突然、誰もが AI 開発者になりたがっているように見えます。しかし、実際にエンタープライズ レベルの AI モデルとシステムを設計、開発、実装するために必要な能力を備えているのは、ごく少数の人だけです。
AI の専門スタッフまたはコンサルタントをお探しですか? ここでは、専門家との電子メール インタビューを通じて、社内または社外の AI 開発者候補者に求められる 8 つの特性を紹介します。
1. AIの基礎をしっかり理解する
データ分析会社 LatentView Analytics のデータエンジニアリング責任者 Sunil Kalra 氏は、AI 開発者は少なくとも、生成 AI と大規模言語モデル (LLM) を理解している必要があると述べています。同氏は、その他の基本的な概念として、UX 設計原則、セキュリティとリスク管理、LLM ライフサイクル管理、LLM の微調整などを挙げています。ベクター データベースとそのガバナンスに精通していることも重要ですが、複数の生成 AI サービス オファリングの経験があれば価値が高まります。「さらに、ビジネス知識があることは、効果的な迅速なエンジニアリングに不可欠です。ビジネス目標とドメイン固有の専門知識を変換できるからです」と Kalra 氏は言います。「この技術とビジネスの専門知識の組み合わせにより、AI 実装が成功します。」
2. プログラミング能力
候補者のスキルには、Python や R などの言語でのプログラミング能力、機械学習アルゴリズムの専門知識、分析能力、ドメイン知識、問題解決スキルが含まれるべきだと、ビジネス アドバイザリ会社 Deloitte Consulting のマネージング ディレクターである Kenny Brown 氏はアドバイスしています。ドメイン知識と無意識の偏見に対する高い認識の組み合わせは、特に今日の状況では AI 開発者にとって非常に重要です。「garbage In, garbage out」という古くからの格言は、より微妙な形ではありますが、今でも当てはまり、意図しない結果を軽減するためのガードレールを実装する必要があります。
3. 強力なシステム知識
AI 開発者が AI システムとその構築に必要なフレームワークについてしっかりとした基礎知識を持っていることを確認することが重要であると、民間、防衛、諜報機関のコンサルティング会社 ASRC Federal の CTO、Eric Velte 氏は指摘しています。「AI 開発は従来のソフトウェア開発とは異なり、最大限のメリットを得るには専門的なスキルが必要です」と同氏は説明します。Velte 氏は、現在のテクノロジーではモデルとその結果を簡単に信頼しすぎていると警告しています。「これは統計的手法と健全な懐疑心で克服する必要がある危険です」。システム知識を持つ開発者を雇用すると、効率性が向上するだけでなく、組織のデータのセキュリティ保護にも役立ちます。
4. データ管理への取り組み
マスターカードのテクノロジー、データ、アナリティクス担当 CTO の Andrew Fedorchek 氏は、技術的なスキルに加えて、候補者は強力なデータ管理の資質を備えている必要があると述べています。管理には、「セキュリティとプライバシーの確保、データ使用の透明性と制御の維持」が含まれます。また、「包括的で公平な結果を得るために多様性を受け入れ、偏見や予期しない結果を最小限に抑えるために誠実さを維持し、データ使用のメリットを高めるためにイノベーションを促進し、社会に良い影響を与えるためにデータを活用する」ことも意味します。
5. AI倫理に対する強い信念
AI 開発者には、技術的な熟練度をはるかに超えるスキルが必要だと、デジタル トランスフォーメーションのスペシャリストである Xebia のソフトウェア技術コンサルティングのリーダーである Nick Elsberry 氏は指摘しています。「AI が広く採用される初期段階では、倫理的な慣行にコミットする人材を採用することが最も重要です。」また、開発者は、プライバシー侵害、偏見、盗作、その他の一般的な危険から保護しながら、AI システムが責任を持って開発および展開されるように、持続可能な効率性にも取り組む必要があると付け加えています。Elsberry 氏は、AI 開発者は企業倫理とガバナンス慣行にも従うべきだと推奨しています。
6. 数学と統計の習得
IT サービス企業 BairesDev の技術ディレクターである Nate Dow 氏は、線形代数、確率、微積分、統計などの概念を理解することは、アルゴリズムの開発、データ分析、モデルの構築に非常に重要であると述べています。機械学習とディープラーニングの知識も重要であり、さまざまな機械学習アルゴリズムに精通していることも重要です。
7. 確かなデータ管理スキル
数年前に「ビッグデータ」運動が始まって以来、多くの IT リーダーは、仕事の大半はデータの収集と整理であると認識してきました。教育出版およびサービス企業 O’Reilly Media の新興技術コンテンツ担当副社長 Mike Loukides 氏は、AI によってその見方が変わることはないと述べています。世界中の知識をすべて組み込んだ基礎モデルを採用し、そのアプリケーションを問題に自由に適用すればいいという問題ではないと同氏は言います。「微調整のためにデータを収集する必要があります」。AI の専門家は、そのデータが何を意味するのか、データにどのようなバイアスが組み込まれているのかを理解する必要があります。
8. 優れたコミュニケーション能力
データおよびデジタルエンジニアリングサービス企業Altimetrikの分析責任者、ジャヤプラカシュ・ナイア氏は、技術的なスキル以上に、候補者は概念と結果をビジネス関係者に明確かつ簡潔に説明できなければならないとアドバイスする。「AIの説明可能性は、この業界にとって大きな課題です」と同氏は指摘する。ビジネスリーダーは、難解な用語や専門用語に惑わされたり、誤解されたりしてはならない。