Üretken Yapay Zeka (AI Gen) hem teknoloji hem de iş uzmanları için ilginç kariyer beklentileri sunar. Diğer teknoloji türlerinden farklı olarak, iki olası yol vardır:
- Kendi AI’nızı oluşturun
- İşletmenizi geliştirmek için AI kullanın
Yakın tarihli bir çalışma Aditya challapallyMicrosoft’a uygulanan bilimlerden sorumlu, bu iki yolu araştırıyor.
BT profesyonelleri için, giderek daha hızlı iş değişikliklerinin tepesinde kalmak için hızlı bir şekilde çözüm sunma meselesidir. ZDNet’te Challapally, “Github Copilot, imleç, Claude kodu gibi yeni araçları keşfetmelidirler.” Dedi. “Birçok kuruluşta, geliştiricilerin bu araçları etkili bir şekilde kullanarak süper kodlayıcılar için hızla bir üne sahip olduklarını gördüm. Ve bu avantaj, diğerleri onları yakalasa bile devam etme eğilimindedir. »»
İş açısından bakıldığında, üretken AI teknik bir boşlukta çalışamaz. Teknolojiyi şirketin özel gereksinimlerine uyarlamak için AI’da yetkin uzmanlar gereklidir. “Yapay zeka modelleri önemsizleştirildikçe, uzmanlaşmış bilgi gittikçe daha değerli hale geliyor.” Dedi. “Gerçek uzmanları ayırt eden şey, kendi faaliyet sektörlerini derinlemesine anlamalarıdır. Ve bu, genin nerede ve nasıl etkili bir şekilde uygulanabileceğini belirleme yetenekleriyle birleştiğinde.” Çoğu zaman, robotların tek başına bu özel bilgiyi aktaramayacağını söylüyor.
Hibrit yetkili profesyonellerin baskı ihtiyaçları
İş liderleri, şu anda en acil ihtiyaç duyulduğuna inanıyor “iki dünya (BT ve esnaf) arasındaki bağlantıyı yapan profesyoneller, AI’nın teknik temellerine girerken iş gereksinimlerini derinden anlayanlar” dedi.
Saf teknoloji uzmanlarından ziyade, geleneksel iş anlayışını teknik bilgi ile birleştiren insanları arıyorlar. Yetenekli insanlar:
- Ürün vizyonlarını tasarlamak
- Temel kodlama kavramlarını anlayın
- Şirketin hedefleri üzerindeki teknolojik kapasiteleri hizalamak
Teknisyenler için, “bu araçları belirli sonuçlar vermeye teşvik etme sanatında ustalaşıyor” dedi. “Gerçekten BT profesyonellerinin gerçek gücünün bugün çeşitli kodlama maddelerini ve araçlarını etkili bir şekilde yönetme yeteneklerinde olduğunu düşünüyorum. »»
Aynı zamanda, “bazı deneyimli geliştiricilerin bu yeni araçları acemiler için gadget olarak düşünerek hafife alma eğiliminde olduğunu fark etti. Ancak, bu araçlar iş akışlarını ve en mütevazı kodlama görevlerini önemli ölçüde rasyonelleştirebilir. Ve onlardan yararlananlar onları son derece yararlı buluyor.”
En iyi profesyoneller, “büyük çoğunluğu reddetseler bile model, çerçeve ve gelişmekte olan araçları denemeye her hafta zaman ayırıyor” diye devam ediyor.
Teknoloji profilleri için AI’yı keşfetmek ve kullanmak için tavsiyeler
Bay Challapally, teknoloji profesyonellerine birkaç tavsiye verir.
Yazılım geliştirmenin temel ilkelerine saygı gösterin
“Bu araçlar, yazılım mühendisliğinin geleneksel prensiplerini, yani modüler tasarım, sistemlerin tasarımına yansıtma ve ürünün gereksinimlerini anlama daha da önemli hale getirir.”
“BT profesyonellerinin AI tarafından mümkün olan ultra hızlı bir gelişme ve kariyerlerini artırmak için ürün veya şirket üzerinde iyi bir yansıma kullandığını gördüm. »»
Öğrenmeyi planlayın
“İki ila dört hafta ayırın ve temel bilgiye odaklanın.”
“Üretken AI ve AI’nın temellerini öğrenin, kendinizi Chatgpt ve Dall-E gibi popüler araçlarla aşina olun ve hızlı mühendislikte temel beceriler geliştirir. Biraz çaba ile bu LLM harika şeyler yapardı.”
İstemin ustası olmak
“İstek, AI genini başarılı bir şekilde kullanmak için en önemli yeterliliktir ve ustalaşmak dört ila altı hafta sürer.”
“Profesyoneller, basit giriş/çıkış görevlerinden çok kanallı istemler ve JSON biçimlendirme gibi gelişmiş tekniklere geçmelidir. Amaç, LLM’den tutarlı ve tekrarlanabilir sonuçlar elde etmek ve belirli görevler için jenerik AI kapasitelerini tam olarak değerlendirmektir.”
Bir Uzmanlık Seçin
Teknik üsleri satın aldıktan sonra, kariyer dileğinize göre nasıl uzmanlaşacağınıza karar vermeniz gerekecektir.
“İş profesyonelleri muhtemelen sistem mimarisi, veri akışı ve üretken yapay zekanın entegrasyonuna odaklanmak isteyeceklerdir. Öte yandan, düşük kod/kodsuz araçlarda ustalaşmaları ve hızlı prototipleme ve geliştirmeye izin veren LLM’nin yardımıyla temel kodlamayı öğrenmeleri gerekir.”
“Bugün, AI basit uygulamalar yaratacak kadar iyidir – yaklaşık %80 olarak başarılı olur” diyor Challapally. “Ancak en son %20’yi bitirmek için, gerçek dünyada işlerin hata ayıklamak ve işe yaraması hala gerçek teknik bilgi gerektiriyor. Yakında %95’e ulaşabilir, ancak sadece basit uygulamalar için.”
İşletme profilleri için AI’yı keşfetmek ve kullanmak için tavsiyeler
İş yönlendirmesindeki profesyoneller için, Bay Challapally birkaç tavsiye verir.
Sektörünüzün AI manzarasını bilin
Bay Challapally, “Alanınızdaki mevcut AI gen uygulamalarını incelemek için iki ila üç hafta geçirin.”
“Başarılı uygulamayı, başarısız girişimleri ve ortaya çıkan fırsatları anlayın.”
Kullanıcı davranışını anlamak
“Sektörünüzdeki kullanıcıların AI sistemleriyle nasıl etkileşime girdiğini anlamak için zaman ayırın,” diye tavsiye ediyor.
“Alanınızdaki ana AI araçlarını denerken kolayca yapabilirsiniz.”
Teklifinizi nasıl pazarlayacağınızı bilin
“IA geninin uygulamaları çoğalırken, bir profesyonelin yapmayı öğrenebileceği en iyi şeylerden biri, AI gen uygulamasının öne çıkmasını ve dikkat çekmesini nasıl sağlayacağınızdır.”
Kaynak : “Zdnet.com”
