Tai reiškia, kad renkantis studijas svarbu galvoti ne tik apie šiandienos profesijas, bet ir apie tai, kokių įgūdžių reikės po dešimties ar dvidešimties metų.

Štai dešimt studijų krypčių, kurios, tikėtina, išliks itin paklausios dirbtinio intelekto amžiuje.

1. Informatika ir programų sistemų inžinerija

Nors dirbtinis intelektas gali generuoti programinį kodą, jis nepakeičia specialistų, kurie kuria sudėtingas sistemas, projektuoja programinę architektūrą, užtikrina saugumą ir priima strateginius technologinius sprendimus.

Šių studijų absolventai dirba programinės įrangos kūrėjais, sistemų architektais, debesų kompiuterijos specialistais bei DI sprendimų kūrėjais.

2. Dirbtinis intelektas ir duomenų mokslas

Tai viena sparčiausiai augančių studijų krypčių pasaulyje. Studentai studijų metu įgyja mašininio mokymosi, neuroninių tinklų, statistikos, duomenų analizės, didžiųjų duomenų apdorojimo ir algoritmų kūrimo žinių. 

Baigę studijas jie gali dirbti duomenų analitikais, DI inžinieriais, mašininio mokymosi specialistais ar tyrėjais.

3. Kibernetinis saugumas

Kuo daugiau procesų automatizuojama, tuo svarbesnė tampa jų apsauga. Dirbtinis intelektas naudojamas tiek kibernetinėms atakoms vykdyti, tiek joms aptikti, todėl saugumo specialistų poreikis nuolat auga.

Studijų metu įgyjamos žinios apie tinklų apsaugą, kriptografiją, skaitmeninę kriminalistiką ir rizikų valdymą.

4. Biomedicinos inžinerija

Medicina tampa vis labiau paremta duomenimis ir pažangiomis technologijomis. Dirbtinis intelektas padeda analizuoti medicininius vaizdus, prognozuoti ligas ir kurti individualizuotus gydymo metodus.

Biomedicinos inžinieriai dirba kuriant medicinos įrangą, diagnostikos sistemas ir skaitmeninius sveikatos sprendimus.

5. Robotika ir mechatronika

Pramonė, logistika, žemės ūkis bei sveikatos priežiūra sparčiai diegia robotizuotus sprendimus. Robotų kūrimui reikia specialistų, gebančių derinti mechaniką, elektroniką, programavimą ir dirbtinį intelektą.

Šios srities specialistai dalyvauja kuriant autonominius robotus, gamybos sistemas ir išmaniuosius įrenginius.

6. Elektros ir elektronikos inžinerija

Net pažangiausias dirbtinis intelektas negali veikti be aparatinės įrangos. Elektronikos inžinieriai projektuoja lustus, jutiklius, ryšio sistemas ir kitus komponentus, kurie sudaro šiuolaikinių technologijų pagrindą.

Šios kompetencijos ypač svarbios vystant daiktų internetą (IoT), autonominius automobilius ir išmaniuosius miestus.

7. Verslo analitika ir finansų technologijos (FinTech)

Įmonės vis dažniau sprendimus priima remdamosi duomenimis. Todėl auga specialistų, gebančių suprasti verslo procesus, analizuoti informaciją ir taikyti dirbtinio intelekto sprendimus finansuose, rinkodaroje ar strateginiame planavime, poreikis.

Šios studijos sujungia ekonomiką, statistiką, programavimą ir verslo valdymą.

8. Psichologija ir žmogaus elgsenos mokslai

Paradoksalu, tačiau kuo daugiau technologijų atsiranda, tuo svarbiau tampa suprasti žmogų. Organizacijoms reikia specialistų, gebančių kurti patogias skaitmenines paslaugas, analizuoti vartotojų elgseną, rūpintis darbuotojų gerove ir vertinti DI poveikį visuomenei.

Psichologijos žinios tampa vertingos ne tik sveikatos priežiūroje, bet ir technologijų sektoriuje.

9. Teisė ir technologijų reguliavimas

Dirbtinis intelektas kelia vis daugiau teisinių klausimų: duomenų apsauga, autorinės teisės, algoritmų atsakomybė, privatumas ir etika. Todėl daugėja specialistų, galinčių derinti teisės žinias su technologijų supratimu.

Ateityje ši sritis taps viena svarbiausių kuriant atsakingą DI ekosistemą.

10. Tarpdisciplininės studijos: technologijos + kūryba

Komunikacija, dizainas, skaitmeninė rinkodara, UX/UI dizainas ir multimedijos neišnyks – jos keisis. Dirbtinis intelektas padės kurti turinį, tačiau žmonės išliks atsakingi už strategiją, kūrybiškumą, prekės ženklo formavimą ir vartotojo patirties kūrimą.

Didžiausią konkurencinį pranašumą turės specialistai, gebantys derinti technologinius ir kūrybinius gebėjimus.

Kokius įgūdžius verta ugdyti nepriklausomai nuo studijų krypties?

Vien studijų nebepakanka. Ateities darbdaviai vis dažniau vertins gebėjimus:

  • naudotis dirbtinio intelekto įrankiais;
  • analizuoti ir interpretuoti duomenis;
  • spręsti sudėtingas problemas;
  • dirbti komandose;
  • efektyviai komunikuoti;
  • nuolat mokytis ir prisitaikyti prie pokyčių;
  • kritiškai vertinti informaciją ir priimti argumentuotus sprendimus.

Verdiktas

Dirbtinis intelektas nepanaikins aukštojo mokslo vertės – jis pakeis tai, kokių kompetencijų reikės specialistams. Didžiausią paklausą turės ne siaurų žinių turintys darbuotojai, o žmonės, gebantys derinti technologinį išmanymą, analitinį mąstymą, kūrybiškumą ir bendradarbiavimo įgūdžius.

Renkantis studijų programą verta galvoti ne tik apie pirmąjį darbą po universiteto, bet ir apie tai, kaip pasirinkta specialybė leis prisitaikyti prie nuolat besikeičiančios darbo rinkos. Būtent gebėjimas mokytis visą gyvenimą taps viena svarbiausių kompetencijų dirbtinio intelekto amžiuje.