ວຽກ AI: ບົດບາດ, ທັກສະ ແລະໂອກາດອາຊີບ
ການເພີ່ມຂອງປັນຍາຂອງເຄື່ອງມື (AI) ໄດ້ປ່ຽນແປງວຽກການໃນຫຼາຍອຸດສາຫະກຳ ແລະເປັນແຫຼ່ງໂອກາດໃໝ່ສຳລັບຜູ້ທີ່ມີຄວາມສົນໃຈດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ, ຂໍ້ມູນ ແລະການຈັດການການເຮັດວຽກ. ບັນຫາຄືກັນແບບສາມາດກວ່າເຄື່ອງມືທົ່ວໄປ: ມີງານທີ່ເກີດຂຶ້ນໃໝ່, ບາງວຽກຖືກທຽບທັ້ງທ່ານແລະຄົນອື່ນ, ແລະຕ້ອງການທັກສະແບບໃໝ່ເພື່ອເຮັດວຽກຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ວຽກທີ່ສັງລວມກັບ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ວຽກທີ່ກ່ວາເຄື່ອງມື AI ຄອບຄຸມຫລາຍດ້ານ: ການພັດທະນາອັບລິເຄຊັນ, ການອອກແບບໂຄງສ້າງແນວໂຍທິກ, ການຝຶກສອນແບບເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນ (training data), ການຮັບມືເຂົ້າສູ່ລະບົບ ແລະການຂຽນລະຫັດເພື່ອປັບໃຫ້ເຄື່ອງມືເຮັດວຽກຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຕຳແໜ່ງທີ່ພົບເຫັນບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແຕ່ຍັງມີຕຳແໜ່ງເຊັ່ນ product manager, AI ethicist, data engineer ແລະ AI integration specialist.
ທັກສະທີ່ຈຳເປັນໃນສະຫະພາບ AI
ພາຍໃນວຽກ AI, ທັກສະຫຼາຍແບ່ງປະເພດແລະຫຼັກຖານ: ທັກສະທາງເຕັກນິກດັ່ງການຂຽນໂຄດ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແລະການອອກແບບອັດຕະໂນມັດ. ທັກສະທີ່ບໍ່ເປັນເຄື່ອງມືທ່ຽວມີຄວາມສົນໃຈສຳລັບວຽກ AI ລວມທັງການຈັດການໂຄງການ, ທີ່ສົມບູນກັບຂໍ້ຂອງກຸ່ມທ່ານ. ການພັດທະນາທັກສະດັ່ງກ່າວຄວນຮວມກັບທັກສະຟອມລົງໃນພາສາ, ການຄ້າງເທັກໂນໂລຢີ, ແລະຄວາມຮູ້ເຖິງຄວາມສະຫງົບທາງຈິດຕິດ (ethics).
ວຽກ AI ໃນອຸດສາຫະກຳແບ່ງປະເພດ
AI ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໃນຫຼາຍພາກສ່ວນ: ສຸຂະພາບ, ການເງິນ, ການຂົນສົ່ງ, ການຮ່ວມງານກັບລູກຄ້າ, ແລະອຸດສາຫະກຳການຜະລິດ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນສາມາດສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງພໍ່ລູກຄ້າ, ນັກພັດທະນາໂປຣແກຣມ AI ສ້າງແອັບທີ່ປັບປຸງການເຮັດວຽກ, ແລະ AI consultant ຊ່ວຍນໍາເຂົ້າເຂົ້າໃນກະບອກຂອງວິທີການ. ການນຳໄປປະຕິບັດໃນທຸລະກິດຫ້ອງວ່າມີຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມຂຶ້ນສຳລັບວຽກປັດຈຸບັນ.
ວິທີຄົ້ນຫາວຽກ AI ແລະ local services
ການຄົ້ນຫາວຽກ AI ສາມາດເຮັດໄດ້ຜ່ານແນວທາງຕ່າງໆ: ການອ່ານລາຍການວາງງານ, ເຂົ້າຮ່ວມກຸ່ມຊອບແວ ແລະ ເນັດວິນັດ, ແລະຕິດຕໍ່ຜ່ານເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ມີ local services ຫຼື ບໍລິການໃນພື້ນຖານຂອງທ່ານ. ການສ້າງເນັດວິນັດແລະການພັດທະນາເປັນສິ່ງສຳຄັນ; ກວດສອບປະສົບການແລະໂປຣໄຟລ໌ຂອງຜູ້ສมัคร. ສ່ວນສຳຄັນອີກອັນຄືການສ້າງຄວາມສັນຕິພາບກັບພາຍໃນອົງກອນ: ນີ້ຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ການນໍາ AI ໄປໃຊ້ໄດ້ມາດຕະຖານ.
ສິ່ງທີ່ຄວນພິຈາລະນາກ່ອນເຂົ້າສາຍວຽກ AI
ເມື່ອທ່ານສົນໃຈໃນວຽກ AI, ຄວນພິຈາລະນາສະຖານະການຮຽນຮູ້ຂອງຕົວເອງ, ທັກສະທີ່ທ່ານມີ, ແລະຄວາມຕ້ອງການໃນຕະຫຼາດທ້ອງຖິ່ນ. ການຮຽນພຽງແຕ່ຫຼາຍທີ່ເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນ, ການພັດທະນາໂປຣແກຣມ, ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງແນວຄິດຂອງຄອມພິວເຕີ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການຮັບຮອງເພື່ອຈັດສິດທິດ່ວຍວຽກ AI ແລະການເຂົ້າໃຈເຖິງຄວາມບໍ່ເປັນອັດຕະໂນມັດ (bias) ແມ່ນສໍາຄັນ. ການຮຽນດ້ວຍຕົວເອງ, ການເຂົ້າຮ່ວມຊຸມຊົນອອນໄລນ໌, ແລະການສ້າງເນັດວິນັດກັບ local services ຈະເຮັດໃຫ້ທ່ານມີຄວາມເໝາະສົມກັບຕຳແໜ່ງ.
ສຸດທ້າຍ, ວຽກ AI ເປັນສາຍວຽກທີ່ມີຄວາມຫຼາຍດ້ານ ແລະຕ້ອງການການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ບຸກຄົນທີ່ຈະເຂົ້າສາຍນີ້ຄວນພັດທະນາທັກສະເປັນທາງເຕັກນິກ ພ້ອມດ້ວຍຄວາມຮູ້ທາງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມຕັ້ງໃຈໃນຈຸດດ້ານຈິດຕິດ.
