Yapay zeka (AI), gerekli mesleki becerilere ilişkin fikirlerimizi bozmaya devam ediyor. Bir yandan yapay zeka, temel teknolojiler (örneğin Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme), veri bilimi ve istatistikler hakkında derinlemesine bilgi gerektirir. Öte yandan yapay zekayı iş dünyasında kullanmak aynı zamanda işin faydalarını da gözetme becerisini gerektirir.
Yapay zekanın yükselişiyle birlikte teknoloji yöneticileri ve profesyoneller, görünüşte birbirinden farklı olan bu iki beceriden hangisinin peşinden gitmeleri gerektiğine karar vermeli.
Üretken yapay zeka tabanlı araçlar, geliştiriciler ve diğer BT profesyonelleri için etkileyici üretkenlik avantajları sunar. Ancak bu aynı zamanda rollerini yeniden düşünmeyi de içeriyor. Yapay zeka uygulamaları oluşturmaya dalmak isteyenler için şimdi matematik becerilerini güçlendirmenin zamanı gelmiş olabilir. Daha entelektüel bir rol oynamak isteyenler için iş geliştirme becerileri ilk gerekliliktir.
Matematik, yapay zeka üzerinde yapılan pek çok çalışmanın ön saflarında yer alabilir
Öyle diyor Maxwell Wessel, SAP’de öğrenme sorumlusu. Belki de matematik becerilerini gözden geçirmenin zamanı gelmiştir, diye öneriyor. “Çoğu BT profesyonelinin temel konulara, yani matematiğe geri dönmesi gerekecek” diyor. “Gençliğimde tanımlanan sorunlar kodla tanımlanıyordu. Kodlama dillerinin, işletim sistemlerinin ve donanımın sınırlamaları genellikle anlaşılması gereken en temel şeylerdi. Yapay zeka dünyasında da aynı “Sistemik sorunlar şu şekilde daha iyi tanımlanacak: istatistik. Matematiği ne kadar çok insan anlarsa, modellerin kullanışlılığını anlamak da o kadar kolay olacaktır.”
Matematik, pek çok yapay zeka çalışmasının ön saflarında yer alabilir, ancak doğrudan yapay zeka uygulamaları geliştirmeyen veya bunların mimarisini oluşturmayanlar için “oyuna girecek beceriler daha az teknik olacaktır” diye devam ediyor Bay Wessel. “Çok fazla kodlamaya ihtiyaç duymayabilirler ancak yeni araçlarından en iyi şekilde yararlanmak için ürün yönetimi, tasarım ve kullanıcı araştırmasında daha fazla yeteneğe ihtiyaçları olacak.”
BT profesyonellerinin rollerinde daha fazla değişiklik yapılması bekleniyor. Wessel, “BT çalışanlarının rolleri teknoloji geliştikçe gelişmeye devam edecek, bu da BT çalışanlarının rolleri ve beklentilerinin eş zamanlı olarak değişeceği anlamına geliyor” diye öngörüyor. “Son 40 yılda tekrarlanan, zaman alan görevlerin giderek daha fazla otomatik hale geldiğini gördük ve yapay zeka daha akıllı hale geldikçe ve geliştirme süreçlerine ve uygulama dağıtımına entegre olma konusunda daha yetenekli hale geldikçe bu durum kesinlikle ilerlemeye devam edecek.”
Yapay zeka destekli araçlar ‘kodlamanın karmaşıklığını daha erişilebilir hale getiriyor’
Wessel, ortaya çıkan bu teknolojinin potansiyel etkisi konusunda iyimser. “Genel yapay zeka, karşılaştığımız beceri eksikliklerinin çoğunu giderecek bir inovasyon dalgasını tetikleyecek” diyor.
“Üretken yapay zeka, geliştiricilerin görevlerini daha iyi yerine getirmelerine yardımcı olacak inanılmaz bir araç sunuyor” diye devam ediyor. “Hata ayıklamaya yardımcı olabilir. Bir soruna nasıl yaklaşılacağına dair öneriler sunabilir. Tüm bunlar, geliştiricilerin zamandan tasarruf etmesine ve daha stratejik düşünmeye geçmesine yardımcı oluyor.”
BT profesyonelleri işin ihtiyaçlarına yaklaştıkça rollerinin zenginleştiğini görmeye devam edecekler. Bay Wessel şöyle açıklıyor: “Günlük rutinlerin monotonluğundan kurtularak, yaratıcılıklarını, teknoloji anlayışlarını ve büyük sorunları çözme konusunda yeni keşfedilen yeteneklerini güçlendirmek için iş dünyası liderleriyle ortaklık kurma konusunda daha fazla fırsata sahip olacaklar.”
Yapay zeka tabanlı araçlar, özünde “kodlamanın karmaşıklığını daha erişilebilir hale getirir. Bu anlamda, az kodlu bir araçtır. Bu, BT ve veri bilimcilerinin, sistemlerin nasıl çalıştığına dair kapsamlı bir anlayış gerektiren sorulara daha fazla odaklanmasına olanak tanıyacaktır. iş.
Kaynak : “ZDNet.com”
