Ano ang AI Skills? Direktang Gabay.

Nagtataka, kinakabahan, o sadyang sobrang kargado ng mga buzzword? Pareho. Ang pariralang mga kasanayan sa AI ay napapaikot-ikot tulad ng confetti, ngunit nagtatago ito ng isang simpleng ideya: kung ano ang maaari mong gawin-praktikal-upang magdisenyo, gumamit, mamahala, at magtanong sa AI upang talagang makatulong ito sa mga tao. Pinaghihiwa-hiwalay iyon ng gabay na ito sa totoong mga termino, na may mga halimbawa, talahanayan ng paghahambing, at ilang matapat na panig dahil, well, alam mo kung paano ito.

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos ng isang ito:

🔗 Anong mga industriya ang maaabala ng AI
Paano muling hinuhubog ng AI ang pangangalagang pangkalusugan, pananalapi, retail, pagmamanupaktura, at logistik.

🔗 Paano magsimula ng isang kumpanya ng AI
Step-by-step na roadmap para bumuo, maglunsad, at magpalago ng AI startup.

🔗 Ano ang AI bilang isang serbisyo
Ang modelo ng AIaaS na naghahatid ng mga nasusukat na tool sa AI na walang mabigat na imprastraktura.

🔗 Ano ang ginagawa ng mga inhinyero ng AI
Mga responsibilidad, kasanayan, at pang-araw-araw na daloy ng trabaho sa mga modernong tungkulin ng AI.

Ano ang mga kasanayan sa AI? Ang mabilis, human definition 🧠

Ang mga kasanayan sa AI ay ang mga kakayahan na nagbibigay-daan sa iyong bumuo, magsama, suriin, at pamahalaan ang mga sistema ng AI-pati na ang paghatol na gamitin ang mga ito nang responsable sa totoong trabaho. Ang mga ito ay sumasaklaw sa teknikal na kaalaman, data literacy, product sense, at risk awareness. Kung maaari mong harapin ang isang magulo na problema, itugma ito sa tamang data at modelo, ipatupad o ayusin ang isang solusyon, at i-verify na ito ay patas at sapat na maaasahan para magtiwala ang mga tao-iyan ang pangunahing. Para sa konteksto ng patakaran at mga balangkas na humuhubog sa kung aling mga kasanayan ang mahalaga, tingnan ang matagal nang gawain ng OECD sa AI at mga kasanayan. [1]

Ano ang magandang AI skills ✅

Ang mabubuti ay gumagawa ng tatlong bagay nang sabay-sabay:

1. Halaga ng barko
   Ginagawa mong isang gumaganang tampok na AI o daloy ng trabaho ang isang malabo na pangangailangan ng negosyo na nakakatipid ng oras o kumikita. Hindi mamaya-ngayon.

2. Ligtas na sukatin
   Ang iyong trabaho ay naninindigan sa pagsisiyasat: ito ay sapat na maipaliwanag, alam ang privacy, sinusubaybayan, at ito ay bumababa nang maganda. Itinatampok ng AI Risk Management Framework ng NIST ang mga katangian tulad ng validity, seguridad, pagpapaliwanag, pagpapahusay ng privacy, pagiging patas, at pananagutan bilang mga haligi ng pagiging mapagkakatiwalaan. [2]

3. Makipaglaro ng mabuti sa mga tao
   Idinisenyo mo ang mga tao sa loop: malinaw na mga interface, mga siklo ng feedback, pag-opt-out, at mga matalinong default. Ito ay hindi wizardry-ito ay mahusay na gawaing produkto na may ilang matematika at kaunting pagpapakumbaba.

Ang limang haligi ng mga kasanayan sa AI 🏗️

Isipin ang mga ito bilang mga stackable na layer. Oo, ang talinghaga ay medyo umaalog-alog-tulad ng isang sandwich na patuloy na nagdaragdag ng mga toppings-ngunit gumagana ito.

1. Teknikal na Core

   • Data wrangling, Python o katulad, vectorization basics, SQL

   • Pagpili ng modelo at fine-tuning, agarang disenyo at pagsusuri

   • Mga pattern ng retrieval at orkestrasyon, pagsubaybay, pagmamasid

2. Data at Pagsukat

   • Kalidad ng data, pag-label, bersyon

   • Mga sukatan na nagpapakita ng mga kinalabasan, hindi lamang katumpakan

   • A/B testing, offline vs online evals, drift detection

3. Produkto at Paghahatid

   • Pagsusukat ng pagkakataon, mga kaso ng ROI, pananaliksik ng user

   • Mga pattern ng AI UX: kawalan ng katiyakan, mga pagsipi, pagtanggi, pagbagsak

   • Pagpapadala nang responsable sa ilalim ng mga hadlang

4. Panganib, Pamamahala, at Pagsunod

   • Pagbibigay-kahulugan sa mga patakaran at pamantayan; mga kontrol sa pagmamapa sa ML lifecycle

   • Dokumentasyon, kakayahang masubaybayan, pagtugon sa insidente

   • Pag-unawa sa mga kategorya ng panganib at paggamit ng mataas na peligro sa mga regulasyon gaya ng diskarte na nakabatay sa panganib ng EU AI Act. [3]

5. Mga kasanayan ng tao na nagpapalakas ng AI

   • Ang analytical na pag-iisip, pamumuno, impluwensya sa lipunan, at pag-unlad ng talento ay patuloy na naranggo kasabay ng AI literacy sa mga survey ng employer (WEF, 2025). [4]

Talahanayan ng paghahambing: mga tool para mabilis na magsanay ng mga kasanayan sa AI 🧰

Ito ay hindi kumpleto at oo, ang parirala ay medyo hindi pantay sa layunin; ang mga totoong tala mula sa field ay may posibilidad na ganito...

Maliit na tala: nagbabago ang mga presyo sa lahat ng oras at nag-iiba ang mga libreng tier ayon sa rehiyon. Tratuhin ito bilang isang siko, hindi isang resibo.

Deep dive 1: Mga teknikal na kasanayan sa AI na maaari mong i-stack tulad ng LEGO bricks 🧱

• Una sa literacy ng data : pag-profile, mga diskarte sa nawawalang halaga, mga leakage gotcha, at pangunahing feature engineering. Sa totoo lang, kalahati ng AI ay matalinong gawaing janitorial.

• Mga pangunahing kaalaman sa programming : Python, mga notebook, kalinisan ng package, muling paggawa. Magdagdag ng SQL para sa mga pagsali na hindi magmumulto sa iyo sa ibang pagkakataon.

• Pagmomodelo : alam kung kailan ang isang retrieval-augmented generation (RAG) pipeline ay nagtagumpay sa fine-tuning; kung saan magkasya ang mga embed; at kung paano naiiba ang pagsusuri para sa generative vs predictive na mga gawain.

• Prompting 2.0 : structured prompts, paggamit ng tool/function calling, at multi-turn planning. Kung hindi masusubok ang iyong mga prompt, hindi ito handa sa produksyon.

• Pagsusuri : lampas sa BLEU o mga pagsusulit sa katumpakan-scenario, adversarial cases, groundedness, at pagsusuri ng tao.

• LLMOps at MLOps : model registries, lineage, canary release, rollback plan. Ang pagmamasid ay hindi opsyonal.

• Seguridad at privacy : pamamahala ng mga lihim, pag-scrub ng PII, at pagsasama-sama para sa agarang pag-iniksyon.

• Dokumentasyon : maikli, buhay na mga dokumento na naglalarawan ng mga pinagmumulan ng data, nilalayon na paggamit, kilalang mga mode ng pagkabigo. Kinabukasan ay magpapasalamat ka.

North-stars habang nagtatayo ka : ang NIST AI RMF ay naglilista ng mga katangian ng mga mapagkakatiwalaang system-wasto at maaasahan; ligtas; ligtas at nababanat; responsable at transparent; maipaliwanag at maipaliwanag; pinahusay ng privacy; at patas na may mapaminsalang bias na pinamamahalaan. Gamitin ang mga ito upang hubugin ang mga eval at guardrail. [2]

Deep dive 2: AI skills para sa non-engineers-oo, nabibilang ka dito 🧩

Hindi mo kailangang bumuo ng mga modelo mula sa simula upang maging mahalaga. Tatlong lane:

1. Mga operator ng negosyo na may kamalayan sa AI

   • Mapa ang mga proseso at makita ang mga automation point na nagpapanatili sa mga tao sa kontrol.

   • Tukuyin ang mga sukatan ng kinalabasan na nakasentro sa tao, hindi lamang nakasentro sa modelo.

   • Isalin ang pagsunod sa mga kinakailangan na maaaring ipatupad ng mga inhinyero. Ang EU AI Act ay gumagamit ng diskarteng nakabatay sa panganib na may mga obligasyon para sa mga paggamit na may mataas na peligro, kaya kailangan ng mga PM at ops team ng dokumentasyon, pagsubok, at mga kasanayan sa pagsubaybay sa post-market-hindi lamang code. [3]

2. AI-savvy communicators

   • Gumagawa ng edukasyon ng gumagamit, microcopy para sa kawalan ng katiyakan, at mga landas ng pagdami.

   • Bumuo ng tiwala sa pamamagitan ng pagpapaliwanag ng mga limitasyon, hindi itinatago ang mga ito sa likod ng makinang na UI.

3. Mga pinuno ng tao

   • Mag-recruit para sa mga pantulong na kasanayan, magtakda ng mga patakaran sa katanggap-tanggap na paggamit ng mga tool ng AI, at magpatakbo ng mga pag-audit ng mga kasanayan.

   • Ang pagsusuri sa 2025 ng WEF ay nagpapahiwatig ng pagtaas ng demand para sa analytical na pag-iisip at pamumuno kasama ng AI literacy; ang mga tao ay higit sa dalawang beses na mas malamang na magdagdag ng mga kasanayan sa AI ngayon kaysa sa 2018. [4][5]

Deep dive 3: Pamamahala at etika-ang underrated career booster 🛡️

Ang panganib na trabaho ay hindi papeles. Ito ay kalidad ng produkto.

• Alamin ang mga kategorya ng panganib at obligasyon na nalalapat sa iyong domain. Ang EU AI Act ay nag-formalize ng isang tiered, risk-based na diskarte (hal., hindi katanggap-tanggap kumpara sa mataas na peligro) at mga tungkulin tulad ng transparency, pamamahala ng kalidad, at pangangasiwa ng tao. Bumuo ng mga kasanayan sa mga kinakailangan sa pagmamapa sa mga teknikal na kontrol. [3]

• Magpatibay ng isang balangkas upang ang iyong proseso ay mauulit. Ang NIST AI RMF ay nagbibigay ng isang nakabahaging wika para sa pagtukoy at pamamahala ng panganib sa buong lifecycle, na mahusay na isinasalin sa pang-araw-araw na mga checklist at dashboard. [2]

• Manatiling batay sa ebidensya : sinusubaybayan ng OECD kung paano inililipat ng AI ang pangangailangan ng kasanayan at kung aling mga tungkulin ang nakikita ang pinakamalaking pagbabago (sa pamamagitan ng malakihang pagsusuri ng mga online na bakante sa mga bansa). Gamitin ang mga insight na iyon para magplano ng pagsasanay at pag-hire-at para maiwasan ang sobrang pangkalahatan mula sa isang anekdota ng kumpanya. [6][1]

Deep dive 4: Ang market signal para sa AI skills 📈

Awkward na katotohanan: ang mga tagapag-empleyo ay kadalasang nagbabayad para sa kung ano ang kakaunti at kapaki-pakinabang. Ang pagsusuri sa PwC noong 2024 ng >500 milyong mga ad ng trabaho sa 15 bansa ay natagpuan na ang mga sektor na mas nakalantad sa AI ay nakakakita ng ~4.8x na mas mabilis na paglago ng produktibo , na may mga palatandaan ng mas mataas na sahod habang kumakalat ang adoption. Tratuhin iyon bilang direksyon, hindi tadhana-ngunit ito ay isang siko upang upskill ngayon. [7]

Mga tala ng pamamaraan: ang mga survey (tulad ng WEF's) ay kumukuha ng mga inaasahan ng employer sa buong ekonomiya; ang data ng bakante at sahod (OECD, PwC) ay sumasalamin sa naobserbahang gawi sa merkado. Ang mga pamamaraan ay magkakaiba, kaya basahin ang mga ito nang sama-sama at hanapin ang patunay sa halip na isang mapagkukunang katiyakan. [4][6][7]

Deep dive 5: Ano ang mga kasanayan sa AI sa pagsasanay-isang araw sa buhay 🗓️

Isipin na ikaw ay isang product-minded generalist. Ang iyong araw ay maaaring magmukhang:

• Umaga : pag-skim ng feedback mula sa mga human evals kahapon, napansin ang pagtaas ng hallucination sa mga niche query. I-tweak mo ang pagkuha at magdagdag ng hadlang sa prompt na template.

• Late umaga : nakikipagtulungan sa legal na kumuha ng buod ng nilalayong paggamit at isang simpleng pahayag ng panganib para sa iyong mga tala sa paglabas. Walang drama, kalinawan lang.

• Hapon : nagpapadala ng maliit na eksperimento na nagpapakita ng mga pagsipi bilang default, na may malinaw na pag-opt-out para sa mga power user. Ang iyong sukatan ay hindi lamang click-through-ito ay rate ng reklamo at tagumpay sa gawain.

• Katapusan ng araw : pagpapatakbo ng maikling post-mortem sa isang kaso ng pagkabigo kung saan ang modelo ay tumanggi nang masyadong agresibo. Ipinagdiriwang mo ang pagtanggi na iyon dahil ang kaligtasan ay isang tampok, hindi isang bug. Ito ay kakaibang kasiya-siya.

Mabilis na composite case: Isang katamtamang laki na retailer ang naghiwa ng "nasaan ang order ko?" mga email ng 38% pagkatapos ipakilala ang isang retrieval-augmented assistant na may handoff ng tao , at lingguhang red-team drills para sa mga sensitibong prompt. Ang panalo ay hindi ang modelo lamang; ito ay ang disenyo ng daloy ng trabaho, eval na disiplina, at malinaw na pagmamay-ari para sa mga insidente. (Composite na halimbawa para sa paglalarawan.)

Ito ay mga kasanayan sa AI dahil pinagsasama nila ang teknikal na tinkering sa paghatol sa produkto at mga pamantayan sa pamamahala.

Ang mapa ng kasanayan: beginner to advanced 🗺️

• Pundasyon

  • Pagbasa at pagpuna sa mga senyales

  • Mga simpleng prototype ng RAG

  • Mga pangunahing eval na may mga set ng pagsubok na partikular sa gawain

  • Malinaw na dokumentasyon

• Intermediate

  • Pag-orkestra sa paggamit ng tool, pagpaplano ng multi-turn

  • Mga pipeline ng data na may bersyon

  • Offline at online na disenyo ng pagsusuri

  • Tugon sa insidente para sa mga regression ng modelo

• Advanced

  • Pagsasaayos ng domain, mahusay na pag-aayos

  • Mga pattern na nagpapanatili ng privacy

  • Mga pag-audit ng bias na may pagsusuri ng stakeholder

  • Pamamahala sa antas ng programa: mga dashboard, mga rehistro ng panganib, mga pag-apruba

Kung ikaw ay nasa patakaran o pamumuno, subaybayan din ang mga umuusbong na kinakailangan sa mga pangunahing hurisdiksyon. Ang mga opisyal na pahina ng paliwanag ng EU AI Act ay mahusay na panimulang aklat para sa mga hindi abogado. [3]

Mga ideya sa mini-portfolio upang patunayan ang iyong mga kasanayan sa AI 🎒

• Bago-at-pagkatapos ng daloy ng trabaho : magpakita ng manu-manong proseso, pagkatapos ay ang iyong bersyon na tinulungan ng AI na may oras, mga rate ng error, at mga pagsusuri ng tao.

• Evaluation notebook : isang maliit na set ng pagsubok na may mga gilid na case, kasama ang isang readme na nagpapaliwanag kung bakit mahalaga ang bawat case.

• Prompt kit : magagamit muli ang mga template ng prompt na may alam na mga mode ng pagkabigo at pagpapagaan.

• Decision memo : isang one-pager na nagmamapa ng iyong solusyon sa NIST trustworthy-AI properties-validity, privacy, fairness, atbp.-kahit na hindi perpekto. Pag-unlad sa pagiging perpekto. [2]

Common myths, medyo nabusted 💥

• Pabula: Dapat ay isang PhD-level na mathematician ka.
  Reality: nakakatulong ang matatag na pundasyon, ngunit ang kahulugan ng produkto, kalinisan ng data, at disiplina sa pagsusuri ay pantay na mapagpasyahan.

• Pabula: Pinapalitan ng AI ang mga kakayahan ng tao.
  Reality: Ang mga survey ng employer ay nagpapakita ng mga kasanayan ng tao tulad ng analytical thinking at leadership na tumataas kasabay ng AI adoption. Ipares sila, huwag ipagpalit. [4][5]

• Pabula: Ang pagsunod ay pumapatay ng pagbabago.
  Reality: ang isang nakabatay sa panganib, nakadokumento na diskarte ay may posibilidad na mapabilis ang mga release dahil alam ng lahat ang mga patakaran ng laro. Ang EU AI Act ay eksaktong ganoong uri ng istraktura. [3]

Isang simple, flexible na upskilling plan na maaari mong simulan ngayon 🗒️

• Linggo 1 : pumili ng isang maliit na problema sa trabaho. Shadow ang kasalukuyang proseso. Bumuo ng mga sukatan ng tagumpay na nagpapakita ng mga resulta ng user.

• Linggo 2 : prototype na may naka-host na modelo. Magdagdag ng retrieval kung kinakailangan. Sumulat ng tatlong kahaliling senyas. Mga pagkabigo sa log.

• Linggo 3 : magdisenyo ng magaan na evaluation harness. Isama ang 10 hard edge case at 10 normal. Gumawa ng isang human-in-the-loop na pagsubok.

• Linggo 4 : magdagdag ng mga guardrail na nagmamapa sa mga mapagkakatiwalaang pag-aari ng AI: privacy, pagpapaliwanag, at mga pagsusuri sa pagiging patas. Idokumento ang mga alam na limitasyon. Ipakita ang mga resulta at ang susunod na plano ng pag-ulit.

Ito ay hindi kaakit-akit, ngunit ito ay bumubuo ng mga gawi na tambalan. Ang listahan ng NIST ng mga mapagkakatiwalaang katangian ay isang madaling gamiting checklist kapag nagpapasya ka kung ano ang susunod na susuriin. [2]

FAQ: maiikling sagot na maaari mong nakawin para sa mga pagpupulong 🗣️

• Kaya, ano ang mga kasanayan sa AI?
  Ang mga kakayahang magdisenyo, magsama, magsuri, at pamahalaan ang mga AI system para ligtas na maihatid ang halaga. Gamitin ang eksaktong pariralang ito kung gusto mo.

• Ano ang mga kasanayan sa AI kumpara sa mga kasanayan sa data?
  AI ng mga kasanayan sa data feed: pangongolekta, paglilinis, pagsali, at sukatan. Kasama rin sa mga kasanayan sa AI ang pag-uugali ng modelo, orkestrasyon, at mga kontrol sa panganib.

• Ano ang talagang hinahanap ng mga tagapag-empleyo ng AI skills?
  Isang halo: hands-on na paggamit ng tool, mabilis at retrieval fluency, evaluation chops, at ang soft stuff-analytical na pag-iisip at pamumuno ay patuloy na lumalabas nang malakas sa mga survey ng employer. [4]

• Kailangan ko bang ayusin ang mga modelo?
  Minsan. Kadalasan ang pagkuha, maagap na disenyo, at mga pag-aayos ng UX ay nagbibigay sa iyo ng halos lahat ng paraan na may mas kaunting panganib.

• Paano ako mananatiling sumusunod nang hindi bumabagal?
  Magpatibay ng magaan na proseso na nauugnay sa NIST AI RMF at suriin ang iyong kaso ng paggamit laban sa mga kategorya ng EU AI Act. Bumuo ng mga template nang isang beses, muling gamitin magpakailanman. [2][3]

TL;DR

Kung nagtatanong ka kung Ano ang mga kasanayan sa AI , narito ang maikling sagot: ang mga ito ay pinaghalong mga kakayahan sa tech, data, produkto, at pamamahala na nagpapalit ng AI mula sa isang marangya na demo sa isang maaasahang kasamahan sa koponan. Ang pinakamahusay na patunay ay hindi isang sertipiko-ito ay isang maliit, ipinadalang daloy ng trabaho na may masusukat na mga resulta, malinaw na mga limitasyon, at isang landas upang mapabuti. Matuto lamang ng sapat na matematika upang maging mapanganib, magmalasakit sa mga tao nang higit pa sa mga modelo, at magtago ng checklist na nagpapakita ng mapagkakatiwalaang mga prinsipyo ng AI. Pagkatapos ay ulitin, medyo mas mabuti sa bawat oras. At oo, magwiwisik ng ilang emoji sa iyong mga doc. Nakakatulong ito sa moral, kakaiba 😅.

Mga sanggunian

1. OECD - Artificial Intelligence and the Future of Skills (CERI) : magbasa nang higit pa

2. NIST - Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (PDF): magbasa pa

3. European Commission - EU AI Act (opisyal na pangkalahatang-ideya) : magbasa nang higit pa

4. World Economic Forum - Future of Jobs Report 2025 (PDF): magbasa pa

5. World Economic Forum - "Inililipat ng AI ang hanay ng mga kasanayan sa lugar ng trabaho. Ngunit binibilang pa rin ang mga kasanayan ng tao" : magbasa pa

6. OECD - Artificial intelligence at ang nagbabagong pangangailangan para sa mga kasanayan sa labor market (2024) (PDF): magbasa nang higit pa

7. PwC - 2024 Global AI Jobs Barometer (press release) : magbasa pa

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin