AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. Но Universal потребовал от музыкальных агрегаторов запретить нейросетям учиться на их плейлистах. AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики.
«Моя мама учит нейросети говорить»: история многодетной челябинки, которая завязала с журналистикой
Анастасией Абышевой. Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать. Как появилась профессия тренера нейросетей Основные обязанности AI-тренера Ключевые навыки Где могут работать AI-тренеры Сколько зарабатывает тренер нейросетей Как стать AI-тренером Перспективы профессии Главные мысли. Специалист по нейронным сетям: подробный обзор профессии Профессия нейротехнолог – как стать, где обучиться, востребованность. Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга.
Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей
Вот несколько примеров профессий, которые рискуют быть захваченными ИИ: Репетиторы и преподаватели. ИИ может автоматизировать многие рутинные задачи, связанные с образованием. Например, алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для создания индивидуальных планов уроков и автоматической проверки и оценки заданий. ИИ также можно использовать для немедленной обратной связи со студентами и помощи им в разработке более эффективных стратегий обучения. Алгоритмы ИИ могут непрерывно анализировать результаты учащихся и адаптировать учебный план к их индивидуальным сильным и слабым сторонам и стилям обучения. Системы искусственного интеллекта можно обучить выполнению бухгалтерских задач, таких как ввод данных и сверка счетов. Этот тип работы часто требует высокой степени точности и внимания к деталям, которые могут быть выполнены более эффективно с помощью ИИ.
Производственные рабочие. Системы искусственного интеллекта можно использовать для автоматизации производственных задач, таких как работа на сборочном конвейере. Этот тип работы часто включает в себя повторяющиеся задачи, которые могут быть выполнены более эффективно и точно с помощью ИИ, что снижает потребность в людях. Технические писатели. Искусственный интеллект угрожает профессии технического писателя, потому что многие задачи, связанные с написанием технических документов, инструкций и справочных материалов, могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Искусственный интеллект может анализировать большое количество данных и формировать документы быстрее и точнее, чем человек.
Они стараются передать нам свой опыт и знания в наиболее доступном формате и ищут индивидуальный подход к каждому. А робот сможет лишь озвучить книгу. Но без живых людей здесь не обойтись. Чтобы наложить графику нужна какая-то основа. Например, человек в специальном костюме, его лицо чтобы считывать эмоции. Бенедикт Камбербэтч в костюме для захвата движений в процессе создания образа дракона Смауга для кинотрилогии «Хоббит»: Опытный артист знает все о влиянии на зрителя, а искусственный интеллект в лучшем случае лишь скопирует его.
Юристы Одно дело знать закон, а совсем другое — уметь использовать его в пользу клиента особенно, если он сам и нарушил этот закон. А еще нужно уметь строить линию защиты или нападения в судебных заседаниях, приводить подходящие в конкретной ситуации аргументы, убеждать в своей правоте и многое другое. Роботы этого не умеют. Нейросети не так развиты, чтобы отнять работу у людей. Соответственно, лучше всего — научиться использовать их в решении своих задач. Артем Попов, руководитель отдела маркетинга в магазине XCOM-SHOP компьютеры, комплектующие, периферия , рассказал, как их компания использует Midjourney для подготовки красивого визуала.
Нейросеть и штатный дизайнер поделили между собой обязанности — нейросеть генерирует креативы, а дизайнер отбирает самые лучшие и дорабатывает их. В результате на работу уходит намного меньше времени на подготовку баннера — в 2 раза , так как не нужно придумывать идеи, искать графику на фотобанках и самостоятельно отрисовывать картинку с нуля. Павел Молянов, руководитель контент-агентства «Сделаем», провел интересный эксперимент — он брал заказы на бирже копирайтинга еТХТ и отдавал их в работу нейросети. Из 8 заказов не удалось сдать один, а еще 2 получились совсем плохо. К каким выводам он пришел: Нейросеть пишет не хуже дешевого копирайтера; Тексты от нейросети можно использовать как драфт, который придется доработать — тогда получится нормальный текст; Нейросеть плохо дорабатывает текст лучше пишет с нуля, чем рерайтит. Что в итоге?
Хороший специалист не только не потеряет работу, но и упростит ее — сможет автоматизировать некоторые задачи и сэкономить время. Чат-бот частично подтверждает наши догадки насчет некоторых профессий. ИИ придет туда, где нужна автоматизация. В первую очередь, это производство, транспорт и клиентский сервис.
Прирост год к году - 2,8 раза.
Об это сообщает пресс-служба рекрутингового сервиса HeadHunter со ссылкой на собственную аналитику. Мария Кузнецова Мария Кузнецова С января по ноябрь 2023 года российские работодатели разместили более 12,6 тыс. По данным исследования, у российского бизнеса растёт интерес к работникам, понимающим как развивать, обслуживать и работать с нейросетями.
В этом смысле технологии остаются тем, чем и были ранее — инструментом в руках Homo sapiens.
Хотя нейросети и учатся распознавать эмоции, они пока слабо приближаются к тому, чтобы обладать уникальным характером, харизмой, опытом и эмпатией, которую ценят в коммуникации. Робот все еще действует механистически и этим вызывает отторжение. Так, например, недавнее исследование показало, что больше половины опрошенных россиян вешают трубку, услышав, что им звонит робот. А если возникает проблема, каждый второй предпочитает общаться с реальным оператором.
Кстати, несмотря на предположение Фрея и Осборна, что с развитием ИИ работники call-центров первыми окажутся под угрозой, в США с 2014 по 2022 год наблюдается неизменный рост занятости в этой сфере. Выходит, что новые технологии в силу своей искусственности пока не могут полноценно конкурировать с человеком. Но они уже выставляют новые требования к тому, как организовать труд и какие навыки развивать, чтобы оставаться адекватным изменениям в индустрии. Как использовать новые технологии Чтобы не поддаваться популистским уверениям, что роботы и нейросети отберут хлеб у трудящихся, и адаптироваться к новым технологиям, полезно в рамках своей профессии определить: какие задачи по-прежнему в силах решать только человек; какую часть работы передать ИИ; где продуктивно сотрудничество человека и машины.
Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге
— Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%? «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации. Уже сейчас идут бурные обсуждения, что нейросети, вероятно, в будущем смогут полностью заменить специалистов ряда профессий. С нейросетями была знакома немного до обучения.
8 перспективных профессий, связанных с ИИ
При этом наиболее остро, на взгляд респондентов, во внедрении искусственного интеллекта нуждаются сферы IT и финансов, маркетинг и сфера услуг. Накануне стало известно, что российские работодатели готовятся к массовым увольнениям в текущем году. К такой мере уже готовы 12 процентов респондентов, а 16 процентов ответили, что, скорее всего, не смогут обойтись без этой меры.
Потому что поставщиками потребностей всегда были и будут люди. Соответственно, принять правильное решение, какой из десятков и даже сотен вариантов подходит лучше всего, - это была, есть и будет истинная работа дизайнера, потому что дизайн делается людьми, для людей. А сейчас, с появлением роботов, просто у нас появляется некоторая компонента, которая называется искусственным интеллектом, которая позволяет: а делать это масштабировано, то есть в больших масштабах, вместо трех вариантов логотипа выбирать из тысячи, б позволяет это делать непредсказуемо. Собственно, в этот все отличие от того, что сейчас называется искусственным интеллектом от алгоритмических каких-то результатов, в том, что мы часто получаем не вполне предсказуемый результат, и это очень похоже на то, как работает человек. Собственно, вот и вся разница.
Но корневая суть работы дизайнера — она не поменялась. Это было и есть подбор правильного варианта в правильные контексты. Гребенников: То есть определяет. Что красиво, сегодня дизайнер все еще, а не искусственный интеллект? Кулинкович: Да, но… У нас, например, есть отдельные технологии внутри Иронова, которые позволяют отбросить совсем плохие варианты. То есть такой примитивный арт-директор, скажем так. И он помогает не выгружать на конечного пользователя весь массив данных, которые слишком шероховатые, слишком смелые, а как бы делать такой скоринг дизайн-решений, чтобы финальное решение было в каком-то более-менее приличном диапазоне.
Поэтому мы все равно используем эти технологии, даже чтобы отсортировать какой-то большой массив выдачи, но финальное решение, конечно, принимает человек. Гребенников: А как вообще происходит постановка технического задания искусственному интеллекту? Предположим, я — маленькая пекарня во Владимирской области. Я приходу в вашу студию и говорю: «Хочу себе классный логотип, чтобы ко мне приходило не 2 000 человек в месяц, а 15 000 человек. Я считаю, что вся проблема моя в логотипе». Я говорю: «Хочу такой логотип, чтобы там был колосочек, хлебушек и круассанчик обязательно». Вы же куда-то это загружаете.
Как происходит процесс формирования технического задания? И потом как искусственный интеллект осознает, что мне нужно как конечному клиенту? Кулинкович: Начнем с того, что если вы предъявите задание живым людям, живым дизайнерам, то, скорее всего, если они будут достаточно с вами честны, то они скажут, что изменение логотипа не увеличит вашу выручку в 10 раз. Это первый момент. То есть если у вас была пекарня с плохим логотипом, а потом появляется некоторый бренд с хорошим логотипом, то едва ли это напрямую окажет влияние на ваши продажи. Косвенно, возможно, при правильном стечении обстоятельств, правильно посеве, да. Но, скорее всего, это не является критерием хорошего логотипа.
Второй момент заключается в том, что, если мы посмотрим на логотип пекарен и других каких-то бизнесов, связанных с хлебобулочными изделиями, там не всегда фигурируют колоски, не всегда фигурируют круассаны. А иногда это некий образ, визуальна интерпретация образа бизнеса, которая этим дизайнером и сделана. Соответственно, когда вы приходите в брендинговое агентство, где сидят живые люди, и они получают этот бриф, что еще происходит? Они его творчески интерпретируют. Они смотрят, как выглядят булочные в этом городе, в округе, пытаются придумать что-то контрастное, что-то отличное от тех ребят, которые на той же улице торгуют круассанами. И, соответственно, они приходят с некоторыми дизайн-гипотезами, что кто-то решил, что это будет какой-то крестик красивый, в котором угадывается что-то такое. Кто-то решил пойти через концепцию семейности, семейного кафе, и вообще нарисовал сердечко, потому что вот «Приходите к нам.
Мы вас любим». И все такое. А кто-то прошел напролом и начал рисовать конкретно круассан, фотореалистично и так далее. И эти все подходы имеют право на жизнь, и в равнозначной степени вы можете получить такие варианты от живых людей. В случае с Ироновым человек, без участия людей, он заполняет бриф, описывает свою компанию. Дальше у нас отдельная система, нейросеть, она интерпретирует бриф, то есть она из текста брифа достает некоторые образы, которые могут подходить под визуальное представление этой компании, как она может быть представлена в виде какого-то емкого символа либо знака. И дальше это по такой цепочке передается, появляются эти визуализации этих образов, они обогащаются разными шрифтовыми комбинациями, дальше подключаются отдельные алгоритмы, которые подбирают цветовые сочетания комплиментарные.
В общем, там сложная-сложная штука. Но по факту это точно то же самое, что происходит при работе с живым человеком. То есть интерпретируется некоторый текстовый ввод, так же как к вам приходит человек и что-то говорит, и вы как-то это трансформируете. Мы все эти шаги условно творческих мытарств алгоритмизировали, перевели в какие-то отдельные процессы? И клиент на выходе получает опыт, очень сопоставимый с опытом общения с живым дизайнером. Только наш дизайнер не капризничает, не болеет. Коротнева: Не уходит в отпуск.
Кулинкович Да, да, да. Гребенников: Скажите, а стоимость разработки логотипа… Логотип, предположим, я пришел за логотипом, искусственным интеллектом и обычным дизайнером в студии Артемия Лебедева отличается? Есть какой-то прайс на искусственный интеллект и обычного дизайнера? Кулинкович: Да, конечно, отличается. Когда вы приходите лично в брендинговое агентство или дизайн-студию, помимо непосредственного конечного дизайнера, который сидит и визуализирует ваш логотип, в это вовлечено очень много людей на самом деле. Это юристы, которые помогают составлять договор; менеджеры, которые позволяют клиенту и дизайнеру услышать друг друга, перевести с одного языка на другой, и много-много всего. Соответственно, когда вы работаете с живыми людьми, чаще всего дизайн — это операционный процесс, где клиент хочет, чтобы его услышали и некоторое врем поиграли с ним вот в эту игру «Согласование видения», да?
Это все умножается на стоимость часов специалиста. И разные компании, конечно, по-разному, диапазон очень большой, но он может доходить до очень больших сумм. То есть если вы просто придете в большую дизайн-компанию, то разработка логотипа с нуля, где вас будут слышать, слушать долго и до победного, она может быть супердорогой, неподъемно дорогой для малого и среднего бизнеса. Поэтому Иронов и другие генеративные технологии — это не просто про скорость, это про такую демократизацию дизайна, что если у вас не слишком много денег для того, чтобы играть во все эти чаепития и подписания договоров дорогостоящее, то вы можете пойти и получить из коробки сопоставимый по качеству результат. Просто процесс будет происходить несколько иначе. Вам нужно будет принять, что ваши какие-то правки и пожелания интерпретируются не прямым методом, а косвенным, в результате работы некоторых алгоритмов. Там могут быть шероховатости, а могут быть, наоборот, источники классных открытий в результате этого.
Гребенников: Вот вы говорите про открытия. А бывало так, что пришли две разные компании, диапазон полгода-год, и искусственный интеллект выдал одинаковый логотип на совершенно разные задачи, которые перед вами ставили? Такое происходит и с живыми людьми, то есть можно увидеть очень много примеров того, как дизайнеры думают похоже, скажем так. Гребенников: Назовем это так, хорошо. Кулинкович: Ну да. Просто на самом деле очень часто, когда у вас большой объем работы, вы сделали 1 000 логотипов, наивно полагать, что в мире все ваши логотипы абсолютно аутентичны, потому что каждый день в мире сотни и тысячи дизайнеров генерят новые логотипы, а набор примитивов, из которых логотипная графика состоит, он довольно ограничен, потому что есть базовые формы: треугольник, прямоугольник, квадрат и так далее, которые так или иначе комбинируются. Если мы говорим условно, что даже у стран, которых ограниченное количество, есть очень похожие флаги, которые можно часто путать друг с другом, что уж говорить про логотипы, которых сотни тысяч генерируется каждый год.
Соответственно, мы видим, что действительно могут появляться одинаковые работы, как у живых людей, так и нейросеть может генерировать одинаковые работы, и мы в этом не видим проблемы, потому что это было долгое время ранее. Если где-то в Сингапуре еще существует похожая птицефабрика с таким же крестиком, таким же цветом и с таким же соотношением сторон исполнен, то едва ли эти бизнесы будут друг друга локтями толкать. Поэтому мы на это смотрим совершенно нормально компенсируем это объемом, то есть проблема плагиата существенна, когда у вас стоимость каждой итерации очень большая, а дизайнер уходит на следующую итерацию, неделю молчит, пыхтит и так далее. Но когда вы можете еще одним щелчком сгенерировать еще 100 альтернатив, то, в целом, это перестает быть проблемой. Но я предлагаю переходить от проекта Николай Иронов к другим генеративным технологиям, потому что летом прошлого года буквально весь интернет взорвала сеть Midjourney, которая создавала крутые классные визуальные картинки, и все были в полном восторге. Но вместе с этим восторгом действительно возник вопрос о том, что «Зачем мне условно в штате держать дизайнера, если я могу загрузить свой достаточно вариант брифа, и нейросеть выдаст мне несколько классных вариантов: совершенно удивительных и визуально привлекательных. Сергей, давайте поговорим немножко про это.
Во-первых, как вы думаете, какие перспективы развития у этих нейросетей? Насколько действительно хорошо они генерируют визуальные изображения, и какие риски это несет для творческих профессий? Кулинкович: Спасибо за вопрос. Поскольку возможна какая-то профдеформация, и мы довольно давно находимся от в этой области генеративного дизайна. Просто сейчас из-за того, что искусственный интеллект как понятие тиражируется и как-то ассоциируется с нейросетевыми технологиями, и это сейчас на всех полосах газет и всяких изданий, на это все прожекторы устремлены, на самом деле генеративный дизайн существовал ранее просто в других жанрах. И он как тогда, так и сейчас создавая новые возможности, новые рабочие места, то есть сейчас есть отдельные ребята, которые используют эту технологию для того, чтобы решать подобные задачи за деньги. Midjourney и другие ребята, они создают под себя, как Иронов, который создал новый рынок, который мы сделали, так и другие ребята.
Они берут и просто используют это как инструмент. Раньше инструментом была кисть, к которой просто нужно было применить к ней механическое какое-то воздействие, и сколько-то лет опыта. Но, в целом, она выдавала такие же результаты. Сейчас вместо этой кисти что-то другое. Завтра будет еще что-то другое. Но, в целом, какого-то такого слома я не наблюдаю. Просто появилась новая возможность делать то, что раньше требовало большого количества часов, быстро.
Но фактически это просто расширяет, как сказать, перераспределяет усилия людей. То есть сейчас мы видим, что появляются новые профессии. Они такие, околодизайнерские: наполовину дизайнерские, наполовину технические. Люди, которые занимаются промт-инжинирингом, которые учатся взаимодействовать с этим инструментом, задавать ему правильные вопросы и получают правильные ответы. Но по факту это тот же дизайн, просто инструментом дизайнера является уже не кисть, уже не какие-то программы редактирования графики. А просто нейросеть. Поэтому ничего не меняется на самом деле, просто трансформируются инструменты производства.
И это было и 100 лет назад, когда происходили какие-то переходы от ручного труда к фабричному, так и сейчас.
Первые заказы получил во время обучения и смог заработать 15 000 руб, которые потратил на лечение любимой кошки. Сейчас: на данный момент есть 2 постоянных заказчика. За активность Андрея я подарил ему один из курсов и он будет помогать в учебном чате 2-го потока. Read More До обучения: прошла разные курсы в нашей школе и на каждом из них заработала, потом попала в первый поток учеников по ChatGPT Во время обучения: cтарается 3-4 часа в неделю посвящать обучению, благодаря курсу привела 3 новых клиента, от них доход составляет 75 000 р. Сейчас: цель - создание своего онлайн-курса, сейчас доход составляет от 300 000 - 500 000 в мес. Тяжелая жизненная история заставила столкнуться с заработком в интернете Во время обучения: обучалась глубокой ночью, по возможности.
С нейросетями была знакома немного до обучения. Read More До обучения: живет в Воркуте далеко от родственников, хочет зарабатывать, чтобы переехать поближе к дочке и снимать жилье, текущего дохода не хватает. Во время обучения: изучил только 4 из 7 модулей и сконцентрировался на поиске заказчиков.
Нейросети: с чего начать Нейросети и ИИ — это узкая специализация Data Scientist , специалиста по большим данным. Поэтому сначала нужно изучить науку о данных, а потом выходить на следующий уровень. Обучение Data Science начинается с основ: математика, статистика, математический анализ и теория вероятности.
В университете эти предметы часто оторваны от реальности, поэтому важно найти курсы, где базу дадут с примерами из задач бизнеса. Например, в GeekUniversity на факультете Искусственного интеллекта математический анализ и линейную алгебру сразу преподают с точки зрения использования методов и алгоритмов в машинном обучении. Знания ложатся в голову гораздо быстрее, если понимаешь, как будешь применять их в своей будущей работе. На курс по нейросетям лучше идти уже с небольшой базой: будет достаточно тех знаний по математике, Python и SQL, которые вы изучали самостоятельно или в университете. Курсы помогут обновить и дополнить базу, чтобы двигаться к главному — Machine Learning и работе с искусственным интеллектом. Погружаемся в машинное обучение Зная методы линейной алгебры и владея языком программирования Python, вы можете строить модели анализа данных, которые помогают реальному бизнесу оптимизировать процессы и больше зарабатывать.
Сначала вы получаете задачу: например, спрогнозировать отток клиентов в следующем месяце. Для решения этой задачи вам нужно собрать данные за прошлые периоды, очистить их, подготовить признаки, по которым модель будет работать с информацией, а затем построить и внедрить эту модель.
Профессии будущего. Как нейросети открывают новые направления в edtech
Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать. В этой статье я расскажу мои предположения о перспективных профессиях будущего, связанных с новыми достижениями в области искусственного интеллекта. чем занимаются разработчики нейронных сетей и кто это такие, что нужно знать и уметь (обязанности). Команда VK Cloud перевела статью, в которой дата-сайентист рассказывает о новых специальностях, появление которых в грядущие годы связано с развитием искусственного интеллекта.
Развитие нейросетей дало старт новым профессиям в России
При этом 30% участников убеждены, что на их профессию нейросети и ИИ не повлияют вообще (чаще всего так отвечали представители производственных специальностей). Создатель сайта Кремля предрек исчезновение ряда профессий из-за нейросетей. «Как правило, специалистов, знающих как работать с нейросетью или для ее развития ищут работодатели из ИТ-сферы: 19% или каждая пятая вакансия с начала 2023, за год спрос на таких специалистов в этом секторе вырос на 94%. Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. При этом 30% участников убеждены, что на их профессию нейросети и ИИ не повлияют вообще (чаще всего так отвечали представители производственных специальностей). — Какие профессии заменят нейросети? 19 реальных примеров! — Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%?
Как стать специалистом по нейросетям?
Кроме этого, они разрабатывают стандарты безопасности, ищут лучшие способы защиты конфиденциальной информации, выявляют риски и уязвимости, расследуют случаи утечки данных. Поскольку извлекать и обрабатывать приходится даже не сотни тысяч, а миллионы системных событий, аналитикам информационной безопасности не обойтись без ИИ. Большинство специалистов трудятся в IT-корпорациях, консалтинговых фирмах или коммерческих и финансовых компаниях, зарабатывая в среднем от 160 до 250 тыс. Специалист по финансовым технологиям Финансовые технологии FinTech — это совокупность программного обеспечения, созданного для улучшения и автоматизации финансовой сферы и предназначенного как бизнеса, так и для рядовых потребителей.
В FinTech входят бухгалтерские программы, сети блокчейнов, банковские мобильные приложения, чат-боты, онлайн-обменники валют и т. Круг обязанностей специалиста по финансовым технологиям очень широк: помимо создания программ и приложений, он может применять инструменты машинного обучения ML , чтобы построить модели для обнаружения мошенничества, оптимизации процентных ставок, оценки кредитоспособности или улучшения потока денежных транзакций. Пока на рынке труда наблюдается дефицит специалистов этого профиля, и потому 350—400 тыс.
Инженер-робототехник Как очевидно из названия, суть этой профессии заключается в создании машин, имитирующих действия человека: инженер-робототехник проектирует их прототипы, собирает и тестирует рабочие образцы, а также разрабатывает управляющее ими программное обеспечение. Поскольку робот — самая «умная» из всех машин, искусственный интеллект и современная робототехника нераздельны.
Однако полностью сферу написания текстов искусственный интеллект заменить не сможет. Да, ему подвластны новостные направления и создание новых форм контента типа викторин и путеводителей.
В остальном сгенерированные ИИ тексты нужно полностью перепроверять и редактировать, потому что там много "воды". Выходит, что редактору легче самому написать материал начисто, а значит, есть процессы, которые не поддаются автоматизации. Юристы Обязанности помощников юристов, которые анализируют и структурируют большие объёмы информации, чтобы потом превратить их в удобочитаемую юридическую сводку, сможет взять на себя ИИ. Однако снова и снова ИИ столкнётся с задачей, которая ему не под силу по крайней мере, без помощи человека : человеческое участие и понимание, чего хочет клиент или работодатель.
Маркетологи ИИ отлично собирает и анализирует данные, генерируя прогнозы на основе полученных результатов. Поэтому в этой сфере он легко сможет заменить людей. Однако учителей он не вытеснит, так как потребность в личном контакте и человеческом участии будет всегда.
Хороший SMM — это история про мозг, про придумать. Максимум — могу дать своим ассистенткам какой-нибудь контент-план. Изучить нейросети для того, чтобы применять их в работе — да. Переживать по поводу того, что нейросети вытеснят SMM-специалистов, — нет. Еще пользоваться нейросетями нужно, чтобы написать об этом красивой строчкой в резюме.
Меня поражает, что люди боятся какого-то будущего. Последние 4 года, начиная с ковида, мы живем в таких реалиях, что много людей боятся настоящего. Это настоящее еще надо пережить. Читайте также: « 2023 — год нейросетей в SMM: учимся автоматизировать всё ». Как стать высокооплачиваемым SMM-специалистом в 2023 году Я вам скажу парадоксальный ответ: не быть SMM-специалистом в привычном понимании. Объясню: простое ведение соцсетей стоит дешево. Это вопрос не нейросетей, а спроса и предложения. За годы существования SMM не стал в России дорогой и высокооплачиваемой нишей.
Чтобы стать высокооплачиваемым SMM-специалистом, нужно очень хорошо понимать бизнес: его конкурентные преимущества, ценность. Нужно говорить заказчику: «Я не про SMM, я знаю, как вырастить ваш бизнес — в продажах, подписчиках или других метриках». В России основная проблема: «Сделайте нам рост, но с очень малым бюджетом». Если вы умеете это делать и у вас есть хорошие кейсы, вы можете стоить бесконечно дорого. Особенно в таких нишах, как development. Изучайте комьюнити-менеджмент — сейчас у бизнеса есть спрос на лояльное комьюнити вокруг бренда. Вам нужно: иметь действительно мощные работы в портфолио, как минимум больше 3-х кейсов; хорошо понимать суть бизнеса. Еще нужно уметь раскрутить себя.
Согласитесь, странно, если вы SMM-специалист без личного бренда. Когда вы это сделаете, то сможете работать на очень высоком чеке — все хотят работать с лучшими. Если вы ведете интересный блог с классными постами, вас рано или поздно купит крупный клиент за этот контент.
Работа с нейросетями может представлять собой создание приложений и программ для конечных пользователей. В логике этих программных решений будут использоваться один или несколько нейросетевых алгоритмов. Консалтинг, обучение, техподдержка. Специалист может консультировать других людей, как правильно создавать и обучать ИИ. Профессионалы техподдержки могут выполнять работы с нейросетью онлайн и подсказывать решения в сложных ситуациях. Аналитики могут проводить аудит, чтобы выяснить, в какие бизнес-процессы можно интегрировать нейросети.
Работа с решениями на основе ИИ. Искусственный интеллект не является полноценным профессионалом, поэтому он обычно выступает в качестве помощника для человека. С течением времени работа с нейросетями в вакансиях многих компаний станет одним из важных требований. В этом случае ИИ освобождает человека от рутины, но при этом напрямую с ним специалист не контактирует. Например, банковские клерки только отправляют запросы в скоринговую систему и получают от нее решения о выдаче кредита. В этом материале мы будем говорить о профессиях, которые напрямую взаимодействуют с ИИ в своей работе. Гуманитарные специальности Специалист по искусственному интеллекту не обязательно должен обладать высшим техническим образованием. Существует большое количество гуманитарных профессий, которые могут в своей деятельности использовать решения на основе ИИ. Такие специалисты в области искусственного интеллекта могут не участвовать непосредственно в разработке алгоритмов, но при этом обучать нейросеть, пользоваться прикладными решениями на ее основе, давать обратную связь.
Читайте также: Нетехнические профессии, связанные с нейросетями: искусственный интеллект за пределами программирования Нейрокопирайтер Копирайтер, который использует нейросети для написания текстов. Это увеличивает производительность труда и меняет направление деятельности: человек не пишет текст сам, а только проверяет и корректирует его. Взаимодействие копирайтера с искусственным интеллектом можно описать как ввод запросов и доработка ответов. Что нужно знать и уметь Обычно требуется высшее филологическое или журналистское образование, опыт в написании текстов, редактуре и проверке информации. От соискателя зачастую требуется скрупулезность, усидчивость, способность обрабатывать большой объем данных, умение правильно формулировать техническое задание для языковой нейросети. Сколько зарабатывает нейрокопирайтер Заработок зависит от объема выполненных работ. Как правило, такие специалисты работают как фрилансеры сразу с несколькими заказчиками. При устройстве на работу в компанию нейрокопирайтер может получать от 40 до 80 тыс. Как устроиться на такую работу Предоставьте резюме, выполните тестовое задание работодателя и заключите договор сотрудничества.
Маркетолог-аналитик Это специализация маркетолога, предполагающая анализ данных рынка, подготовку отчетов, изучение продуктов компании и выдвижение гипотез по их улучшению, помощь в ценообразовании и т. В этом случае нейросети для маркетологов становятся одним из основных инструментов работы: они помогают структурировать и анализировать большие объемы данных. Что нужно знать и уметь От соискателей требуется высшее образование в области маркетинга, математики, экономики или статистики. Специалист должен уметь обрабатывать большой объем данных, собирать маркетинговую информацию, составлять отчеты. Сколько зарабатывает маркетолог-аналитик Зарплата в среднем составляет около 100 тыс. Как устроиться на работу Чтобы устроиться AI-маркетологом, нужно откликнуться на вакансию и пройти собеседование. Часто требуется выполнить тестовое задание. ИИ помогает лучше и быстрее анализировать аудиторию и определять ее потребности, при этом он способен обрабатывать гораздо больший объем данных, чем человек. Благодаря этому AI с дизайнером в паре способны создавать персонализированные интерфейсы.
Также может потребоваться опыт работы с большими данными для анализа ЦА. Сколько зарабатывает дизайнер интерфейсов В зависимости от опыта работы от 30 до 200 тыс. Как устроиться на работу Обычно работодатель требует предоставить портфолио и пройти собеседование. Промт-дизайнер Промт-дизайнер prompt designer — специалист, который формулирует текстовые запросы к генеративным нейросетям, чтобы получить изображение в соответствии с техническим заданием. Что нужно знать и уметь Это творческая профессия, которая предполагает глубокие знания языка, на котором формулируются запросы. Специалист должен уметь анализировать семантические и синтаксические конструкции и хорошо разбираться в принципах работы ИИ. Сколько зарабатывает промт-дизайнер Такой специалист может работать по трудовому договору или на фрилансе с оплатой за трудочасы или фактические результаты. Зарплата оценивается в зависимости от опыта. Как устроиться на работу Работодатели требуют предоставить портфолио и документы о высшем образовании, а также рассказать на собеседовании о владении профессиональными инструментами генеративные нейросети, графические редакторы.
ИИ-креатор ИИ-креатор создает изображения, тексты, видео с помощью нейросетей. Благодаря тому, что человек непосредственно не занят в генерации контента, он может тратить больше времени на творческую сторону проекта и объединять в себе сразу несколько функций. Что нужно знать и уметь Потребуется опыт в создании контента для блогов, умение строить контент-план. Плюсом будет образование в области маркетинга. Умение составлять запросы для различных генеративных нейросетей. Сколько зарабатывает ИИ-креатор Заработная плата варьируется от 40 до 90 тыс.
Нейросеть показала профессии будущего (фото)
Реже специалистов по нейросетям ищут в госсекторе, строительстве, логистике, здравоохранении и тяжелом машиностроении – по 1% вакансий. Узнали у нейросети, каких профессионалов искусственный интеллект настроен видеть в числе будущих коллег. Создатель сайта Кремля предрек исчезновение ряда профессий из-за нейросетей.