İşte yeni yapay zeka meslekleri

Yakın zamanda bir “Yapay Zeka Beceri Yöneticisi” bulmak için bir iş ilanı yayınlandı. Rol, “çeşitli alanlarda üretken yapay zeka tekniklerinden yararlanan stratejiler geliştirmek ve uygulamak için işlevler arası ekiplerle yakın işbirliği yapmayı” içeriyordu.

Bir yıl önce bilinmeyen işlevler için bu tür duyuruların yapay zeka çağında norm haline gelmesi muhtemeldir.

İş dünyasındaki herkes yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmak istiyorsa, bu teknolojiden en iyi şekilde yararlanmak için geliştirme veya veri bilimi becerilerinden daha fazlası gerekecektir.

AI uzmanı ve AI plus

Buna göre Robert GhristPensilvanya Üniversitesi dekanı, yapay zeka ile ilgili iki kademeli pozisyon ortaya çıkıyor.

“İlki, yapay zeka uzmanı diyebileceğiniz, makine öğreniminden sinir ağlarına, büyük dil modellerine ve daha fazlasına kadar yapay zeka konusunda genel eğitim almış biri” diye açıklıyor.

Yapay zeka işlerinin ikinci kategorisi genel iş ve yönetim işlevleriyle daha yakından ilgilidir.

Bu, ‘AI plus’ formundaki işlerin sayısı daha fazla olacak ancak temel uzmanlık ve AI uygulama becerileri gerektirdiğinden doldurulması daha zor olacak.”

Hızlı mühendislik: belirsiz bir meslek

Hızlı mühendislik aynı zamanda yapay zeka çağında yeni ve popüler bir meslek olarak kabul ediliyor. Ancak uzun vadeli geleceğinin belirsiz olduğunu söylüyor Tony LeeHyperscience CTO’su: “Bunun değerli ve farklı bir beceri ve uzmanlık olduğunu düşünüyorum. Bu tam zamanlı bir iş mi? Karar verme işini şirkete bırakacağım.”

Yönlendirme becerileri günümüzde yüksek talep görse de Bay Lee, geleceğin farklı olabileceğine inanıyor: “Bu, bilgisayarla etkileşim kurmanın yeni bir yolu ve farklı beceriler gerektiriyor. Ancak arayüz daha konuşmaya dayalı ve daha insani hale geldikçe, bunu zaman gösterecek.” Bunun yeni bir kariyer yolu mu yoksa sadece tek seferlik bir fırsat mı olduğu.

Geleceğe bakarsak – örneğin internette bir veya iki yıl içinde – yeni işlevler ortaya çıkabilir.

Yapay zeka eğitmenleri, denetçileri ve etik uzmanları

Bunların arasında “Yapay Zeka eğitmenleri, denetçiler ve etik uzmanları” pozisyonları da yer alıyor Nick MagnusonQlik’te yapay zeka başkanı.

“Bu roller gerçekten yapay zekanın kalbine, yani verilerine odaklanırken aynı zamanda teknolojinin etik kullanımını sağlamaya yardımcı oluyor. Yapay zeka eğitmenleri teknoloji modellerini hazırlayıp ayarlarken denetçiler ve yapay zeka etik uzmanları “Yapay zeka, bir kuruluşun verilerinin yalnızca doğru ve doğru olmasını sağlamakla kalmaz, güvenilirdir, ancak aynı zamanda yapay zekanın bütünlüğünü güçlendirir ve onu kuruluş geneline yayar.”

Ancak yapay zekanın BT geliştirme ve yönetiminde birçok alt düzey görevi nasıl üstlendiğini belirtmekte fayda var. Ve Bay Ghrist bu eğilimi memnuniyetle karşılamamız gerektiğine inanıyor.

Ana bilgisayardan USB anahtarına

“Kimse işleri ortadan kaldırmaktan hoşlanmaz, ancak yapay zekanın düşük seviyeli görevleri devralması iyi bir haber. Ben inanıyorum ve umuyorum ki, en sıkıcı, tekrarlayan ve düşük seviyeli olanlardan başlayarak birçok görevin yapay zeka tarafından geçerliliğini yitireceğine inanıyorum” diyor. “Örnekler arasında düşük seviyeli kodlama, mevcut kodun güncellenmesi ve SDK’ların uygulanması yer alıyor.”

Bay Ghrist, kariyerinin başlarında “bir anabilgisayar teyp kütüphanesinde çalışıyordu ve artık böyle bir iş olmadığı için çok mutluyum” diyor. “Bugün bu iş, maliyeti 15 avro olan bir USB anahtarı sayesinde milyarlarca kat daha hızlı yapılıyor.”

Zaten açık olan şey, yapay zekanın yeni fırsatlar yaratırken geliştirme görevlerini kolaylaştırmaya ve otomatikleştirmeye hazır olduğudur.

“Verileri analiz edin ve Yüksek Lisans Programlarını eğitin”

Lee, “Yazılım mühendisliği, geliştiricilerin sıfırdan kod yazdığı günlerden Stack Overflow dönemine ve şimdi de tamamen yapay zeka tarafından oluşturulan kodlara doğru gelişti” diyor. “Yine de üst düzey yeteneklere olan talep arttı. Yapay zeka mekanik işlerin çoğunu üstlense bile bu talebin azalmasını beklemiyorum.”

Lee, kritik bir alanın “verileri analiz edebilen ve yüksek lisans öğrencilerini eğitebilen yetenekli profesyoneller” olduğunu söylüyor. “Daha fazla teknik görev otomatikleştirildikçe, veri eğitiminde insan gözetimine olan talep, teknolojinin karmaşık görevleri yerine getirmeye devam edebilmesini sağlamak açısından son derece anlamlı hale gelecektir.”

Bay Lee, yönetim becerilerinin “parlamaya devam edeceği ve değer katacağı alanlar, yapay zeka belirsizliği ve gözetimi ile ilgili görevler, sezgi ve bağlam gerektiren yaratıcı görevler ve birden fazla ekip arasında işbirliği gerektiren rollerdir” diye ekliyor.

Bir ön uç mühendis + tasarımcı + ürün yöneticisi ekibi

Magnuson, etkili yapay zeka konuşlandırmalarının genellikle tek bir kişinin sahip olmadığı çeşitli beceriler gerektirdiğini unutmamanın önemli olduğunu söylüyor.

“Hem teknik beceriye hem de yaratıcı deneyime sahip yetkin bir yapay zeka lideri bulmak çok önemli” diye açıklıyor. “Bu yönetici, tüm gereksinimleri karşılayan ve genellikle hukuk, BT ve İK ekipleriyle birlikte çalışan veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendislerini içeren bir yapay zeka ekibi oluşturabilecek.”

Lee’ye göre, bu disiplinler arası işbirliğinin bir örneği, “bir kullanılabilirlik sorununu çözmek için bir tasarımcı ve bir ürün yöneticisi ile birlikte bir ön uç mühendisi” içerebilir. Bu, günümüzde yapay zeka için bir zorluktur çünkü kullanılabilirlik sorununun insani yönü diğer insanlar tarafından hala daha iyi anlaşılmakta ve çözülmektedir.”

Birlikte evrim önemlidir

Ancak defnelerinize güvenmemelisiniz. Bay Ghrist, profesyonellerin “münhasır tekeline sahip olduğumuz” hiçbir becerinin olmadığını kabul etmeleri gerektiğine inanıyor.

Şöyle devam ediyor: “Yapay zeka, hem sert hem de yumuşak tüm teknik becerileri istisnasız geliştirebilecek. Birlikte evrim çok önemli: birlikte çalışıyoruz ve uyum sağlıyoruz. Bu nedenle, daha değerli olan beceri uyarlanabilirliktir.”

Ancak bazı temel beceriler tam olarak oldukları gibi kalacak: temel.

“İnternetin hepimizin anlaması gereken bir şey olması gibi, yapay zeka hakkında bilgi edinmek de herkes için önemlidir”

Ghrist, “Matematik ve bilgisayar bilimlerinden elde edilen beceriler, yapay zekadaki uzmanlık bilgisinin öncüsü olarak her zaman alakalı olacaktır” diyor. “Kodlama her zaman önemli olacaktır; kod yazacağınız için değil, AI kodlayıcılardan oluşan bir ekibi yöneteceğiniz ve her iyi yönetici gibi ekibe rehberlik edecek kadar bilgiye ihtiyacınız olduğu için.”

Bay Ghrist, matematik ve bilgisayar bilimi ile ilgili her şeyin “günümüzde ve gelecekte diğer tüm teknik çalışmalara destek sağladığını” söylüyor. Temel yeteneklerin yanı sıra “iletişim, empati, yaratıcılık, hırs ve daha fazlası gibi sosyal beceriler de giderek daha değerli hale geliyor.”

Kariyerlerinde ilerlemek isteyen profesyoneller kurslara, eğitim programlarına katılmalı veya yapay zeka becerilerini içeren alanlara odaklanmalıdır.

Magnuson, “Tüm profesyonelleri, makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme de dahil olmak üzere yapay zekanın temelleri hakkında daha derin bir anlayış kazanmaya teşvik ediyorum” diyor. “Yapay zeka ve onun nasıl çalıştığı hakkında bilgi edinmek, tıpkı internetin hepimizin anlaması gereken bir şey olması gibi, sadece teknoloji meraklıları için değil, herkes için önemlidir.”

“Teknik olmayan uyarlanabilirlik becerisi”

Bay Ghrist, profesyonellere matematik ve bilgisayar bilimlerine odaklanmalarını tavsiye ediyor çünkü “onlar olmadan gerisi sadece bir kara kutudur.”

İkinci öğrenme önceliğinin “uyum sağlamanın yumuşak becerisi” olması gerektiğini sözlerine ekliyor. “Yapay zeka teknolojisi süper doğrusal bir şekilde ilerledikçe, çoğu işletme için en zor şey buna nasıl ayak uyduracağını bilmek olacak. Bir profesyonel için güncel kalmanın en iyi yolu, iyi yapılandırılmış bir sosyal medya akışına sahip olmaktır.

Bay Ghrist’in şu sonuca vardığı gibi: “Daha fazla matematik ve daha fazla Twitter eksantrik bir tavsiyedir. Ancak tuhaf zamanlarda yaşıyoruz.”

Kaynak : “ZDNet.com”