Pekerjaan AI melibatkan lebih dari sekadar menulis kode.
Tanyakan saja pada pria berusia 25 tahun Pranjali Ajay Parse, yang bekerja sebagai ilmuwan data untuk Bahasa Indonesia: AutodeskDia telah mengembangkan alat AI yang memberikan wawasan kepada karyawan tentang pola kerja mereka, seperti tren rapat dan rutinitas kerja.
Setelah meraih gelar master dalam ilmu komputer dan bekerja di Autodesk selama lebih dari setahun, Parse telah mampu memahami seperti apa sebenarnya bekerja di bidang AI — dan dia mengatakan bahwa itu bukan seperti yang diharapkan orang.
Parse mengatakan bahwa bekerja di bidang AI sebagian besar bersifat interdisipliner dan bergantung pada kolaborasi; dan meskipun Anda mungkin bekerja di bidang teknologi, pekerjaan tersebut juga memerlukan fokus yang besar pada etika. Dalam percakapan dengan Business Insider, ia membantah beberapa mitos tentang peran AI.
Ini bukan hanya sekedar coding
Pranjali mengatakan kemahiran dalam Python tidak akan cukup jika Anda mencari pekerjaan di bidang AI.
Parse mengatakan kandidat tidak perlu gelar di bidang AI untuk mendapatkan pekerjaan di bidang tersebut. Namun, ia mengatakan Anda perlu tahu cara melakukan analisis studi kasus, kueri SQL, dan pengkodean. Ia mengatakan kandidat dapat mencoba boot camp atau proyek pribadi untuk meningkatkan keterampilan di bidang tersebut.
“AI pada dasarnya bersifat interdisipliner,” kata Parse. “AI berasal dari berbagai domain, termasuk matematika, ilmu komputer, statistik, dan pengetahuan khusus domain.”
Parse mengatakan sekitar 70% pekerjaannya adalah ilmu data, yang memerlukan peninjauan dan analisis kumpulan data. Dia mengatakan sisa waktunya dibagi antara rekayasa perangkat lunak, membangun jalur pipa, rekayasa data, desain arsitektur, dan banyak matematika.
Parse juga menambahkan bahwa penting untuk terus mengikuti perkembangan kemajuan di bidang terkait karena teknologi terus berkembang.
Peran AI seringkali sangat kolaboratif
Insinyur perangkat lunak dikenal sebagai penyendiri, tetapi jangan mengandalkan kesendirian jika Anda bekerja di bidang AI.
Cerita terkait
Ketika beberapa peran teknik cenderung independenParse mengatakan, “Proyek AI jarang dikerjakan sendiri.” Hal ini sebagian karena AI merupakan teknologi baru yang memerlukan kolaborasi antara berbagai tim dan pemangku kepentingan, katanya.
Misalnya, Parse mengatakan dia harus berinteraksi dengan tujuh atau delapan tim untuk membangun proyek sistem rekomendasi AI.
Menurut pengalamannya, proses ini dimulai dengan pengumpulan dan persiapan data oleh tim analisis data. Kemudian, ilmuwan data menerapkan metode dan pemodelan statistik. Tim pembelajaran mesin kemudian mengembangkan dan menyempurnakan model. Setelah model siap, pakar UX dan UI merancang antarmuka pengguna, diikuti oleh insinyur perangkat lunak yang membangun front end.
Akhirnya, tim pemasaran menentukan strategi peluncuran produk.
“Proyek AI menyeluruh membutuhkan banyak komunikasi dan kolaborasi,” kata Parse.
Anda perlu memikirkan tentang etika
Tim privasi sering kali terlibat secara mendalam dalam proses saat data sensitif ditangani selama pengembangan AI.
Parse mengatakan protokol privasi sangat luas. Saat bekerja dengan data seseorang, karyawan perlu mendapatkan izin untuk melakukan tugas. Proyek juga memerlukan langkah-langkah produksi yang kuat, seperti menggunakan nama samaran dan memastikan model tidak “secara tidak sengaja menciptakan bias atau menghasilkan hasil yang tidak adil.”
Hal ini memerlukan kepatuhan terhadap persyaratan hukum dan peraturan, katanya. Ini juga berarti memikirkan implikasi jangka panjang dari proyek, termasuk potensi konsekuensi yang tidak diinginkan dan dilema etika.
Meskipun privasi mungkin tampak seperti pertimbangan yang jelas bagi mereka yang bekerja di bidang AI, Parse mengatakan bahwa mudah untuk terjebak dalam cara kerja model. Selain itu, karena begitu banyak tim yang berkontribusi pada produk, mudah untuk berfokus pada tugas spesifik Anda daripada implikasi menyeluruh, tambahnya.
Parse mengatakan terserah perusahaan untuk melatih karyawannya tentang privasi dan pedoman etika yang tepat. Namun, penting juga bagi karyawan untuk mempertimbangkan sudut pandang orang ketiga terhadap pekerjaan yang mereka lakukan.
