Prieš dvidešimt metų dirbtinio intelekto sąvoka buvo aptinkama 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 smarkiai išaugo ne tik IT specialistų, bet ir ekspertų, gebančių dirbti su duomenimis, poreikis: „2015 m. per mėnesį paskelbdavome vidutiniškai 700 darbo pasiūlymų, skirtų IT specialistams, o 2019 m. – jau 1000 IT darbo pasiūlymų per mėnesį.“

„Harvard Business Review“ duomenų analizę įvardija kaip karščiausią XXI a. 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 rengiami 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 parengti 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 gilaus 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 veiklos 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 sugalvojo, kad mums reikia prognozuoti, kurie mobiliojo ryšio 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 padarinys. „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, pažymėdama, kad duomenų mokslo analitikų paklausa kasmet auga 15 procentų. „Šių specialistų poreikis tik augs ir, tikėtina, 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.