Në rregull, letrat në tavolinë - kjo pyetje lind kudo. Në takimet teknologjike, në pushimet e kafesë në punë, dhe po, edhe në ato temat e gjata të LinkedIn askush nuk pranon të lexojë. Shqetësimi është mjaft i drejtpërdrejtë: nëse IA mund të përballojë kaq shumë automatizim, a e bën kjo shkencën e të dhënave pak a shumë… të disponueshme? Përgjigje e shpejtë: jo. Përgjigje më e gjatë? Është e ndërlikuar, e çrregullt dhe shumë më interesante sesa një "po" ose "jo" e prerë.
Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:
🔗 Shkenca e të dhënave dhe inteligjenca artificiale: E ardhmja e inovacionit
Duke eksploruar se si inteligjenca artificiale dhe shkenca e të dhënave formësojnë peizazhin e inovacionit të së nesërmes.
🔗 A do t’i zëvendësojë inteligjenca artificiale analistët e të dhënave: Biseda të vërteta?
Kuptimi i ndikimit të IA-së në rolet e analistëve të të dhënave dhe nevojat e industrisë.
🔗 Menaxhimi i të dhënave për mjetet e inteligjencës artificiale që duhet të shikoni
Praktikat kryesore të menaxhimit të të dhënave për të maksimizuar potencialin e mjeteve të inteligjencës artificiale.
Çfarë e bën në të vërtetë shkencën e të dhënave të vlefshme 🎯
Ja çështja - shkenca e të dhënave nuk është vetëm matematikë plus modele. Ajo që e bën të fuqishme është ky kombinim i çuditshëm i saktësisë statistikore, kontekstit të biznesit dhe një prekjeje të zgjidhjes krijuese të problemeve . IA mund të llogarisë dhjetë mijë probabilitete në një çast, sigurisht. Por a mund të vendosë se cili problem ka rëndësi për rezultatin financiar të një kompanie? Apo të shpjegojë se si ky problem lidhet me strategjinë dhe sjelljen e klientit? Këtu hyjnë në lojë njerëzit.
Në thelbin e saj, shkenca e të dhënave është si një përkthyes. Ajo merr rrëmujë të papërpunuar - fletëllogaritëse të shëmtuara, regjistra, anketa që nuk kanë kuptim - dhe i shndërron ato në vendime mbi të cilat njerëzit normalë mund të veprojnë. Hiqni atë shtresë përkthimi dhe IA shpesh nxjerr budallallëqe të sigurta. HBR e ka thënë këtë për vite me radhë: sekreti nuk është metrika e saktësisë, është bindja dhe konteksti [2].
Verifikimi i realitetit: studimet sugjerojnë se inteligjenca artificiale mund të automatizojë shumë detyra brenda një pune - ndonjëherë më shumë se gjysmën . Por përcaktimi i fushëveprimit të punës, marrja e vendimeve gjyqësore dhe përafrimi me gjënë e rrëmujshme të quajtur "një organizatë"? Ende shumë territor njerëzor [1].
Krahasim i shpejtë: Shkenca e të dhënave kundrejt inteligjencës artificiale
Kjo tabelë nuk është perfekte, por nxjerr në pah rolet e ndryshme që ato luajnë:
| Karakteristikë / Kënd | Shkenca e të Dhënave 👩🔬 | Inteligjencë Artificiale 🤖 | Pse ka rëndësi |
|---|---|---|---|
| Fokusi kryesor | Intuitë dhe vendimmarrje | Automatizimi dhe parashikimi | Shkenca e të dhënave përcakton "çfarë" dhe "pse" |
| Përdoruesit tipikë | Analistë, strategë, ekipe biznesi | Inxhinierë, ekipe operacionesh, aplikacione softuerësh | Audienca të ndryshme, nevoja që mbivendosen |
| Faktori i Kostos 💸 | Pagat dhe mjetet (të parashikueshme) | Cloud computing (e ndryshueshme në shkallë) | IA mund të duket më e lirë derisa përdorimi të rritet ndjeshëm |
| Forca | Konteksti + rrëfimi i historisë | Shpejtësi + shkallëzueshmëri | Së bashku, ato janë simbiotike |
| Dobësi | I ngadaltë për detyra të përsëritura | Vuan nga paqartësia | Pikërisht pse njëri nuk do ta vrasë tjetrin |
Miti i "Zëvendësimit të Plotë" 🚫
Tingëllon bukur të imagjinohet që inteligjenca artificiale përpin çdo punë të të dhënave, por kjo është ndërtuar mbi supozimin e gabuar - se e gjithë vlera e shkencës së të dhënave është teknike. Pjesa më e madhe e saj është në fakt interpretuese, politike dhe komunikuese .
-
Asnjë drejtues nuk thotë: “Ju lutem më jepni një model me saktësi 94%.”
-
Ata thonë, “A duhet të zgjerohemi në këtë treg të ri, po apo jo?”
IA mund të gjenerojë një parashikim. Çfarë nuk do të marrë në konsideratë: problemet rregullatore, nuancat kulturore ose oreksin e CEO-së për rrezik. Analiza që shndërrohet në veprim është ende një lojë njerëzore , plot me kompromise dhe bindje [2].
Ku inteligjenca artificiale tashmë po i trondit gjërat 💥
Le të jemi të sinqertë - pjesë të shkencës së të dhënave po shkatërrohen tashmë nga inteligjenca artificiale:
-
Pastrimi dhe përgatitja e të dhënave → Kontrollet automatike zbulojnë vlerat që mungojnë, anomalitë dhe devijimet më shpejt sesa njerëzit që punojnë me Excel.
-
Përzgjedhja dhe akordimi i modelit → AutoML ngushton zgjedhjet e algoritmit dhe trajton hiperparametrat, duke kursyer javë të tëra përpunimi [5].
-
Vizualizimi dhe raportimi → Mjetet tani mund të hartojnë panele ose përmbledhje teksti nga një kërkesë e vetme.
Kush e ndjen më shumë? Njerëzit, puna e të cilëve sillet rreth ndërtimit të përsëritur të grafikëve ose modelimit bazë. Rruga për të dalë? Ngrihuni më lart në zinxhirin e vlerës: bëni pyetje më të mprehta, tregoni histori më të qarta dhe hartoni rekomandime më të mira.
Përmbledhje e shpejtë e rastit: një shitës me pakicë teston AutoML për largim të klientëve. Ai nxjerr një model bazë të fortë. Por fitorja e madhe vjen kur shkencëtari i të dhënave e riformulon detyrën: në vend të "Kush do të largohet?", bëhet "Cilat ndërhyrje në të vërtetë rrisin marzhin neto sipas segmentit?" Ky ndryshim - plus partneriteti me financën për të vendosur kufizime - është ajo që nxit vlerën. Automatizimi i përshpejton gjërat, por formulimi i situatës zhbllokon rezultatin.
Roli i Shkencëtarëve të të Dhënave është në Zhvillim 🔄
Në vend që të venitet, puna po shndërrohet në forma të reja:
-
Përkthyes të inteligjencës artificiale - duke i bërë rezultatet teknike të përvetësueshme për udhëheqësit që kujdesen për paratë dhe rrezikun e markës.
-
Drejtime për qeverisjen dhe etikën - vendosja e testeve të paragjykimeve, monitorimit dhe kontrolleve në përputhje me standardet si RMF e AI-së e NIST-it [3].
-
Strategë produktesh - duke ndërthurur të dhënat dhe inteligjencën artificiale në përvojat e klientëve dhe udhërrëfyesit e produkteve.
Ironikisht, ndërsa inteligjenca artificiale merr përsipër më shumë punë teknike, aftësitë njerëzore - rrëfimi i historive, gjykimi i fushës, të menduarit kritik - bëhen pjesët që nuk mund t'i zëvendësoni lehtësisht.
Çfarë thonë ekspertët dhe të dhënat 🗣️
-
Automatizimi është real, por i pjesshëm : IA aktuale mund të automatizojë shumë detyra brenda shumë vendeve të punës, por kjo zakonisht i liron njerëzit të kalojnë drejt punës me vlerë më të lartë [1].
-
Vendimet kanë nevojë për njerëz : HBR thekson se organizatat nuk lëvizin për shkak të shifrave të papërpunuara - ato lëvizin sepse historitë dhe rrëfimet i bëjnë udhëheqësit të veprojnë [2].
-
Ndikimi në vendet e punës ≠ shkurtime masive të vendeve të punës : Të dhënat e WEF tregojnë se kompanitë presin që IA të ndryshojë rolet dhe të shkurtojë stafin aty ku detyrat janë shumë të automatizueshme, por ato gjithashtu po dyfishojnë rikualifikimin [4]. Modeli duket më shumë si ridizajnim sesa zëvendësim.
Pse Frika Vazhdon 😟
Titujt kryesorë të mediave lulëzojnë drejt fatit të keq. “Inteligjenca artificiale zëvendëson vendet e punës!” shitet. Por studimet serioze tregojnë vazhdimisht nuancën: automatizimi i detyrave, ridizajnimi i rrjedhës së punës dhe krijimi i roleve të reja [1][4]. Një analogji me kalkulatorin funksionon: askush nuk e bën më pjesëtimin e gjatë me dorë, por prapëseprapë duhet të kuptoni algjebrën për të ditur se kur duhet ta përdorni kalkulatorin.
Të qëndrosh i rëndësishëm: Një libërth praktik 🧰
-
Filloni me vendimin. Lidhni punën tuaj me çështjen e biznesit dhe koston e gabimit.
-
Lëreni Inteligjencën Artificiale të hartojë, ju e përsosni. Trajtojini rezultatet e saj si pika fillestare - ju sillni gjykimin dhe kontekstin.
-
Ndërtoni qeverisje në rrjedhën tuaj. Kontrolle të lehta paragjykimesh, monitorim dhe dokumentim të lidhur me korniza si ato të NIST-it [3].
-
Kaloni drejt strategjisë dhe komunikimit. Sa më pak të jeni të lidhur me "shtypjen e butonave", aq më e vështirë është të automatizoni veten.
-
Njihni AutoML-në tuaj. Mendojeni si një praktikant të shkëlqyer, por të pamatur: të shpejtë, të palodhur, ndonjëherë shumë gabim. Ju siguroni parmakët mbrojtës [5].
Pra… A do ta zëvendësojë inteligjenca artificiale shkencën e të dhënave? ✅❌
Përgjigja e prerë: Jo, por do ta riformësojë atë . IA po rishkruan mjetet - duke zvogëluar punën e lodhshme, duke rritur shkallën dhe duke ndryshuar aftësitë që kanë më shumë rëndësi. Ajo që nuk eliminon është nevoja për interpretim, kreativitet dhe gjykim njerëzor . Nëse ka ndonjë gjë, shkencëtarët e mirë të të dhënave janë më të vlefshëm si interpretues të rezultateve gjithnjë e më komplekse.
Në fund të fundit: IA zëvendëson detyrat, jo profesionin [1][2][4].
Referencat
[1] McKinsey & Company - Potenciali ekonomik i IA-së gjeneruese: Kufiri i ardhshëm i produktivitetit (qershor 2023).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
[2] Harvard Business Review - Shkenca e të Dhënave dhe Arti i Bindjes (Scott Berinato, Janar–Shkurt 2019).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion
[3] NIST - Korniza e Menaxhimit të Riskut të Inteligjencës Artificiale (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
[4] Forumi Ekonomik Botëror - A po e mbyll inteligjenca artificiale derën për mundësitë e punësimit për fillestarët? (30 Prill 2025) - njohuri nga Future of Jobs 2025.
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/
[5] He, X. etj. - AutoML: Një studim mbi gjendjen aktuale (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709