Innenfor AI-rådgiverens verden kan vi også skille mellom "harde ferdigheter" og "myke ferdigheter". "Harde ferdigheter" er de ferdighetene du tilegner deg gjennom studier, kurs, sertifiseringsprogrammer på nett eller formell opplæring mens du jobber. På den andre siden har vi "myke ferdigheter", som er mindre kvantifiserbare og mer knyttet til personlighetstrekk. Her er noen av de viktigste:

Maskinlæring (ML)

Maskinlæring handler om å utvikle algoritmer og modeller som lar datamaskiner lære fra data og forbedre ytelsen over tid. AI-rådgivere med kompetanse innen ML er i stand til å bygge og implementere avanserte modeller som kan analysere store datasett, forutsi trender og automatisere oppgaver. Dette gjør det mulig for bedrifter å ta datadrevne beslutninger og oppnå konkurransefortrinn.

Programmering

AI-rådgivere behersker programmeringsspråk som Python, R eller Java. De bruker disse språkene til å utvikle skreddersydde AI-løsninger, optimalisere eksisterende algoritmer og integrere AI-teknologi i bedriftens eksisterende systemer. Programmeringsevner er essensielle for å bygge funksjonelle AI-applikasjoner og systemer.

Databehandling

Databehandling refererer til prosessen med å samle, rense og transformere data slik at de blir pålitelige og egnet for analyse. AI-rådgivere med kompetanse innen databehandling kan effektivt administrere store datasett, sikre datakvalitet og forberede dataene for bruk i AI-modeller.

Statistikk

Statistikk er viktig for å forstå mønstre og sammenhenger i data. AI-rådgivere med bakgrunn i statistikk har en grundig forståelse av statistiske metoder og teknikker. Dette gjør dem i stand til å tolke data riktig, identifisere relevante mønstre og trender, og dermed levere innsikter og anbefalinger som kan drive bedriftens vekst og suksess.

Datavisualisering

Datavisualisering involverer å skape visuelt engasjerende representasjoner av komplekse data. AI-rådgivere med kompetanse innen datavisualisering kan presentere innsikt og resultater på en klar og overbevisende måte. Dette gir bedriftsledere og interessenter en umiddelbar forståelse av AI-analyser og beslutningsgrunnlag.

Nettverk og infrastruktur

Kompetanse innen nettverk og infrastruktur er viktig for å kunne designe og implementere AI-løsninger som oppfyller bedriftens behov. AI-rådgivere med denne kompetansen kan arbeide med skytjenester, distribuerte systemer og infrastruktur for å bygge skalerbare og sikre AI-løsninger. Dette er avgjørende for å støtte kontinuerlig vekst og innovasjon i bedriften.

Kommunikasjonsevner

AI-rådgivere må kunne kommunisere komplekse AI-konsepter og tekniske begreper på en klar og forståelig måte. Dette gjelder både i møte med tekniske eksperter og ikke-tekniske interessenter. Gode kommunikasjonsevner hjelper med å bygge en felles forståelse og tillit, noe som er avgjørende for vellykkede AI-prosjekter.

Problemløsning

AI-rådgivere tar seg av å identifisere og løse forretningsutfordringer ved hjelp av AI. Dette krever en analytisk og strategisk tilnærming til problemløsning. De må kunne identifisere utfordringene grundig, analysere dem nøye og utvikle skreddersydde AI-løsninger som effektivt adresserer spesifikke behov og utfordringer.

Analytisk tenkning

AI-rådgivere må kunne trekke innsikter fra komplekse datasett. De analyserer data for å identifisere mønstre og trender som kan brukes til å drive beslutninger og gi anbefalinger. Denne evnen til å tolke data riktig er avgjørende for å gi verdifulle innsikter til bedriftene.

Prosjektledelse

Effektiv prosjektledelse er viktig i AI-implementeringsprosessen. AI-rådgivere må kunne planlegge, koordinere og styre AI-prosjekter, inkludert ressursallokering, tidsstyring og oppfølging av prosjektmål. Dette sikrer at AI-løsningene blir levert innenfor tidsrammen og budsjettet.

Kreativitet

AI-rådgivere må være kreative og åpne for nye tilnærminger til problemstillinger og muligheter. De kan utforske innovative måter å bruke AI-teknologi på, identifisere nye bruksområder og utvikle unike løsningsmetoder. Kreativitet er viktig for å skape konkurransefortrinn og vekstmuligheter for bedrifter.

Kundeservice

AI-rådgivere bør ha en serviceorientert holdning og sette kundenes behov i fokus. De bygger sterke relasjoner med kundene, forstår deres unike utfordringer og behov, og tilpasser AI-løsninger og anbefalinger som gir verdi og bidrar til kundens suksess. Kundeserviceferdigheter er viktige for å opprettholde langsiktige forretningsforbindelser.

Sentimentanalyse

Sentimentanalyse er en teknikk som brukes til å identifisere og evaluere følelser og meninger i tekstlige data, for eksempel i sosiale medieinnlegg eller omtaler. Den bestemmer om teksten uttrykker en positiv, negativ eller nøytral holdning.

Anomali-deteksjon

Anomali-deteksjon handler om å identifisere avvik eller unormale mønstre i data. Dette brukes til å oppdage uvanlige eller potensielt skadelige hendelser som avviker fra det forventede mønsteret.

Generativ modellering

Generativ modellering refererer til utvikling av modeller som kan generere nye data som ligner på det originale datasettet. Dette gjøres ved å lære modellen å forstå og reprodusere strukturen og egenskapene i dataene den er trent på.

Forsterkende læring

Forsterkende læring innebærer å trene en modell til å ta riktige handlinger i en bestemt sammenheng ved å tildele belønninger eller straffer. Modellen lærer ved å utføre handlinger og motta tilbakemelding på sine valg, noe som er nyttig for automatiserte beslutningsprosesser og spillteori.

Edge computing

Edge computing refererer til databehandling og analyse som utføres nær kilden til dataene, for eksempel på enheter eller sensorer i et nettverk. Dette reduserer forsinkelsen og avhengigheten av skybaserte systemer og muliggjør rask behandling av data på stedet.

IoT (Internet of Things)

IoT står for "Internet of Things" og refererer til nettverket av fysiske enheter, sensorer, maskiner og objekter som er koblet til internett. IoT muliggjør innsamling og analyse av data fra forskjellige kilder for å oppnå automatisering, overvåking og effektivitetsforbedringer.

GAN (Generative Adversarial Network)

GAN er en type nevralt nettverk som brukes i generativ modellering. Den består av to deler: en generator som lærer å generere nye data, og en diskriminator som lærer å skille mellom ekte og genererte data. GAN brukes til oppgaver som generering av realistiske bilder eller syntetisk data.