Generatywna Sztuczna Inteligencja (GenAI) jest nie tylko kolejną falą innowacji – to tsunami zmieniające krajobraz biznesu, technologii i codziennego życia. Globalne wydatki na IT mają osiągnąć 5 bilionów dolarów w 2024 roku, co oznacza wzrost o 6,8% w porównaniu z 2023 rokiem – prognozuje Gartner.

IDC dodatkowo podkreśla, że sektor AI będzie kontynuował ekspansję, z rocznym tempem wzrostu przekraczającym 18% w najbliższych latach. Przemysły – od finansów po medycynę, szybko adaptują technologie AI, otwierając nowe możliwości dla rozwoju kariery.

Od matematyki do Pythona

W centrum rewolucji GenAI znajdują się ludzie tacy jak Jakub Kościelecki, Data Scientist w firmie SoftServe — pasjonaci, którzy przekuwają swoje zainteresowania w konkretne umiejętności. Wybierając studia matematyczne zamiast informatyki, Jakub świadomie postawił na gruntowne zrozumienie logiki stojącej za algorytmami AI. Jego decyzja o skupieniu się na analizie danych na Politechnice Łódzkiej okazała się przepustką do świata GenAI, gdzie Python, analiza danych i przetwarzanie języka naturalnego stały się narzędziami jego codziennej pracy.

Wybór kierunku studiów był sprzeczny z konwencjonalną mądrością w tamtym czasie, która postrzegała matematykę jako ścieżkę do środowiska akademickiego, a nie innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji. Dzięki wczesnemu drygowi do najnowocześniejszych technologii Jakub zainteresował się AI, porównując jej wpływ do tego jak świat zrewolucjonizowała elektryfikacja.

Jakub zdecydował się na studia matematyczne na Politechnice Łódzkiej, a wybrał tę uczelnię, ponieważ oferowała ona specjalizację w analizie danych, którą zidentyfikował jako fundamentalny aspekt sztucznej inteligencji. Ta decyzja zapoczątkowała jego podróż w tej dziedzinie. Podczas tej podróży Jakub zaczął pracować nad własnymi projektami, nauczył się Pythona i z niecierpliwością czekał na możliwości odbycia stażu, aby wejść do branży sztucznej inteligencji.

Kluczowe kompetencje w świecie GenAI

W związku z rosnącym znaczeniem GenAI coraz więcej osób rozwija swoją karierę w tym kierunku. Warto zatem zastanowić się jakich kompetencji oraz jakiej wiedzy potrzeba, aby skierować swoje zawodowe tory w tę właśnie stronę. Jakub Kościelecki podkreśla, że do rozpoczęcia kariery w tworzeniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, niezbędne są przede wszystkim umiejętności programowania, szczególnie w języku Python, który jest najpopularniejszym językiem w tej dziedzinie.

Ważne są także umiejętności miękkie, a wśród nich kluczowe znaczenie mają determinacja połączona z abstrakcyjnym myśleniem. Determinacja ta umożliwia wizualizację celów i dążenie do ich realizacji. Istotne jest również posiadanie specjalistycznych umiejętności, takich jak przetwarzanie języka naturalnego lub analiza obrazów, w zależności od tego, nad czym chce się pracować. Głębokie zrozumienie wybranej dziedziny GenAI motywuje do specjalizowania się w jednym z obszarów, takich jak tekst, obrazy, czy audio, aby rozwijać się i tworzyć innowacyjne rozwiązania. – mówi Jakub Kościelecki.

Jakub jako niezbędne do rozwoju w dziedzinie Gen AI identyfikuje kompetencje, które obejmują nie tylko umiejętności programistyczne, ale także głębokie zrozumienie matematyki i statystyki. Rozwijanie kariery w obszarze Gen AI, jak pokazuje historia Jakuba, wymaga nie tylko technicznej biegłości, ale także zdolności do ciągłego uczenia się i adaptacji. Świat AI ewoluuje z prędkością nieznaną wcześniej w historii technologii, co sprawia, że nieustanne doskonalenie swoich umiejętności i wiedzy staje się warunkiem sukcesu.

Sukces w epoce GenAI nie jest efektem przypadku – to rezultat świadomego planowania kariery, nieustannej nauki i specjalizacji w wybranych obszarach. Jakub Kościelecki z SoftServe jest przykładem, jak z pasji do matematyki i technologii można wykuć przyszłość w jednej z najbardziej obiecujących dziedzin technologii. Ścieżka ta jest otwarta dla wszystkich, którzy są gotowi podjąć wyzwanie nauki i eksploracji niezbadanych jeszcze możliwości GenAI.

Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments