V Competență HF-D7.7-005 intersectorial 9 competențe
Selectarea și implementarea aplicațiilor de inteligență artificială
Selectează aplicațiile de IA în funcție de necesitățile de lucru, costuri, riscuri și compatibilitatea cu sistemele existente și ghidează procesul de adoptare până la utilizarea efectivă.
Cum măsoară hrmforce acest lucru
- Metodă de măsurare
- Interviu structurat · rho 0.42 (SD 0.19)
- Instrument hrmforce
- Interviu structurat, Portofoliu
- Competență (cadrul 50)
- Capacitate de inovare
- Antrenabilitate
- mediu
- Perspectiva cererii 2026 până în 2030
- în creștere
Interviu bazat pe comportament, cu întrebări fixe și o scală de evaluare pentru fiecare întrebare.
Ancore comportamentale
| Nivel | Comportamentul la acest nivel |
|---|---|
| N1 Ghidat | Testează o aplicație de IA specifică în cadrul propriului loc de muncă și raportează ce s-a dovedit a fi util și ce nu. lucrează sub supraveghere și respectă instrucțiunile · rutină, câte o variabilă pe rând · sarcină proprie |
| N3 Competență avansată | Compară aplicațiile din perspectiva cerințelor, a riscurilor și a costurilor, derulează un proiect-pilot și îndrumă colegii în procesul de implementare. își stabilește propria abordare și solicită în mod proactiv opinii · mai multe variabile, o anumită ambiguitate · propria echipă sau propriul proces |
| N5 Conducere | Stabilește ce aplicații de IA utilizează organizația, ia decizii privind extinderea utilizării acestora și justifică alegerile făcute. stabilește standardul și politica · strategic, în condiții de incertitudine ridicată · organizație, lanț valoric sau profesie |
N2 și N4 nu sunt ancorate în mod deliberat. Evaluatorii le plasează între ancore, urmând convenția O*NET.
Competențe subiacente
Aceste competențe moștenesc ruta de măsurare și ancorele comportamentale ale acestui construct.
| T | Competență | Definiție | Perspectiva cererii 2026 până în 2030 |
|---|---|---|---|
| V | Configurarea generării augmentate prin recuperare RAG · Generare augmentată prin recuperare | Conectează un model la o colecție proprie de documente, astfel încât răspunsurile să se bazeze pe surse accesibile. | în creștere |
| V | Utilizarea încorporărilor Încorporări · Căutare semantică | Convertește textul în vectori numerici și efectuează căutări pe baza sensului, nu a cuvintelor exacte. | în creștere |
| T | Utilizarea unei baze de date vectoriale Baza de date vectorială | Stochează vectori într-o bază de date vectorială și configurează căutări pe baza similitudinii și a filtrelor. | în creștere |
| V | Perfecționarea unui model Perfecționare | Antrenează în continuare un model existent pe baza propriilor exemple și evaluează dacă acesta funcționează mai bine decât o instrucțiune bine formulată. | în creștere |
| V | Configurarea unui agent de inteligență artificială Agent AI | Configurează un agent care execută pași cu instrumente definite și stabilește momentele în care este necesară aprobarea unui utilizator uman. | în creștere |
| V | Selectarea unei aplicații de IA pe baza unui studiu de caz Caz de afaceri privind IA | Evaluează beneficiile, costurile, riscurile și efortul de asistență preconizate ale unei aplicații bazate pe IA în comparație cu alternativele care nu implică IA. | în creștere |
| V | Derularea unui proiect-pilot bazat pe IA Proiect-pilot de IA · Demonstrația de concept | Stabilește un proces de testare delimitat, cu criterii de succes, măsoară rezultatul și decide dacă se continuă sau se oprește. | în creștere |
| V | Conectarea IA la sistemele sursă Integrarea IA | Conectează o aplicație de IA prin intermediul unor interfețe la sistemele existente și gestionează permisiunile, înregistrarea activităților și domeniul de aplicare al datelor. | în creștere |
| G | Orientări privind adoptarea IA Adoptarea IA | Îi ghidează pe angajați în utilizarea noilor tehnologii de IA prin explicații, exerciții practice, reguli de bază și atenție acordată rezistenței la schimbare. | în creștere |