Seis competências em IA que todos deviamos desenvolver (e pode ser feito de forma autodidacta)
A Inteligência Artificial (IA) está a mudar todos os sectores e ter competências de Inteligência Artificial (IA) pode diferenciá-lo como trabalhador. Quer esteja a começar a sua carreira ou queira preparar-se para o futuro, entender os conceitos básicos de IA e adquirir algumas competências práticas pode fazer a diferença. Tendo isto em mente, o The Muse revelou as competências de IA que os trabalhadores que estão a começar a carreira devem ter.
São elas:
1. Compreensão básica de IA
Não precisa ser especialista em IA, mas ter uma compreensão fundamental de como funciona é crucial. Isso inclui saber o que são algoritmos (instruções passo a passo que orientam os sistemas de IA), como os modelos aprendem com os dados (analisando padrões para fazer previsões ou decisões) e as considerações éticas do uso da IA (como garantir justiça, privacidade e responsabilidade).
O que fazer: Explore recursos gratuitos ou faça cursos de IA para iniciantes em plataformas.
2. Familiaridade com ferramentas de IA
Muitos locais de trabalho usam ferramentas de IA para agilizar processos. Assim, a proficiência com ferramentas de AI vai-lhe permitir integrá-la em tarefas cotidianas.
O que fazer: pratique usando versões gratuitas ou de teste dessas ferramentas e explore tutoriais ou comunidades para saber dicas.
3. Alfabetização de dados
Isso envolve entender como colectar, analisar e interpretar dados e é uma competência que se está a tornar cada vez mais importante na era da IA. A IA prospera com dados, então ser alfabetizado em dados significa que pode contribuir para projectos, identificar tendências e tomar decisões baseadas em dados.
O que fazer: Aprenda o básico do Excel, SQL ou bibliotecas Python para manipulação de dados.
4. Noções básicas de programação
Conhecer uma linguagem de programação como Python ou R não é obrigatório, mas pode dar-lhe uma vantagem competitiva. Uma competência básica para ler ou escrever scripts simples nessas linguagens, que são muito usadas em IA e análise de dados, pode ajudá-lo a automatizar tarefas repetitivas e colaborar melhor com equipas de tecnologia.
O que fazer: faça aulas de codificação para iniciantes
5. Resolução de problemas e pensamento crítico
As ferramentas de IA processam os dados, mas os humanos ainda são necessários para interpretar resultados e aplicá-los para resolver problemas.
O que fazer: Pratique com estudos de caso ou jogos de resolução de problemas que aprimorem o pensamento lógico.
6. Consciência ética na IA
Os empregadores precisam de profissionais que possam reconhecer o impacto potencial da IA nas pessoas e na sociedade. Então, ter uma compreensão das implicações éticas da IA, incluindo questões como preconceito, privacidade e transparência.
O que fazer: leia sobre temas como ética e justiça na IA em livros ou ouça podcasts.