در حال حاضر، حدود ۲۷ درصد از شرکت‌های جهان از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) برای فعالیت‌هایی مثل کدنویسی و بررسی کدها استفاده می‌کنند. پیش‌بینی می‌شود که در چند سال آینده، این رقم به ۷۶درصد افزایش پیدا کند. همین روند موجب شده نقش و وظایف مهندس هوش مصنوعی بیش از هر زمان دیگری اهمیت پیدا کند.
با رشد تقاضا برای فناوری‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها به دنبال تیم‌های توسعه تخصصی و ماهر هستند. با این حال، پیدا کردن مهندسان AI باتجربه هنوز کار ساده‌ای نیست، چون این حوزه نسبتا جدید و در حال رشد است. علاوه بر این، دغدغه‌هایی مثل مسائل اخلاقی، شفافیت، مسئولیت‌پذیری و تضمین کیفیت (QA) هم از چالش‌های مهم این مسیر محسوب می‌شوند.
مجموعه این عوامل، مخصوصا برای سازمان‌هایی که تا حالا تجربه اجرای راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را نداشته‌اند، می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.
در این راهنما به پرسش‌های زیر پاسخ می‌دهیم:
- چه حوزه‌هایی بیشترین بهره را از ادغام هوش مصنوعی می‌برند؟
- نقش مهندسان هوش مصنوعی در توسعه پروژه چیست؟
- وظایف آن‌ها شامل چه مواردی می‌شود؟
- و در نهایت یک متخصص توانمند باید چه مهارت‌ها و دانشی داشته باشد؟
هوش مصنوعی در چه حوزه‌هایی کاربرد دارد؟
پیش از بررسی جزئیات، بد نیست بدانیم چرا حضور مهندسان هوش مصنوعی در تیم‌های توسعه ضروری است. این متخصصان با ترکیب مهارت‌های تحلیل داده، الگوریتم‌نویسی و مهندسی نرم‌افزار، پلی میان نیازهای کسب‌وکار و توانایی‌های فنی AI ایجاد می‌کنند. در ادامه می‌بینیم نقش‌ها، وظایف و مهارت‌های کلیدی مهندسان هوش مصنوعی دقیقا چیست و چرا برای موفقیت پروژه‌های هوشمند حیاتی‌اند.
۱- تجارت الکترونیک
هوش مصنوعی با پیش‌بینی تقاضا، بازاریابی هوشمند و ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده، تجربه مشتری را به‌طور چشمگیری بهبود می‌دهد. برای مثال، آمازون با استفاده از سیستم‌های پیشرفته پیشنهاددهی و پشتیبانی مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی، یکی از موفق‌ترین نمونه‌ها در این زمینه است.
یکی از نمونه‌های دیگر، شرکت Klevu است که برای توسعه پلتفرم جست‌وجو و ناوبری خود در فروشگاه‌های آنلاین، از سه متخصص هوش مصنوعی بهره گرفته تا قابلیت‌های یادگیری خودکار را به محصول خود اضافه کنند.
۲- بانکداری و مالی
این صنعت از نخستین پذیرندگان فناوری‌های هوشمند بوده است، چون حجم بالای داده‌ها و پیچیدگی راه‌حل‌های مالی، نیاز به تحلیل و تصمیم‌گیری دقیق دارد. بانک‌ها از هوش مصنوعی برای چت‌بات‌ها، مشاوران سرمایه‌گذاری شخصی، موتورهای پیشنهاددهی و بهینه‌سازی کانال‌های پرداخت دیجیتال استفاده می‌کنند.
۳- بهداشت و درمان
تاثیر هوش مصنوعی در حوزه‌ی سلامت بسیار گسترده است و از فرایندهای ساده تا مداخلات پیچیده پزشکی را پوشش می‌دهد. دستگاه‌هایی مانند دستبندهای سلامتی و ساعت‌های هوشمند داده‌های سلامت را جمع‌آوری و تحلیل می‌کنند و در صورت بروز مشکل به کاربر هشدار می‌دهند.
علاوه بر این، AI در توسعه‌ی داروها، جراحی‌های رباتیک و دستیارهای مجازی پزشکی نیز نقش مهمی دارد.
۴- شبکه‌های اجتماعی
پلتفرم‌هایی مثل فیسبوک و اینستاگرام با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، محتوای نمایش‌داده‌شده را بر اساس علایق و رفتار کاربران شخصی‌سازی می‌کنند. این فناوری‌ها باعث بهبود تعامل، ارتباطات، تبلیغات هدفمند و استفاده از چت‌بات‌ها در شبکه‌های اجتماعی شده‌اند.
۵- آموزش
هوش مصنوعی در حال تحول آموزش است؛ از تصحیح خودکار آزمون‌ها گرفته تا یادگیری شخصی‌سازی‌شده و پشتیبانی ۲۴ ساعته دانش‌آموزان. به عنوان نمونه، پلتفرم دولینگو برای تقویت مهارت‌های گفت‌وگوی زبان‌آموزان از چت‌بات مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کند.
امروزه متخصصان هوش مصنوعی در تقریبا تمام صنایع با تقاضای بالا روبه‌رو هستند. در بخش بعدی، به نقش‌ها و وظایف کلیدی مهندسان هوش مصنوعی در فرایند توسعه پروژه‌ها می‌پردازیم.
شرح شغل مهندس هوش مصنوعی (AI Engineer)
مهندس هوش مصنوعی متخصصی است که مسئول طراحی، توسعه و نگهداری سیستم‌ها و اپلیکیشن‌های مبتنی بر AI است. یکی از بخش‌های کلیدی وظایف او، تبدیل مدل‌های هوش مصنوعی به APIهایی است که بتوان آن‌ها را در نرم‌افزارهای مختلف به‌صورت کارآمد به کار گرفت.
در واقع، این نقش ترکیبی از مهندسی نرم‌افزار و علم داده (Data Science) است که هدفش بهینه‌سازی فرایندهای کسب‌وکار از طریق خودکارسازی است.
وظایف مهندس هوش مصنوعی بسته به نوع پروژه متفاوت است اما مهم‌ترین وظایف و مسئولیت‌های او شامل موارد زیر می‌شود:
- همکاری با مدیران کسب‌وکار و تیم‌های توسعه برای شناسایی فرایندهایی که از هوش مصنوعی سود می‌برند
- طراحی و پشتیبانی از چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC) و زیرساخت‌های آن
- استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص تصویر
- بهره‌گیری از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل داده‌های متنی و صوتی و استخراج اطلاعات ارزشمند
- طراحی و نگهداری چت‌بات‌ها برای تعامل با مشتریان
- توسعه راهکارهای AI که رفتارهای انسانی را در کارهای تکراری شبیه‌سازی می‌کنند
- طراحی، آموزش و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین
- بهینه‌سازی فرایندهای یادگیری ماشین برای ارتباط آسان‌تر از طریق API با سایر سیستم‌ها
- ساخت سیستم‌های پیشنهاددهی (Recommendation Systems) برای تجارت الکترونیک، سرویس‌های استریم و سایر پلتفرم‌ها
- طراحی پایپ‌لاین‌های داده برای تبدیل داده‌های خام به قالب‌های ساخت‌یافته قابل استفاده در برنامه‌های AI
مسئولیت‌ها و وظایف مهندس هوش مصنوعی
در ادامه، خلاصه‌ای از مهم‌ترین وظایف مهندسان هوش مصنوعی را می‌خوانید:
۱- توسعه و نگهداری استراتژی‌های هوش مصنوعی
مهندسان هوش مصنوعی باید اهداف کسب‌وکار را درک کرده و با استفاده از مدل‌های هوشمند، تصمیم‌های راهبردی را پشتیبانی کنند. آن‌ها مسئول طراحی، کدنویسی و نگهداری سیستم‌ها و اپلیکیشن‌های مبتنی بر AI هستند.
برای انجام این کار، توسعه‌دهندگان باید تسلط بالایی بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، Java و ++C داشته باشند و با ابزارهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مثل TensorFlow، Keras و PyTorch آشنا باشند.
بخش مهمی از وظایف آن‌ها شامل طراحی و اجرای الگوریتم‌هایی برای تحلیل و تفسیر حجم عظیمی از داده‌ها است.
۲- طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
یکی از وظایف کلیدی مهندسان هوش مصنوعی، توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. این فرایند معمولا شامل مدیریت مجموعه‌داده‌های آموزشی بزرگ و بهینه‌سازی مدل‌ها برای عملکرد بهتر است. در نهایت، این الگوریتم‌ها را در محیط واقعی مستقر می‌کنند تا بتوانند وظایف مشخص را انجام داده و به شکلی موثر به کاربران و مشتریان خدمت‌رسانی کنند.
۳- توسعه زیرساخت تبدیل داده
مهندسان هوش مصنوعی مسئول مدیریت داده‌ها، ذخیره‌سازی اطلاعات و ایجاد زیرساخت‌هایی برای سیستم‌های علم داده و یادگیری ماشین هستند. آن‌ها با چالش‌هایی مثل داده‌های ناقص، ناسازگاری در داده‌ها و سایر مشکلات کیفیت داده روبه‌رو می‌شوند و راهکارهای فنی برای حل آن‌ها ارائه می‌کنند.
۴- خودکارسازی فرایندها با یادگیری ماشین
یکی از وظایف کلیدی مهندسان AI، خودکارسازی فرایندها از طریق روش‌هایی مانند بهینه‌سازی هایپرپارامترها، انتخاب مدل و فیچرها، پیش‌پردازش داده‌ها، یادگیری انتقالی و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده است. هدف از این کار، تشخیص الگوها، تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، بهینه‌سازی جریان‌های کاری و پیش‌بینی روندهای آینده است.
۵- ترکیب و ارزیابی فناوری‌ها
مهندسان هوش مصنوعی اطمینان می‌دهند که راهکارهای هوشمند به‌درستی با سایر سیستم‌ها و اپلیکیشن‌ها یکپارچه و تست می‌شوند. برای این کار، آن‌ها باید تجربه کافی در اتصال سیستم‌های AI به پایگاه داده‌ها و APIها داشته باشند و بتوانند عملکرد آن‌ها را از نظر درستی و کارایی بررسی کنند.
۶- همکاری میان‌تیمی با واحدهای مختلف
متخصصان هوش مصنوعی به‌طور مستمر با تیم‌های داده، توسعه نرم‌افزار و تحلیل کسب‌وکار همکاری می‌کنند تا اطمینان یابند راهکارهای طراحی‌شده با نیازهای واقعی سازمان هم‌راستا هستند.
همچنین باید بتوانند با اعضای تیم و ذی‌نفعان پروژه به‌طور موثر ارتباط برقرار کنند و در صورت نیاز، راهنمایی و پشتیبانی فنی ارائه دهند.
۷- اطمینان از حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
مهندسان هوش مصنوعی وظیفه دارند راهکارهایی طراحی کنند که از اطلاعات حساس محافظت کند. این کار شامل پیاده‌سازی تدابیر امنیتی قوی و رعایت قوانین حفاظت از داده‌ها مانند GDPR است تا اطمینان حاصل شود داده‌های کاربران و سازمان در امان هستند.
صلاحیت‌ها و پیش‌زمینه‌های لازم برای مهندسان هوش مصنوعی
برای اینکه فرایند توسعه‌ی سیستم‌های هوش مصنوعی به‌صورت روان و موثر پیش برود، مهندسان AI باید مجموعه‌ای متنوع و عمیق از مهارت‌های فنی و تحلیلی را در اختیار داشته باشند.
۱- مهارت‌های فنی و فناوری
مهندسان هوش مصنوعی از ابزارها و فناوری‌های گوناگونی استفاده می‌کنند، بنابراین باید تسلط خوبی بر زبان‌های برنامه‌نویسی Python، Java، R و ++C داشته باشند. همچنین باید در حوزه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی ماشین تجربه عملی داشته باشند. درک قوی از علم داده، آمار، الگوریتم‌ها و روش‌های حل مسئله نیز برای موفقیت در این نقش ضروری است.
۲- تسلط بر یادگیری ماشین
یک مهندس هوش مصنوعی باید شناخت عمیقی از مفاهیم یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن، از جمله یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) داشته باشد.
توسعه‌دهندگان متخصص در این زمینه می‌توانند به کمک مدل‌های مولد، عملکرد تیم‌های بازاریابی، طراحی و توسعه نرم‌افزار را بهبود دهند. آن‌ها قادرند مدل‌ها را با پرامپت‌های سفارشی‌شده آموزش دهند تا تجربه کاربر به بالاترین سطح ممکن برسد.
۳- پردازش زبان طبیعی (NLP)
پردازش زبان طبیعی یکی از شاخه‌های پویا و پرکاربرد هوش مصنوعی است که هدف آن، توانمندسازی ماشین‌ها برای درک و پردازش زبان انسانی است. مهارت در NLP به مهندسان هوش مصنوعی کمک می‌کند تا راهکارهایی مانند نرم‌افزارهای ترجمه، اپلیکیشن‌های GPS، دستیارهای صوتی و چت‌بات‌هایی مانند ChatGPT را توسعه داده و بهبود دهند.
۴- تجربه کاری در صنعت
متخصصان هوش مصنوعی معمولا باید چندین سال تجربه عملی در پیاده‌سازی راهکارهای AI در پروژه‌های واقعی داشته باشند. آشنایی با جدیدترین نوآوری‌ها و روندهای فناوری نیز برای حفظ کارایی و به‌روزرسانی مهارت‌ها ضروری است.
۵- پیش‌زمینه تحصیلی
کسی که قصد دارد مهندس هوش مصنوعی شود، باید پایه علمی قوی در زمینه‌های علوم کامپیوتر، ریاضیات، آمار یا رشته‌های مرتبط داشته باشد. اکثر متخصصان AI دارای مدرک کارشناسی در رشته‌هایی مانند مهندسی نرم‌افزار یا علوم کامپیوتر هستند.
برای نقش‌های ارشدتر، داشتن مدرک کارشناسی ارشد یا دکتری در حوزه‌هایی مانند فناوری‌های هوشمند یا یادگیری ماشین یک مزیت مهم محسوب می‌شود.
۶- مهارت‌های نرم
در کنار مهارت‌های فنی، مهندسان AI باید توانایی ارتباط موثر و همکاری تیمی داشته باشند. آن‌ها باید بتوانند با اعضای تیم و ذی‌نفعان پروژه تعامل سازنده برقرار کنند و مفاهیم فنی را برای افراد غیر‌فنی به‌صورت ساده و قابل‌درک توضیح دهند. همچنین خودانگیختگی، مدیریت موثر زمان و توانایی کار مستقل از ویژگی‌های ضروری برای موفقیت در این نقش است.
جمع‌بندی
توسعه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی در کنار نوآوری‌های گسترده، چالش‌های تازه‌ای را نیز وارد بازار کرده است. داشتن یک تیم حرفه‌ای از مهندسان هوش مصنوعی، نخستین گام برای طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوشمند به‌شمار می‌آید.
پتانسیل هوش مصنوعی تنها به چند حوزه خاص محدود نمی‌شود؛ این فناوری قرار است تقریبا تمام جنبه‌های زندگی، از آموزش و سرگرمی گرفته تا دولت و محیط زیست را دگرگون کند.
با گسترش این تاثیر، نیاز به مهندسان متخصص هوش مصنوعی نیز روزبه‌روز افزایش خواهد یافت؛ چرا که آن‌ها نقش کلیدی در توسعه و به‌کارگیری فناوری‌های هوشمند آینده دارند.
منابع
دیدگاهتان را بنویسید