Prieš dvidešimt metų dirbtinio intelekto sąvoka buvo sutinkama tik fantastikoje. Šiandien tai kasdienis didžiųjų duomenų (angl. big data) analitikų įrankis, plačiai taikomas bankuose, prekybos, informacinių technologijų (IT) bei finansų įmonėse, tyrimų centruose – visur, kur susiduriama su dideliais informacijos srautais. Tad nenuostabu, kad reikia ir žmonių, gebančių sėkmingai taikyti dirbtinio intelekto metodus duomenų analizei.
Kaip pastebi „CV-Online“ marketingo vadovė Rita Karavaitienė, pastaraisiais metais ženkliai išaugo ne tik IT specialistų, bet ir ekspertų, gebančių dirbti su duomenimis, poreikis: „Jeigu 2015 metais per mėnesį paskelbdavome vidutiniškai 700 darbo pasiūlymų, skirtų IT specialistams, tai 2019 metais startuojame su 1000 IT darbo pasiūlymų per mėnesį.“
„Harvard Business Review“ duomenų analizę įvardija kaip karščiausią XXI amžiaus specialybę. Priežastis paprasta: informacijos kiekis pasaulyje padvigubėja kas dveji metai; tuo tarpu kvalifikuotų analitikų kiekis taip sparčiai neauga. Pastaraisiais metais duomenų mokslas (angl. Data Science) Jungtinėse Valstijose nuolat puikuojasi pačių perspektyviausių specialybių sąraše.
Lietuvoje taip pat ruošiami duomenų analizės specialistai. Nuo šių metų rugsėjo būsimi studentai galės rinktis Duomenų mokslo bakalauro studijas Vilniaus Universitete (VU). Pasak vienos iš programos kūrėjų, VU Matematikos ir informatikos fakulteto prodekanės dr. Jurgitos Markevičiūtės, naująja programa siekiama ne tik suteikti reikiamą išsilavinimą bei išugdyti gebėjimą analizuoti informaciją, bet ir užtikrinti, kad paruošti specialistai atitiktų darbo rinkos poreikius ir baigę studijas galėtų sėkmingai joje įsitvirtinti.
Duomenų mokslo programa – tai statistinės analizės ir informatikos sintezė. Ypač akcentuojamas sugebėjimas įgytas žinias praktiškai pritaikyti įvairiose srityse. „Duomenų mokslas susideda iš trijų esminių komponentų: labai gilios verslo problematikos supratimo, gilių dirbtinio intelekto ir matematikos žinių ir plačių programavimo žinių,“ – vardija Egidijus Pilypas, VU absolventas, savo žinias ir entuziastingą domėjimąsi naujausiomis dirbtinio intelekto tendencijomis pavertęs sėkmingu tarptautiniu verslu.
Studijuodamas Matematinės statistikos magistrantūroje, E. Pilypas kartu su VU docentu Pranu Vaitkumi kūrė įvairius dirbtinio intelekto algoritmus akcijų ir valiutų rinkų prognozei. Nematydamas tolesnių veikos perspektyvų, pradėjo galvoti, kaip šiuos algoritmus pritaikyti versle: „Susitikęs su savo būsimu partneriu Šarūnu Chomentausku, jam papasakojau, kad sugebu taikyti geriausius dirbtinio intelekto algoritmus pasaulyje, bet neturiu verslo problemos, kurią jie galėtų išspręsti. Jis iš karto išgeneravo idėją, kad mums reikia prognozuoti, kurie mobilaus operatoriaus klientai yra labiausiai linkę atsijungti.“
Taip savo veiklą pradėjo „Exacaster“ startuolis, orientuotas į telekomunikacijų įmonių vartotojų elgsenos prognozavimą. Šiandien tai didelių duomenų analizės įrangą kurianti įmonė, savo paslaugas teikianti Jungtinių Amerikos Valstijų, Lietuvos, Latvijos, Estijos, Nyderlandų, Pietų Amerikos rinkoms.
Šios įmonės augimas – ne atsitiktinės sėkmės istorija, o profesionalaus požiūrio į pasaulyje vyraujančias tendencijas pasekmė. „Prieš devynerius metus mes su Šarūnu startavome dviese. Nuo to laiko darbuotojų skaičius įmonėje auga kiekvienais metais. Analizės poreikis didėja visose verslo srityse, ypač tose, kur vyksta skaitmenizacijos procesai: nuo telekomunikacijų, bankininkystės, mažmeninės prekybos iki transporto ir gamybos sektoriaus,“ – įžvalgomis dalijasi vienas iš „Exacaster“ įkūrėjų.
Jam antrina ir R. Karavaitienė, pastebėdama, kad duomenų mokslo analitikų paklausa kasmet auga 15 procentų. „Šių specialistų poreikis tik augs ir, tikėtina, kad daug sparčiau (tai bus matuojama jau ne procentais, o kartais) nei pastaraisiais metais,“ – prognozuoja „CV-Online“ marketingo vadovė. Šiai nuomonei pritaria ir dr. J. Markevičiūtė. Pasak jos, šiandieninis pasaulis nebeįsivaizduojamas be duomenų mokslo.