9 habilidades essenciais que os trabalhadores de tecnologia precisam na era emergente da IA

3 de junho de 2024 Roberto Magalhães

Além de novas linguagens de programação, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, os profissionais de tecnologia deveriam se concentrar na resolução de problemas e na comunicação.

Talvez de forma contraintuitiva, as competências mais importantes não estão todas relacionadas com a tecnologia. Além de novas linguagens de programação, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, os profissionais de tecnologia deveriam se concentrar na resolução de problemas e na comunicação. Isso porque a evolução da IA será menos como uma nova ferramenta e mais como um assistente que requer instrução, direção e correção.

À medida que a IA continua a evoluir, o mesmo deve acontecer com aqueles que trabalham em estreita colaboração com ela. As seguintes habilidades críticas são essenciais para os trabalhadores de tecnologia aprenderem agora e nos próximos anos.

1. Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina (ML) é a prática de treinar máquinas para aprender com os dados. Esse objetivo é alcançado expondo-os a um grande conjunto de dados e ensinando-os a reconhecer padrões, fazer previsões e executar tarefas.

Os veículos autônomos são bons exemplos de máquinas que foram treinadas dessa forma. Esses veículos dependem de algoritmos e modelos de ML para navegar nas estradas, detectar obstáculos e tomar decisões de direção sem envolvimento humano. Para estas máquinas, o treinamento envolve a exposição a grandes quantidades de dados, incluindo imagens, leituras de sensores e exemplos de ações realizadas por motoristas humanos. Os veículos aprendem a identificar padrões e a fazer previsões com base nesses dados.

O ML envolve várias etapas: coleta de dados, limpeza e preparação de dados, seleção de modelo, extração de recursos, treinamento de modelo e avaliação. Para alcançar a proficiência em ML, os profissionais de tecnologia devem se familiarizar com vários algoritmos de ML, incluindo aprendizagem supervisionada, que se baseia em dados rotulados, aprendizagem não supervisionada, que se baseia em dados não rotulados, e aprendizagem por reforço, que se baseia em tentativa e erro.

Os trabalhadores de tecnologia em IA devem se familiarizar com as diversas ferramentas que auxiliam no desenvolvimento de modelos de ML. Eles incluem TensorFlow, Keras e Scikit-learn.

2. Aprendizado profundo

O aprendizado profundo é um tipo de ML que usa redes neurais artificiais (RNAs) – uma classe de modelos de ML baseados na estrutura e função do cérebro humano – para simular o cérebro humano. Esses modelos são usados para identificar relacionamentos e padrões complexos em dados. Eles são ferramentas poderosas para realizar tarefas que envolvem reconhecimento de padrões, regressão, classificação e modelagem generativa.

Redes neurais profundas são redes neurais com múltiplas camadas ocultas. Esses modelos podem realizar tarefas de nível superior, como aprender representações hierárquicas e analisar grandes conjuntos de dados.

Os trabalhadores técnicos interessados em IA devem ser qualificados em técnicas de aprendizagem profunda. Eles incluem redes neurais convolucionais (CNNs), que podem processar e analisar dados estruturados em grades, redes neurais recorrentes (RNNs), que podem processar dados sequenciais, e redes adversárias generativas (GANs), que podem gerar novas amostras de dados. Os trabalhadores também devem estar familiarizados com estruturas de aprendizagem profunda, algumas das quais são iguais às usadas para ML. Eles incluem TensorFlow, PyTorch e Keras.

3. Estatísticas

A estatística é considerada uma habilidade essencial para trabalhadores de tecnologia em IA porque fornece a base para muitas técnicas de ML, incluindo análise de regressão, teste de hipóteses, teoria de probabilidade, inferência bayesiana, design experimental, avaliação e validação de modelo, técnicas de amostragem, análise de série temporal, anomalia detecção e estimativa e intervalos de confiança. Os trabalhadores técnicos em IA devem aprender as habilidades estatísticas necessárias para executar todas essas técnicas.

4. Ciência de Dados

A ciência de dados envolve a coleta de insights de conjuntos de dados grandes e complexos. Faz uso de análises estatísticas e processos de ML. Os trabalhadores técnicos que desejam realizar ciência de dados devem ser qualificados nos seguintes procedimentos:

Mineração de dados é o processo de descoberta de padrões, relacionamentos e insights de grandes volumes de dados. Para atingir este objetivo, os profissionais de tecnologia devem extrair informações utilizáveis de conjuntos de dados com técnicas computacionais e algoritmos estatísticos. O objetivo da mineração de dados é descobrir padrões, tendências e associações ocultas que possam ser úteis para identificar anomalias, fazer previsões e tomar decisões baseadas em dados.
Limpeza de dados (também conhecido como limpeza de dados ou depuração de dados) é o processo que garante que os dados sejam confiáveis, precisos e adequados para análise em outros aplicativos. Inclui identificar e corrigir ou remover erros, inconsistências, imprecisões e discrepâncias em um conjunto de dados. Esta etapa é importante na ciência de dados porque a baixa qualidade dos dados pode resultar em problemas durante a coleta, entrada, armazenamento e processamento de dados.
Análise de dados é o processo de revisão de dados com o objetivo de descobrir informações úteis, tirar conclusões e tomar decisões informadas. Envolve uma variedade de técnicas, ferramentas e métodos para compreender padrões, relacionamentos e tendências dentro de um conjunto de dados. A etapa é crítica para coletar informações significativas de dados brutos.
Visualização de dados é uma representação visual de dados e informações derivadas dele. A visualização de dados usa tabelas, gráficos, mapas e outros formatos visuais para transformar dados brutos e informações deles derivados em formatos baseados em imagens que são fáceis de entender, interpretar e comunicar. A visualização de dados é especialmente útil para comunicar os resultados da análise de dados a uma série de partes interessadas técnicas e não técnicas.
Relatório de dados é o processo de apresentação de dados de forma estruturada e organizada para transmitir informações, insights e descobertas. Envolve resumir e comunicar os resultados da análise de dados na forma de relatórios, painéis, apresentações ou elementos de visualização de dados. O objetivo do relatório de dados é fornecer uma representação clara e significativa dos dados para apoiar a tomada de decisões e a comunicação dentro de uma organização ou para partes interessadas externas.

Os profissionais de tecnologia em IA também devem se familiarizar com as ferramentas de gerenciamento de dados, incluindo bancos de dados SQL e NoSQL. No vídeo a seguir, o futurista Bernard Marr enfatiza a importância da ciência de dados e discute as tendências recentes.

5. Linguagens de programação

Muitos profissionais de tecnologia já estão familiarizados com diversas linguagens de programação. Na era da IA, esta habilidade é ainda mais importante, porque linguagens como Python, R, Java e C++ são amplamente utilizadas para desenvolver aplicações de IA de alto desempenho. Em particular, Python é amplamente utilizado devido à sua simplicidade e versatilidade, e R é popular entre os cientistas de dados para análise estatística.

6. Processamento de Linguagem Natural

O processamento de linguagem natural (PNL) permite que as máquinas entendam a linguagem humana. Um exemplo do uso de PNL que a maioria das pessoas já experimentou são os assistentes de voz virtuais, como Alexa da Amazon, Siri da Apple, Google Assistant e Cortana da Microsoft. Esses assistentes virtuais usam PNL para compreender e responder aos comandos do usuário dados em linguagem humana natural.

Quando um usuário interage com um assistente de voz virtual, os algoritmos de PNL analisam e interpretam sua fala. O processo inclui as seguintes tarefas:

Reconhecimento de fala em que o assistente virtual converte palavras faladas em texto usando tecnologia de reconhecimento automático de fala (ASR)
Compreensão da linguagem natural (NLU) em que o assistente virtual analisa a estrutura, sintaxe e semântica da consulta para entender com precisão a solicitação do usuário
Reconhecimento de intenção em que o assistente virtual determina a ação ou informação específica que o usuário busca, identificando a intenção por trás de sua solicitação, como fornecer informações meteorológicas em resposta à pergunta “Como está o tempo hoje?”
Reconhecimento de entidadeem que o assistente virtual identifica informações específicas mencionadas na entrada do usuário, como a frase “restaurante mexicano” na consulta “Encontre um restaurante mexicano próximo”
Gerenciamento de diálogo em que o assistente virtual rastreia o contexto e o histórico de conversas e responde adequadamente com base nas interações recentes e anteriores.
Geração de linguagem natural (NLG) em que o assistente virtual gera respostas semelhantes às humanas

Os trabalhadores de tecnologia devem se familiarizar com as técnicas de PNL listadas acima. Eles também devem se familiarizar com bibliotecas de PNL, como NLTK, spaCy e Stanford CoreNLP.

7. Robótica

A robótica é outra área importante da IA, portanto, os trabalhadores de tecnologia devem se familiarizar com a programação, planejamento e controle de movimentos de robôs. A programação de robôs é o processo de criação de instruções ou códigos que permitem aos robôs realizar tarefas específicas por conta própria ou com supervisão humana. Os programadores devem definir a sequência de ações, comportamentos e processos de tomada de decisão que um robô precisa seguir para atingir os objetivos atribuídos.

Planejar o movimento significa determinar um caminho ou trajetória razoável para um robô se mover de sua posição atual para chegar a outra posição, evitando obstáculos e levando em consideração suas próprias limitações. Essa habilidade envolve calcular e otimizar os movimentos do robô para permitir movimentos que sejam eficientes e seguros tanto para o robô quanto para outros humanos e máquinas próximos.

O controle do robô refere-se ao gerenciamento e regulação do comportamento, ações e operações de um robô. Abrange o foco no controle de componentes individuais do robô, bem como na tomada de decisões e coordenação de nível superior. O processo requer a implementação de algoritmos, hardware e sistemas de software que permitem aos robôs interagir com seus ambientes, executar tarefas e realizar ações específicas.

Os trabalhadores de tecnologia em IA também devem aprender sobre plataformas robóticas. Eles incluem sistema operacional de robô (ROS) e Gazebo.

8. Computação em nuvem

Os profissionais de tecnologia podem usar a computação em nuvem para criar aplicativos de IA escaláveis. Um exemplo desse tipo de aplicação é o sistema de recomendação utilizado por grandes plataformas de comércio eletrônico como a Amazon. Essas plataformas usam algoritmos de IA para fornecer recomendações personalizadas aos usuários. Essa oferta aprimora seus serviços, aumenta a satisfação do cliente e incentiva gastos maiores.

Esses sistemas de recomendação utilizam uma enorme quantidade de dados sobre os usuários e os produtos que eles preferem. Esses sistemas dependem de uma variedade de processos, incluindo os listados aqui:

Coleção de dadoso processo de coleta de dados sobre preferências do usuário, histórico de navegação, comportamento de compra, classificações e interações com produtos
Modelos de aprendizado de máquinaque fazem uso de algoritmos de IA – como filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo e modelos de aprendizagem profunda – para analisar os dados coletados e entender melhor as preferências do usuário e fazer recomendações aprimoradas
Processamento em tempo real em que os aplicativos de IA processam recomendações em tempo real para fornecer respostas dinâmicas às ações do usuário
Computação distribuídao uso de aplicações de IA e estruturas de computação distribuída para gerenciar as demandas computacionais de processamento de grandes conjuntos de dados
Infraestrutura e escalonamento de recursosa utilização de aplicações de IA, incluindo a implantação de infraestruturas e a capacidade de dimensionar recursos de acordo com a procura
Carregar equilíbrioum processo usado para lidar com o alto volume de solicitações de usuários e garantir uma operação tranquila
Teste A/Buma metodologia de teste usada para avaliar a eficácia de diferentes algoritmos ou estratégias de recomendação
Aprendizado e melhoria contínuaem que os aplicativos de IA incorporam ciclos de feedback e mecanismos para aprendizagem e melhoria contínuas, para que possam se adaptar às mudanças nas preferências do usuário e melhorar com o tempo

Os trabalhadores de tecnologia, se ainda não o fizeram, devem se familiarizar com os processos listados aqui, bem como com as plataformas e tecnologias de computação em nuvem. As principais plataformas incluem AWS, Azure e Google Cloud, e as tecnologias incluem Docker e Kubernetes.

9. Habilidades não técnicas

Solução de problemas

Os trabalhadores na maioria das indústrias beneficiam de excelentes competências de resolução de problemas, mas esta competência é especialmente útil na tecnologia, onde grande parte do trabalho envolve o desenvolvimento de novos produtos e serviços, um processo que nem sempre corre conforme planeado. Como a IA é uma área nova, a resolução de problemas é ainda mais importante. Os trabalhadores tecnológicos em IA devem ser capazes de pensar criativamente para desenvolver soluções para problemas complexos.

Uma situação em que os profissionais de tecnologia em IA poderiam usar habilidades de resolução de problemas é uma tarefa de classificação de imagens. Por exemplo, quando dado um grande conjunto de dados de imagens, o objetivo pode ser desenvolver um modelo de IA que possa classificar com precisão novas imagens em categorias predefinidas, como “casa”, “carro”, “poste de luz”. Os profissionais que trabalham nesta tarefa podem utilizar a resolução de problemas para compreender o problema, selecionar as ferramentas certas para resolvê-lo, implantar essas ferramentas e solucionar quaisquer obstáculos que surjam.

Comunicação

Tal como acontece com a resolução de problemas, a comunicação é altamente útil em quase todos os trabalhos de qualquer setor. Mas a capacidade de explicar conceitos complexos de IA é particularmente útil quando se trabalha com IA, especialmente quando estão envolvidos partes interessadas não técnicas e membros da equipe. Os trabalhadores da tecnologia devem ser capazes de apresentar as suas ideias de forma clara, tanto verbalmente como por escrito. A comunicação eficaz é particularmente útil quando se trabalha em equipe criando aplicações de IA.

Pensamento crítico

O pensamento crítico envolve a capacidade de analisar e avaliar com precisão as informações, resultando em decisões informadas. Portanto, é outra habilidade crítica para trabalhadores de tecnologia em IA porque lhes permite determinar a adequação de vários algoritmos e modelos para tarefas específicas. Também lhes permite identificar preconceitos nos dados e avaliar as implicações éticas das aplicações de IA.

Fortes habilidades de pensamento crítico permitem que os profissionais de tecnologia abordem problemas complexos de forma lógica e analítica, resultando na concepção de sistemas de IA eficazes e na capacidade de enfrentar os desafios que apresentam.

Colaboração

Conforme mencionado acima, a colaboração é uma prática frequente no desenvolvimento de aplicações de IA. Como em qualquer tipo de desenvolvimento de aplicativos, as equipes se reúnem para usar suas diversas habilidades para criar o produto final. Os profissionais de tecnologia em IA podem ter experiência em ciência de dados, domínios, software ou outras áreas, e devem ser capazes de trabalhar bem com aqueles que possuem habilidades diferentes. A colaboração eficaz envolve ouvir ativamente, saber quais informações são importantes para apresentar e a capacidade de ceder o controle ao grupo enquanto trabalha em direção a um objetivo comum.

Melhores maneiras de adquirir habilidades de IA

Para os trabalhadores da tecnologia, a necessidade de evoluir não é novidade. A tecnologia tem mudado rapidamente nos últimos 40 anos e o ritmo só está aumentando. No cenário em rápida evolução da IA, a importância de desenvolver e aperfeiçoar um conjunto diversificado de competências é essencial. Os trabalhadores tecnológicos em IA devem adotar uma abordagem multidimensional, combinando conhecimentos técnicos com competências interpessoais e um compromisso com a aprendizagem ao longo da vida.

A capacidade de se adaptar, colaborar, pensar criticamente e navegar por considerações éticas é essencial à medida que a IA continua a moldar o mundo. Aqui estão algumas maneiras de obter as competências necessárias:

Educação formalcomo obter um diploma ou certificação em ciência da computação, ciência de dados ou áreas relacionadas à IA
Cursos e tutoriais on-lineinclusive por meio de plataformas de aprendizagem on-line como Coursera, Udacity e edX, que permitem que os alunos estudem em seu próprio ritmo
Projetos e comunidades de código abertoque contribuem para projetos de IA de código aberto e expõem os profissionais de tecnologia a aplicativos do mundo real e ao desenvolvimento colaborativo por meio de plataformas como GitHub
Competições Kaggle (baseado na popular plataforma de ciência de dados Kaggle), que permite aos profissionais de tecnologia resolver problemas do mundo real, explorar diversos conjuntos de dados e comparar suas habilidades com outras
Projetos práticoscomo a criação de aplicações e projetos de IA do zero, ajudam a reforçar conceitos e a desenvolver competências práticas.
Aprendizado colaborativo inclui ingressar em comunidades, fóruns ou encontros focados em IA e oferece oportunidades de aprender com colegas, compartilhar conhecimento e colaborar em projetos.
Estágios na indústria e experiência de trabalho incluem a garantia de estágios ou oportunidades de trabalho com organizações envolvidas em IA e permitir que os trabalhadores da tecnologia apliquem as suas competências em ambientes práticos.

Finalmente, os trabalhadores tecnológicos em IA devem adotar uma atitude de aprendizagem contínua e desenvolvimento profissional. Inclui a revisão de artigos de pesquisa atuais, acompanhamento de blogs e publicações sobre IA, participação em conferências e participação em webinars ou workshops para compreender continuamente o estado da tecnologia.

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