Biraz tuhaf ama büyük üniversiteler yapay zeka konusunda, programlama veya bilgisayar geliştirme konusunda çok az bilgi gerektiren sürekli eğitim kursları sunuyor.
- Yüksek Lisans evet, ama ne kadar süreyle?
- Yalnızca en son trend gelişmeleri değil, tüm yapay zekayı inceleyin
- “Yapay zekadaki bir sonraki büyük şeyin daha büyük bir yüksek lisans derecesi olacağını düşünmüyorum”
- “Yapay zeka yalnızca veri bilimcilere iş yaratmıyor”
- “Sosyal becerilerin önemini yeterince vurgulayamıyorum”
Kesinlikle geride bırakılmaması gereken Massachusetts Teknoloji Enstitüsü, Amerika Birleşik Devletleri’ne bir teklif sunuyor. 12 haftalık kurs yine hiçbir kod yazılımı olmadan yapay zeka çözümleri oluşturmayı öğrenebileceğiniz yer.
Bu bilgiyi okuyan kişi, yazılım geliştirme deneyimi çok az olan veya hiç olmayan bir yapay zeka ustası olmanın mümkün olduğunu düşünebilir.
Ama gerçekten durum bu mu? Endüstri liderleri, iyi işleyen bir yapay zeka sistemi oluşturmak için hala çok sayıda teknik beceriye ihtiyaç duyulduğunu öne sürüyor, ancak kesinlikle teknik becerilerin denklemin yalnızca bir parçası olduğunu da ekliyorlar.
“Yapay zekanın bunları uygulayabilmesi için temel kodlama ve veri analizi becerilerini öğrenmeye gerek olmadığını düşünmeleri konusunda herkesi şiddetle uyarıyorum” diyor Dr. Robert Blumofe, Akamai Technologies’in CTO’su. “Bu sadece yapay zeka tarafından gerçekleştirilebildiği sürece tüm temel becerilerin göz ardı edilmesine yol açabilecek tehlikeli bir zihniyet değil, aynı zamanda yapay zeka tarafından oluşturulan içerik üzerinde kalite güvencesi görevlerini yerine getiremeyeceksiniz.”
Yüksek Lisans evet, ama ne kadar süreyle?
Blumofe, yapay zekanın kalıcı olmasına rağmen “özellikle büyük dil modellerinin (LLM’ler) ciddi sınırlamaları var” diyor. “LLM’lerin güvenli bir şekilde kullanılabilmesi için hâlâ insan gözetimi, anlayışı ve müdahalesi gerekiyor.”
“Programlama, veri bilimi, veri yönetimi ve veri koruma gibi temel teknik beceriler temel olmaya devam edecek” diyor Charman HayesMastercard’ın teknoloji, insan ve yeteneklerden sorumlu başkan yardımcısı. “Aynı zamanda teknoloji uzmanlarının yapay zeka çevresinde gelişen yasal ve düzenleyici ortamı anlama sorumluluğu var ve bu onların teknik becerilerini sorumlu bir şekilde kullanmalarını sağlamak için önemli olacak.”
Profesör Ethan Mollick Yapay zekayı “pürüzlü bir sınırla” karşılaştırarak teknoloji uzmanlarının rolünü uygun bir şekilde açıklıyor.
Bu sınır, “Yapay zekanın bazı alanlarda üstün olduğu, diğerlerinde ise mücadele ettiği, profesyonelleri zayıf yönlerini ne zaman telafi etmeleri gerektiğini anlamaya zorladığı yerdir” diye açıklıyor Cal Al-DhubaibPandata’nın CEO’su.
Yalnızca en son trend gelişmeleri değil, tüm yapay zekayı inceleyin
Yapay zeka destekli kodlamanın yükselişte olmasına rağmen Bay Al-Dhubaib, “Bunun net programcıların işlerini elinden aldığını düşünmüyorum” diyor. “Ancak, kod oluşturmak ve verileri analiz etmek için gereken süreyi önemli ölçüde azaltıyor. “Kodlayıcıların, daha fazla değere sahip işler sunmayı umarak karmaşık sistemlerin stratejisini belirlemeye ve yönetmeye daha fazla zaman harcayacağını tahmin ediyorum.
Bununla birlikte, üniversiteler tarafından sunulanlar gibi üst düzey kurslar, teknoloji profesyonellerinin yapay zekanın işletmeleri üzerindeki etkisinin derinliğini daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir. Blumofe, “Kendinizi uzmanlaşmış öğrenimle sınırlamayın” diye tavsiye ediyor. “Yapay zekanın tüm kapsamını ve arkasındaki temel teknolojiyi inceleyin.”
Hayes, “Teknologlar, hızla geçerliliğini yitirebilecek tek bir beceri grubuna odaklanmak yerine, becerilerini pazar ihtiyaçlarına göre geliştirmelerine olanak tanıyan hedefli eğitim kampları ve sertifikasyonlar yapmalı” diyor. “İşverenler, çalışanların kısa sürede sürekli olarak becerilerini geliştirmek için iş başında tamamlayabilecekleri kısa süreli eğitim kurslarına yatırım yapmalıdır. Örneğin, Mastercard’ın dahili Fırsat Ağı, Kilitsiz, çalışanların projelerle, pozisyonlarla, mentorlukla ve gönüllü programlarla bağlantı kurmasına yardımcı olur yeni beceriler geliştirmek ve daha geniş bir organizasyona ulaşmak için.”
“Yapay zekadaki bir sonraki büyük şeyin daha büyük bir yüksek lisans derecesi olacağını düşünmüyorum”
Bay Blumofe, yapay zekanın bir bileşeni olarak yüksek lisansların sınırlı bir ömre sahip olabileceğini de öne sürüyor. “LLM’ler muhteşem ve belirli görevlerde çok iyi, ancak aynı zamanda ciddi sınırlamaları da var ve bence insanlar bunları kullanma konusunda deneyim kazandıkça daha da belirgin hale gelecektir” diye tahmin ediyor.
“Yapay zekadaki bir sonraki büyük şeyin daha büyük bir yüksek lisans olacağını düşünmüyorum. Aksine, yüksek lisansların yerini alacak veya onları daha küçük bir role devredecek yeni bir şey olacak. Her şeyin nasıl çalıştığına dair temel bir anlayışa sahipseniz, bir sonraki adıma hazır olacaksınız.”
Al-Dhubaib, birçok karmaşık sistemde her zaman olduğu gibi, “istenmeyen sonuçlar yapay zeka ve makine öğrenimi dünyasını etkiliyor” diyor. “Manşetlere çıkan tartışmalı vakaların çoğu, yapay zekanın geliştiriciler tarafından amaçlanmayan çok tuhaf şekillerde kırılmasının sonucudur. Yapay zeka çözümleri daha karmaşık hale geldikçe ve onlarla birlikte kullandığımız veriler daha karmaşık hale geldikçe, giderek daha fazla yol var. Bu modellerin arızalanması için… Yetenek söz konusu olduğunda, yapay zeka çözümlerinin güvenliğini ve etkinliğini denetleme ve doğrulama ihtiyacının önemi daha da artacak.”
“Yapay zeka yalnızca veri bilimcilere iş yaratmıyor”
Hayes, “Yapay zeka yalnızca veri bilimcileri için iş olanakları yaratmıyor; kendi ihtiyaç ve fırsatlarıyla tamamen yeni bir ekosistemi besliyor” diye ekliyor.
“Örneğin, üretken yapay zeka bir bilgi ‘sentezleyicisi’ rolünü üstlendiğinde, bazı iş gereksinimleri değişebilir ve stratejik ve danışmanlık çalışmaları için daha fazla zaman mevcut olacaktır. Bazı yeni işler denetime odaklanabilir (örneğin, sohbet robotu yöneticisi), sonuçların doğruluğunu ve kullanışlılığını sağlamak için yorumlama ve doğrulamanın yanı sıra. Diğer işler bir işletme için istemleri optimize edebilir. Bu “hızlı mühendisler” muhtemelen giderek daha fazla talep görmeye devam edecek.”
Hayes, Mastercard’da yapay zekanın potansiyelini bütünleştiren ve en üst düzeye çıkaran rollere örnek olarak, “Yapay zeka yönetişimi ve stratejisinin yanı sıra yapay zeka ürün yönetimi ve mühendisliği”ndeki rolleri içerdiğini belirtiyor. “Daha üretken ve verimli hale geldiğini gördüğümüz diğer işler arasında yazılım geliştiricileri ve pazarlamacılar yer alıyor.”
“Sosyal becerilerin önemini yeterince vurgulayamıyorum”
Blumofe, öngörülebilir gelecekte bazı becerilerin hâlâ talep edileceğini söylüyor. Bunlar arasında “Yapay zeka algoritmaları, uygulamalı matematik, olasılık ve istatistik yer alıyor. Bu alanları incelerseniz, gelecekte hangi yeni teknolojiler ortaya çıkarsa çıksın becerileriniz ve bilgileriniz talep görmeye devam edecektir.”
Sonunda şunu ekliyor: “Teknoloji alanında başarılı bir kariyer için sosyal becerilerin önemini yeterince vurgulayamıyorum.” “İletişim, eleştirel düşünme ve işbirliği, yapay zeka araçlarıyla kopyalanamayan farklı insan becerileridir.”
Kaynak : “ZDNet.com”
