AI.handling.skills 

Milliseid oskusi me vajame tehisintellekti süsteemidega tegelemiseks? Milliste oskustega peaksime oma meeskonnad varustama, et oleksime võimelised kasutama tehisintellekti süsteeme täies mahus ja naudiksime nende kasutamist?

Oskuste kombinatsioon

Isegi kui te ei ole tehnik, on olemas mõned oskused, mis võivad olla abiks, kui tegelete tehisintellektiga. Meie arvates on oluline järgmiste oskuste kombinatsioon:

• Probleemide lahendamine: Probleemide lahendamise oskus on tehisintellekti kasutamisel vajalik, sest see võimaldab ära tunda ja lahendada probleeme, mis võivad tekkida tehisintellekti süsteemi kasutamisel, ning seeläbi parandada süsteemi tõhusust ja usaldusväärsust.
• Kriitiline mõtlemine: Kriitiline mõtlemine on oluline oskus tehisintellekti kasutamisel, sest see hõlmab teabe analüüsimist ja hindamist. Tehisintellekti kasutamisel on vaja kriitilist mõtlemist, et hinnata süsteemi poolt genereeritud tulemuste täpsust ja kehtivust ning tagada süsteemi tõhus ja eetiline kasutamine. Kriitiline mõtlemine hõlmab seega ka oskust hinnata tehisintellekti süsteemide loodud andmete ja mudelite kvaliteeti.
• Loovus: loov mõtlemine on tehisintellekti puhul oluline, sest see aitab töötada välja uuenduslikke lahendusi keerulistele probleemidele. Kuigi tehisintellekti süsteemid suudavad töödelda suuri andmehulki ning tuvastada mustreid ja seoseid, vajavad nad siiski inimese panust, et tuvastada ja lahendada probleeme, mis ei ole veel tekkinud.
• Suhtlemisoskus: AIga tegelemiseks on vaja head suhtlemisoskust. See hõlmab ka oskust selgitada keerulisi ideid ja algoritme mittetehnilistele sidusrühmadele. Suhtlemine on tehisintellekti kasutamisel jätkuvalt oluline oskus, sest see hõlmab suhtlemist teistega nii organisatsiooni sees kui ka väljaspool. Tõhus kommunikatsioon on vajalik, et tagada tehisintellekti süsteemide tõhus, tulemuslik ja eetiline kasutamine ning et kõik sidusrühmad mõistaksid nende võimalikku kasu.
• Otsuste tegemine: Oskus teha teadlikke otsuseid on tehisintellektiga tegelemisel väga oluline. Kuna tehisintellekti süsteemid teevad sageli otsuseid, mis mõjutavad äritegevust, kliendikogemust ja muid organisatsiooni olulisi aspekte. Küsimus on AI-süsteemide tugevuste ja piirangute mõistmises ning nende teadmiste kasutamises teadlike otsuste tegemiseks.
• Pidev õppimine: tehisintellekt on kiiresti arenev valdkond ja on oluline olla kursis viimaste arengutega. Oluline on oskus pidevalt õppida ja kohaneda uute tehnoloogiate ja ideedega.

Näide oskuste kombinatsiooni kohta

Oletame, et töötate ettevõttes, mis kasutab tehisintellekti, et soovitada klientidele tooteid. Mitte-tehnilise inimesena võiks teie ülesanne olla hinnata tehisintellekti süsteemi ja selle soovituste kvaliteeti. Millised on siis teie oskused?

• Probleemide lahendamine: Te mõistate, et mõned kliendid ei ole rahul tehisintellekti süsteemist saadud soovitustega. Teete koostööd tehnilise meeskonnaga, et tuvastada probleem ja töötada välja strateegia soovituste parandamiseks.
• Kriitiline mõtlemine: hindate tehisintellekti süsteemi poolt soovituste andmiseks kasutatavate andmete kvaliteeti. Sa mõistad, et mõned andmed on vananenud ja ei ole praeguste klientide jaoks asjakohased. Teete koostööd tehnilise meeskonnaga, et andmeid ajakohastada ja soovituste täpsust parandada.
• Nad on loovad: neil on uusi ideid, kuidas saab tehisintellekti süsteemi kasutada klientide rahulolu parandamiseks. Näiteks teete ettepaneku koolitada tehisintellekti süsteemi, kasutades klientide tagasisidet ja parandades selle soovitusi.
• Suhtlemisoskus: Te selgitate tehisintellekti süsteemi eeliseid ja piiranguid mitte-tehnilistele sidusrühmadele, näiteks müügi- ja turundusmeeskonnale. Te edastate ka klientide tagasisidet tehnilisele meeskonnale ja töötate koos nendega süsteemi täiustamisel.
• Otsuste tegemine: Te kasutate oma teadmisi tehisintellekti süsteemi tugevustest ja piirangutest, et teha teadlikke otsuseid. Näiteks otsustate, kas tehisintellekti süsteem peaks soovitama tooteid ainult teatavat tüüpi klientidele, lähtudes nende varasemast ostukäitumisest.
• Pidev õppimine: olete kursis tehisintellekti viimaste arengutega ja kasutate neid teadmisi tehisintellekti süsteemi täiustamiseks. Näiteks soovitavad nad kasutada uut masinõppealgoritmi, et parandada soovituste täpsust.

Küsimused tehisintellekti käsitlemise kohta

Kui tegemist on tehisintellekti lahendustega, on mõned olulised küsimused, mida peaksite tehisintellekti süsteemile esitama, et tagada selle tõhusus ja usaldusväärsus. Siin on mõned näited:

• Kuidas koolitati tehisintellekti süsteemi? Kui te teate, kuidas AI-süsteemi koolitati ja milline on koolitamiseks kasutatud andmete kvaliteet, saate paremini hinnata tulemuste täpsust ja usaldusväärsust.
• Millised on tehisintellekti süsteemi ulatus ja piirangud? Oluline on teada, mida tehisintellekti süsteem suudab ja mida mitte, et saaksite hinnata selle kasulikkust ja teha kindlaks valdkonnad, kus inimese panus on endiselt vajalik.
• Kuidas teeb tehisintellekti süsteem otsuseid? Kui mõistate tehisintellekti süsteemi otsustusprotsessi, saate paremini hinnata selle tulemuste õiglust ja läbipaistvust.
• Millised on tehisintellekti süsteemi võimalikud riskid ja puudused? Oluline on kaaluda tehisintellekti süsteemi kasutamisega kaasnevaid võimalikke riske ja negatiivseid tagajärgi, nagu näiteks privaatsusega seotud probleemid või tahtmatu erapooletus.
• Mis juhtub, kui tehisintellekti süsteem teeb vea? Oluline on teada, kuidas tehisintellekti süsteem käitub vigade või eksimustega ja kuidas neid saab parandada.
• Kuidas saab tehisintellekti süsteemi parandada? Mõistes tehisintellekti süsteemi täiustamisvõimalusi, saate kindlaks määrata edasise arendamise või uurimise valdkonnad.

Üldiselt võimaldavad need küsimused teil paremini mõista ja hinnata tehisintellekti süsteemi ning tagada selle tõhusus ja usaldusväärsus konkreetse ülesande jaoks.

Rohkem infot

• võib leida ka meie podcastist https://open.spotify.com/episode/2UjtgGAyRlgLxVBTQ6jqoS.
• või raamatus „Digipädevus ja tulevikuoskused. Kuidas ettevõtted valmistuvad digitaalseks tulevikuks“, mille autor on dr Philipp Ramin.