Евгений Карпов, Product Owner (у нас это то же самое, что Product Manager) в горнодобывающем дивизионе компании «Цифра», написал статью о восьми профессиях, связанных с промышленным искусственным интеллекта, которые вы, возможно, захотите освоить.
Приручив в незапамятные времена собаку, лошадь и других домашних животных, и тем самым несколько облегчив себе жизнь, человек и дальше мечтал о том, чтобы всю работу за него делал кто-то другой, ведь, как известно, лень – двигатель прогресса.
К сожалению, животные на роль послушного и исполнительного слуги не годились в силу неразумности. Рабы и крепостные работать на хозяина тоже не очень хотели, и то и дело поднимали восстания. И тогда из средневековых опытов алхимиков по созданию голема родилась идея механического помощника, робота, который бы во всем слушался человека – и во всем его заменял. В XX веке мечта о роботах получила новое воплощение в фантастической литературе и кинематографе.
Теперь робот стал похожим на человека, но из металла, с искусственным интеллектом и подчиняющийся трем законам робототехники, делающим из него идеального слугу — верного, услужливого и слегка придурковатого, как болтливый и неуклюжий C-3PO во вселенной «Звездных войн».
Цифровое рабство
В реальной жизни все оказалось прозаично, на производстве роботы взяли на себя многие функции, заменив на конвейере труд людей – они точнее, сильнее и никогда не устают. А человек из создателя и творца превратился фактически в обслуживающий персонал для роботизированного производства. Его функции заключаются в замене вышедших из строя деталей или смене масла. Причем сигнал о необходимости устранить неполадку подает сам робот, который как барин звонком колокольчика вызывает своего слугу – и человек покорно выполняет то, что от него требуется.
И даже для обслуживания роботизированного производства люди скоро будут не нужны. Системы искусственного интеллекта возьмут на себя и эту функцию. Пример – все большая автоматизация процессов добычи нефти на плавучих буровых платформах, руководители ведущих корпораций, таких как Shell, Statoil, Chevron, уже говорят о сокращении персонала, именно за счет этого снижается себестоимость топлива. Митч Прайор, сооснователь Drilling and Rig Automation Group при Техасском университете в Остине: «Компании утверждают, что данным, которые мы собираем с наших датчиков, можно доверять и на их основании можно принимать решения, возможно, даже без привлечения бурильщиков вообще».
И вне пределов производственных корпусов автоматизация в первую очередь взяла на себя функции контроля и управления. Если раньше водитель такси должен был неплохо ориентироваться в городе, чтобы найти самый удобный и короткий маршрут до указанного заказчиком адреса, и от этого зачастую зависел его заработок, то теперь за него это делает компьютер. Человек за рулем послушно ждет заказов, который для него собирает (почти без участия человека) система, к примеру, Uber, а затем едет по указанному маршруту, поворачивая налево или направо в соответствии с указаниями стрелки на экране.
Таксисту все чаще не доверяют даже функцию сбора денег, его обязанности – следовать указаниям механического голоса за фиксированную зарплату. При этом уже сейчас есть вполне функционирующие прототипы автомобиля без водителя, по прогнозам уже к 2025 году они станут обычными на улицах городов, а к 2030 году полностью вытеснят водителей с рынка.
Роботы, которые в мечтах человека должны были стать слугами, вместо этого стали управлять человеком. Как говорил робот Бендер из культового сериала «Футурама» – «Вы думаете, роботы были созданы людьми, чтобы сделать их жизнь проще? Я ни разу не сделал ничью жизнь проще, и вы это знаете!» Кстати, человека Бендер обычно называет «мешком с костями».
Представители творческих профессий долгое время чувствовали себя в относительной безопасности, но самообучающиеся нейронные сети уже скоро смогут писать журналистские статьи, сочинять музыкальные произведения и рисовать картины не хуже людей. Суперкомпьютер Deep Blue обыграл Гарри Каспарова еще в конце XX века, и с тех пор возможности искусственного интеллекта возрастают с каждым годом.
Кто же из нас рискует стать похожим на героев Чарли Чаплина, маленького и лишнего человека в большом городе небоскребов и огромных механизмов? Какие профессии исчезнут первыми, или преобразятся до неузнаваемости, поставив людей в положение безропотных слуг цифрового господина?
По прогнозам, уже в ближайшие годы канут в Лету такие профессии, как секретарь, сотрудник Call-центра, вахтер, кассир, кладовщик, а также все низкоквалифицированные рабочие на производстве. Доставщики пока продолжают работать, но в основном потому, что дешевле нанять человека, чем делать робота, который бы соответствовал современному законодательству и умел поднимался по ступенькам.
Бухгалтеры низшего звена и врачи низкой квалификации также исчезнут, а главные бухгалтеры, как и врачи-специалисты, в своей работе будут все больше управлять компьютерными ассистентами, различными программами, выполняющими первичные функции. Такой же будет участь еще многих и многих ныне существующих профессий, пока возможности искусственного интеллекта не превзойдут и их обязанности.
Но будут, конечно, и профессии, чей статус и востребованность только возрастут. Возможно, как неолитическая революция разделила человечество на пахарей и аристократию, промышленная революция 4.0 разделит людей на создающих искусственный интеллект – и обслуживающих его.
Как же стать инженером будущего, конструктором новой, цифровой реальности, какие навыки для этого востребованы? Об этом я расскажу вам дальше.
Чем я занимаюсь — это не Rocket Science
Часто, когда в новой компании, я говорю, что занимаюсь разработкой искусственного интеллекта для промышленности, то люди думают, что это что-то очень сложное. Я и правда могу нагнать серьезности, если хочу произвести впечатление, но на самом деле все достаточно просто.
Зачастую именно страх, что искусственный интеллект, обработка «больших данных», создание самообучающихся нейросетей – все это что-то очень сложное, – отталкивает очень большое число людей. Я очень хочу, чтобы вы преодолели все опасения и попробовали свои силы в нашей отрасли.
Как и в любом другом деле, тут есть целый ряд разнообразных профессий и специализаций. Часть из них, действительно, требует погружения в технологии и время для освоения, другие не сложнее, чем работа менеджера в фастфуде.
Ниже я напишу краткое описание и примерные требования для старта карьеры. Речь идет именно о старте. Дальше перед вами необъятные горизонты для профессионального роста. Достичь можно много, я знаю это не понаслышке.
Так у нас в компании «Цифра» (мы разрабатываем решения для цифровизации промышленности) половина ребят работала в других областях и тоже когда-то ничего не понимала в искусственном интеллекте. Они перепрофилировались и сейчас это очень крутые профессионалы своего дела.
Ниже я расскажу о 8 профессиях, которые вы, возможно, захотите освоить. Рассказывать буду на основе нашего продукта: автоматизированной системы контроля соблюдения правил техники безопасности. Ее задача: сделать так, чтобы люди в промышленных зонах, где это необходимо, ходили в средствах индивидуальной защиты (касках, очках и специальной одежде) и соблюдали правила техники безопасности.
1. Data Scientist
Самая загадочная профессия, которая подразумевает работу с Big Data («большими данными»), то есть огромными объёмами информации. Чтобы работать с такими данными, используют математическую статистику и методы машинного обучения.
Если коротко, то именно эти люди должны писать пресловутый «искусственный интеллект», который в нашем случае на основании массивов изображений с видеокамер определяет, соблюдает ли человек технику безопасности или нет.
Задача Data Scientist’а не такая сложная, как кажется:
– Выбрать оптимальную нейронную сеть из числа уже разработанных (можно сказать выбрать подходящую программу). Самому нейросеть писать не нужно.
– Правильно ее настроить и обучить. Для обучения нейросети нужно показать ей фотографии тысяч людей в касках и очках и тысяч людей без касок и очков.
– После этого нейросеть сможет определять и сообщать, видит ли она на фото человека с индивидуальными средствами защиты или нет. Вот и вся магия.
Конечно, я очень упрощаю. Чтобы стать крутым Data Scientist’ом (как мои коллеги), нужно отточить свои знания, разобраться в статистике и набраться опыта.
Но если вы хотите попробовать, и у вас есть техническое образование, то за 1-3 месяца переподготовки можно получить достаточно знаний и умений для старта карьеры в качестве Data Scientist.
2. Разработчик (или программист)
Программист он и есть программист. В нашей отрасли его задачи не сильно отличаются от задач в других отраслях. Практически все программисты обладают необходимой базой для построения карьеры разработчика приложений с искусственным интеллектом. Конечно, потребуются и некоторые специфические навыки, такие как умение работы с большими данными и специализированными инструментами, базовое понимание математической статистики. Но это достаточно простые вещи, которые можно без проблем освоить за пару месяцев в процессе работы. В общем, если есть технический бэкграунд и умение писать программный код и желание, вы сможете работать и в области Индустрии 4.0 в качестве разработчика.
3. Product Manager
Это моя любимая профессия, ей я и занимаюсь. Менеджер продукта — это специалист, который отвечает за создание продукта: анализ рынка, ценообразование, продвижение продукта, планирование ключевых показателей, формирование требований к продукту, управление разработкой.
Этот человек находится на стыке маркетинга, разработки, продаж и развития бизнеса.
Функций у Product Manager’а много, но прежде всего — это человек, который общается с клиентами и понимает каким должен быть продукт. После этого он объясняет разработчикам, какими функциями продукт должен обладать, какие из них важные, а какие — не очень.
Технический бэкграунд желателен, но можно и без него. Главное – уметь общаться с людьми и структурировать информацию. Курсов по управлению продуктами достаточно много, за 1-3 месяца вам могут дать базовые знания для начала карьеры.
4. Project Manager
Менеджер проекта — человек, который должен построить процесс работы над проектом с имеющимися ресурсами в рамках выделенного бюджета, определенных сроков и с оговоренным качеством. Например, нужно установить и настроить нашу систему на заводе: менеджер проекта должен все организовать и скоординировать усилия команды специалистов, выделенных для работы над проектом.
Это очень субъективно, но я бы сюда идти не рекомендовал. Очень сложная, хотя и важная профессия, которая жутко изматывает эмоционально. Я видел, как даже опытные менеджеры эмоционально выгорали на сложных проектах за 3-6 месяцев. Хотели бы вы себе такую работу? Чтобы быть project manager’ом нужна очень «толстая кожа». Вам почти всегда придется работать с недостаточным количеством ресурсов для выполнения жестких требований в ограниченные сроки. Вам придется давить на людей и самому испытывать давление. А если что-то пойдет не так (а обычно всегда что-то идет не так, как ожидали), то «крайним» будете вы.
Технический бэкграунд желателен. Очень важно умение ладить с людьми, а также давить, как танк, и добиваться выполнения поставленных целей практически любыми законными способами. Странно, что эти умения называются «soft skills».
5. Аналитик
Системный аналитик делает такую массу самой разной работы, что иногда точно и не скажешь, какова его основная роль – ясно только, что в любом крупном проекте, связанном с информационными технологиями, без него не обойтись. Наверное, все же главные его задачи – сбор, анализ, формализация и согласование требований к разрабатываемому продукту и понимание того, как работает бизнес заказчика.
Основной, хотя не единственный, результат работы аналитика – техническое задание или его аналог. Он также прорабатывает сценарии использования, тестирует и принимает готовые продукты. В профессии требуется аналитический склад ума, умение структурировать информацию, создавать документы.
Аналитик должен очень хорошо разбираться в автоматизируемой отрасли (в нашем случае это промышленная безопасность) и наших продуктах, чтобы понимать как с их помощью лучше всего решить задачи заказчика.
Наверное, главное требование к этой профессии – мыслить системно и любить ту отрасль, в которой вы становитесь аналитиком. Без технического, а лучше IT-бэкграунда не обойтись.
6. Маркетолог
Маркетолог у нас в промышленности делает то же самое, что и везде, его главная задача — генерировать лиды (заявки от потенциальных клиентов). Для этого он организует вебинары, делает «лендинги», презентации, работает в социальных сетях.
Основное отличие от маркетинга в других отраслях – устоявшегося рынка решений у нас в отрасли еще нет и нам приходится самим создавать рынок. На устоявшемся рынке, например, CRM систем, потенциальный клиент знает – чтобы навести порядок в продажах, ему нужно выбрать и внедрить CRM систему.
Наши будущие клиенты зачастую не знают, что для повышения безопасности на производстве нужно внедрить систему на базе искусственного интеллекта. Поэтому нам приходится сначала объяснить и убедить клиентов в том, что их задачу можно решить с помощью новых технологий, а уже потом предлагать конкретное решение. Чтобы добиться успеха, надо стать проповедником искусственного интеллекта в промышленности, готовым бесконечно рассказывать и объяснять не только суть своего предложения, но и применяемых технологий и идущих с ними на стыке прикладных методик, многократно повторять одно и то же под разными соусами и для разной аудитории.
Например: «Вот пара цифр, иллюстрирующих экономию от внедрения ИИ для топ-менеджеров. А тут для вашего бизнес-аналитика информация на несколько страниц с углублением в детали и множеством узнаваемых примеров. И еще для вашей IT-службы – наглядная схема и техническая документация»
В общем, маркетинг у нас немного интереснее, чем в других отраслях. Технический бэкграунд не обязателен.
7. Менеджер по продажам
Менеджер по продажам (иногда еще называется Account Manager) обрабатывает лиды, которые создал маркетолог, и продает продукты. Все просто – но это решающая позиция в любой компании, потому что без хороших продаж остальная работа не имеет смысла.
Особенности нашей отрасли — такие же, как везде в B2B. Это длинный цикл продаж и работа с крупными клиентами. Подготовка одной сделки может занимать от нескольких месяцев до года, а все клиенты — это зачастую 2-3 крупных компании. Если вы не научитесь продавать именно им, рассчитывать, что вы сможете продать кому-то еще не приходится. В такой работе приходится хорошо понимать, как работает компания-клиент, как там принимаются решения, проводить огромное количество презентаций и переговоров, мыслить стратегически.
Для данной позиции можно обойтись без технического образования. Разобраться, конечно, придется, но самое главное – иметь хорошие коммуникативные навыки, уметь и любить продавать и хорошо разбираться в отрасли, в которой продаете.
8. Рабочие профессии
Конечно, не все у нас носят «белые воротнички», кому-то надо поработать и руками. Самая распространенная профессия — монтажник, ему нужно устанавливать оборудование и осуществлять его базовую настройку. Хорошо соображающий, ответственный монтажник — на вес золота.
При наличии желания, упорства и таланта он может со временем вырасти в инженера по внедрению и обслуживанию системы.
Требования простые. Нужно уметь работать руками и быть ответственным. Хорошо если есть опыт прокладки кабелей и настройки телекоммуникационного оборудования.
А для женщин?
Хотелось бы написать, что у нас работает много женщин - но это, к сожалению, не так. В отрасли искусственного интеллекта для промышленности мужчин гораздо больше. Хотя те немногие женщины, которые работают, как правило, отлично справляются со своими обязанностями. Готовы бросить вызов гендерному дисбалансу – могу только поприветствовать, приходите, не бойтесь сложностей, вам точно будет интересно.