka dan kerangka kerjanya yang kaya.

2. Kerangka Kerja dan Pustaka AI

Seperti: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, dan Keras untuk membangun dan melatih model.

3. Neural Networks dan Deep Learning

Menggali lebih dalam arsitektur neural network, convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), dan transformer.

4. Machine Learning

Memahami dasar-dasar pembelajaran mesin: pembelajaran terawasi, pembelajaran tak terawasi, pembelajaran penguatan, dan pembelajaran mendalam.

5. Matematika

Memahami algoritma dan model melalui dasar matematika yang kuat, khususnya aljabar linier, kalkulus, dan probabilitas/statistik.

6. Manipulasi dan Analisis Data

Keterampilan dalam pra-pemrosesan, pembersihan, dan manipulasi data sangat penting untuk bekerja dengan data dunia nyata, karena model AI sangat bergantung pada data berkualitas. (Catatan: AI saat ini melakukan pekerjaan yang sangat buruk dalam memeriksa kebenaran data, mengeluarkan "halusinasi" lebih sering)

7. Natural Language Processing (NLP)

Mempelajari tentang tokenisasi, penyematan kata, model bahasa, dan analisis sentimen.

8. Computer Vision

Termasuk mengklasifikasi gambar, mendeteksi objek, pembuatan gambar, dan teknologi-teknologi terkait.

9. Reinforcement Learning

Membuat keputusan berurutan dalam lingkungan yang dinamis.

10. Version Control

Sangat penting dalam kolaborasi pada kode.

11. Komputasi Awan

Mengembangkan kekuatan pada platform cloud seperti AWS, Azure, atau Google Cloud; mendapatkan sumber daya berharga yang diperlukan untuk melatih dan menerapkan model AI dalam skala besar.

12. Evaluasi Model dan Penyesuaian Hyperparameter

Anda memerlukan teknik untuk mengevaluasi performa model dan mengoptimalkan hyperparameter.

13. Penerapan dan Penskalaan

Mengembangkan keterampilan dalam menerapkan model AI ke lingkungan produksi dan mengoptimalkannya untuk penggunaan di dunia nyata.

14. Etika dan Bias AI

Memahami implikasi etis Kecerdasan Buatan (AI) dan machine learning, termasuk bias dalam data dan algoritma. "Sebenarnya ini harus menjadi nomor 1 di daftar semua orang," kata Christine.

15. Kolaborasi dan Komunikasi

Komunikasi yang efektif sangat penting untuk berkolaborasi, terutama mencakup tim lintas fungsi dan menjelaskan konsep AI kepada pemangku kepentingan non-teknis.

16. Pembelajaran Berkelanjutan

Tetap up to date pada perkembangan AI. Sifat, kecepatan, dan ruang lingkup perubahan AI pasti akan membuat kepala pusing, tetapi kita tak punya pilihan. AI dengan cepat berubah, dari keunggulan strategis menjadi keunggulan operasional.

17. Problem-solving dan Kreativitas

Mengembangkan solusi AI seringkali membutuhkan pemecahan masalah yang kreatif untuk mengatasi tantangan yang kompleks.Buatlah agar tim Anda tetap beragam dan dengarkan suara-suara baru.