- AIの導入により、世界中の産業が革新されており、AIに関連したスキルを持つ専門家の需要が増している。
- AIのキャリアを志向する人々は、コーディングの学習に費用がかかりすぎるという恐れがあるが、プログラミングスキルは必須ではなく、代替のキャリアパスを見つけることができる。
- コーディングを必須スキルとしないAI関連のキャリアパスには、AIプロダクトマネジメント、データ分析、ラベリング、ビジネス分析、AI倫理などがある。
- これらの役割は、AIプロジェクトの成功を目指し、データ分析、品質保証、倫理的なAI標準の実践を採用している。
- AIの骨子はデータであり、データ分析能力はAI業界で働く人々にとって不可欠な要件である。
- データ分析、データ可視化、データストーリーテリングなどの分野は、複雑なコーディングを必要とせずに大規模なデータセットから意味を見出すために求められている。
- Google AutoML、IBM Watson、Microsoft Azure MLなどのツールは非コーディングの個人を対象としており、データ分析、MLモデルの作成、アプリケーションの展開を行っている。
- 特定のAIアプリケーション知識を持つことは、非技術的なAI専門家にとって有利であり、特定の分野に適合したAIソリューションを適用することができる。
- AIの最新トレンド、倫理、法規制に常に注意を払うことが重要であり、AI倫理、データプライバシー問題、透明性などの倫理的な考慮事項について最新情報を把握することが仕事の効率化に役立つ。
- AI倫理、ポリシー、責任あるAIの使用に関する多くのオンラインコースや認定資格が存在しており、倫理的な枠組みやベストプラクティスを網羅している。
AI関連のキャリアを構築する際に、コーディングを必要としない多くの職種が存在し、ビジネス戦略、分析、領域の専門知識、倫理的考慮事項に焦点を当てることが重要である。分析能力の向上、AIツールの理解、トレンドの追跡は、非コーダーをAI主導の産業内で優れたポジションに置く。