Dynamický rozvoj umělé inteligence (AI) zásadně přetváří trh práce, kde vedle automatizace stávajících úkolů dochází i ke vzniku zcela nových profesních specializací. Tyto role vyžadují unikátní kombinaci technických znalostí, etického úsudku a kreativního myšlení. Pochopení těchto nových profesí, potřebných kompetencí a vzdělávacích cest je klíčové pro jednotlivce i vzdělávací instituce.
Jednou z důležitých nových rolí je prompt inženýr. Tento specialista se zaměřuje na efektivní komunikaci s rozsáhlými jazykovými modely (LLM) a dalšími generativními AI systémy. Jeho úkolem je formulovat precizní a kontextuálně bohaté zadání (prompty), které vedou AI k požadovaným výstupům, ať už jde o generování textu, kódu, obrazu či jiných dat. Klíčovými dovednostmi jsou zde nejen výborná znalost jazyka a schopnost analytického myšlení, ale také hluboké porozumění fungování konkrétních AI modelů, jejich limitů a potenciálních zkreslení.
Další důležitou profesí je AI etik neboli specialista na etiku umělé inteligence. S rostoucím dopadem AI na společnost je nezbytné zajistit, aby byly tyto technologie vyvíjeny a nasazovány zodpovědně. AI etik analyzuje potenciální etická rizika spojená s AI systémy, jako jsou algoritmická předpojatost, diskriminace, narušení soukromí nebo nedostatek odpovědnosti. Navrhuje etické rámce, směrnice a doporučení pro vývojáře a organizace. Požadované kompetence zahrnují hluboké znalosti filozofie, etiky, práva, sociologie a zároveň dostatečné porozumění technickým aspektům AI.
Neméně významnou roli hraje specialista na vysvětlitelnost AI (Explainable AI, XAI). Mnoho pokročilých AI modelů, zejména hluboké neuronové sítě, funguje jako „černé skříňky“, kde je obtížné pochopit, jak dospěly ke konkrétnímu rozhodnutí. Specialista na XAI se snaží tyto modely učinit transparentnějšími a srozumitelnějšími pro lidi. Vyvíjí a aplikuje metody, které umožňují interpretovat chování AI, identifikovat klíčové faktory ovlivňující její rozhodnutí a odhalit případné chyby či zkreslení. To je zásadní zejména v kritických oblastech jako zdravotnictví, finance či autonomní systémy.
Kromě těchto specifických rolí vzniká i poptávka po dalších odbornících, jako jsou AI trenéři dat, specialisté na AI bezpečnost či manažeři AI produktů. Společným jmenovatelem pro úspěch v těchto nových profesích je schopnost neustálého učení, adaptabilita a kombinace technických dovedností s tzv. měkkými dovednostmi, jako je kritické myšlení, řešení problémů a efektivní komunikace.
