Çoğu işletmenin artık belirli kullanım durumları için üretken yapay zekayı (genAI) benimsemesiyle birlikte, yetenekli yapay zeka uygulayıcılarının mevcudiyeti konusundaki sınırlamalar, birçok kişiyi kurum içinde çalışmaya zorluyor; ancak uzmanlar, bir projeyi gerçekleştirmek için gerçekte hangi becerilerin gerekli olduğuna dair net bir anlayış olmadığı konusunda uyarıyor genAI uygulaması veya bunların nasıl elde edileceği konusunda birçok şirket felaketle flört ediyor.
.jpg&h=420&w=748&c=0&s=0)
İşverenler, yapay zekanın operasyonlarına entegre edilmesi halinde üretkenliği yüzde 51 artırabileceğine inansa da, son dönemdeki yapay zeka, Asya Pasifik’te Yapay Zeka Becerileri üzerine AWS Araştırması Yüzde 75’in ihtiyaç duyduğu yapay zeka yeteneğini bulamadığını ve yüzde 79’unun bu yeteneği şirket içinde oluşturmak için iş gücünü nasıl eğiteceğini bilmediğini buldu.
Kısa süre önce yeniden markalanan şirket Lumify Work eğitim firmasının APAC bulut ve yapay zeka ürün müdürü Leif Pedersen, “Alan hızla değişiyor ve şirketler yapay zekaya hazır olmaları gerektiğinin farkında olsalar da aslında nereden başlayacaklarını bilmiyorlar” dedi. önceden Dimension Data Learning Services (DDLS) olarak biliniyordu.
Lumify Work, 8 haftalık kurs da dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka yoğun eğitim kursları sunmaktadır. BulutUp ve AWS Üretken Yapay Zeka Hızlandırıcı temel eğitim kampları, AWS Beceri Oluşturucu isteğe bağlı dijital eğitim ve çeşitli yapay zeka ile ilgili uygulayıcılar sertifikalar.
“Avustralya pazarında gördüğümüz şeylerin çoğu ‘nereden başlamalıyım?’ ve ‘Bunun işim için ne anlama geldiğini nasıl anlayabilirim?’ diye devam etti.
“Oldukça harika işler yapan bazı kuruluşlar olsa da büyük çoğunluğu teknoloji konusunda oldukça yeni. Bu bölgede durum çok değişken ve çok hızlı değişiyor, dolayısıyla buna ayak uydurmak zor.”
Yapay zeka becerileri yoklaması
Yapay zeka alanına yeni giren şirketler için, yapay zeka yeteneklerinin yalnızca mevcut teknoloji uzmanlarının ve geliştiricilerin kavrayabileceği bir şey olduğuna inanan yöneticilerin hayal kırıklığına uğraması kaçınılmaz.
Örneğin Gartner yakın zamanda anket yapıldı ABD, İngiltere ve Almanya’da 700’den fazla şirketin yüzde 87’sinin halihazırda özel yapay zeka ekipleri işlettiğini ve üçte ikisinin özellikle gen yapay zeka için yeni roller oluşturduğunu buldu.
Gartner Başkan Yardımcısı analisti Jorg Heizenberg, “Yapay zeka ve gen yapay zekanın kuruluşlarda konuşlandırılması belirli yetenekler gerektiriyor” dedi ve şöyle devam etti: “Veri ve analiz ekibi için yeni yeteneklere yapılan yatırımın gerçek, acil ve gerekli olduğu anlamına geliyor.”
“Çok fazla bağımlılık olduğundan D&A ekibinin boyutunu belirleyen bir kriter yok. Baş veri analizi görevlilerinin sorduğu soru [CDAOs] Kendilerine ekiplerinin başarılı ve etkili olmasını sağlamak için kaç role ihtiyaç duyduklarını sormaları gerekiyor.”
Yapay zeka ile ilgili rollerin gerçek kapsamı birçok kişiyi şaşırtacak: örneğin çağdaş yapay zeka ekipleri, makine öğrenimi mühendisleri, veri mühendisleri, veri bilimcileri, hızlı mühendisler, yapay zeka etik uzmanları ve veri ile analitik ve yapay zeka arasındaki çevirmenler gibi temel rolleri içermelidir.
Proje ekipleri, bir yapay zeka stratejisi geliştirebilecek ve bu stratejiyi yaşam döngüsü boyunca yönlendirebilecek stratejik yöneticilerin yanı sıra yapay zeka mimarı, yapay zeka risk ve yönetişim uzmanı, yapay zeka ürün yöneticisi, analiz mühendisi, kullanıcı deneyimi tasarımcısı ve yapay zeka gibi iş ihtiyaçları analizi ve geliştirme yeteneklerine ihtiyaç duyar. geliştirici.
GenAI, yapay zekanın kapsamını gizlilik ve etik gibi konuların devreye girdiği hassas müşteri etkileşimlerine kadar genişletirken, şirketlerin bilgi mühendisi, model doğrulayıcı ve karar mühendisi gibi yeni ortaya çıkan yapay zeka rollerinin önemini de dikkate alması gerekiyor.
Gartner, sıradan çalışanları bu değişim sürecine dahil etmenin de hayati önem taşıdığı konusunda uyardı; şirketlerin yüzde 39’u, çalışanların verileri tüketmesine, analiz etmesine ve verilerle akıllı kararlar almasına yardımcı olmak için gen AI okuryazarlık programları yürütüyor; bu, yeni yapay zeka araçlarından bu yana geçişin önemli bir parçası. sonuçta bu işçilerin yararına uygulanıyor.
Heizenberg, işgücünün yapay zeka becerilerine artık yatırım yapmayan şirketlerin ileride pişman olacakları konusunda uyardı; personel kaybının dörtte birinin yöneticilerin veri okuryazarlığı eksikliğinden kaynaklanması bekleniyor.
“İş dünyası liderleri verileri ve yapay zeka okuryazarlığını göz ardı etmemeli” dedi. “Yapay zeka tekniklerinin yarısının verilerle desteklenmesi nedeniyle bunlar birbirleriyle ilişkilidir ve veri okuryazarlığı, yapay zeka okuryazarlığı için gereklidir ve bunun tersi de geçerlidir.”
Dahili yapay zeka ekibini önyükleme
AWS teknik eğitmeni Peter Vandaele, başlangıçtan itibaren kapsamlı bir AI becerileri listesi oluşturmaya çalışmak yerine, şirketlerin “bir kullanım senaryosu seçip basit bir başlangıç yapmalarını” öneriyor.
Vandaele, geliştiricilerin yapay zeka yeteneklerini geliştirmek için geliştiricilerin AWS ile çalışmaya başlayabileceğini söyledi Ana kaya Yapay zeka temeli, daha sonra daha karmaşık ve iş odaklı uygulamalara dönüşmek için insan konuşması ve doğal dil işlemeyi de içeren “şaşırtıcı temel modeller” ile çalışır.
“Küçük başlarsanız” dedi, “Bedrock gibi şeylere oldukça kolay bir şekilde başlayabilirsiniz.”
“Verilerinizi kurup hazırlamaktan altyapıyı kurmaya ve modelinizi eğitmeye kadar tüm bu MLOps yolculuğunu tamamlamanıza gerçekten yardımcı olacak bir sürü yetenek var.”
Sürekli gelişen yapay zeka kullanım senaryoları aynı zamanda şirketlerin kendi beceri gereksinimlerini anlamalarını da geliştirerek, işletmeye en büyük faydayı sağlamak ve yapay zeka ekiplerinin genişlemesine en etkili yardımı sağlamak için daha fazla eğitim hedeflemelerine olanak tanıyacak.
Pedersen, “Bu teknolojiyi kuruluşunuzda kullanarak elde etmeye çalıştığınız şeye gerçekten geri dönmeniz gerekiyor” dedi. “Yapay zekanın ne olduğunu ve süreçlerinizi nasıl iyileştirebileceğini veya çalışanlarınıza nasıl yardımcı olabileceğini mi anlamanız gerekiyor?”
“Gerçekten karmaşık yapay zeka modelleri ve motorları oluşturmaya, büyük miktarda veriyi sindirmeye ve önyargı, etik ve yapay zeka halüsinasyonları gibi sorunlarla karşı karşıya kalmaya başladıkça, çok hızlı bir şekilde çok teknik hale gelebilirsiniz.”
“Ortada bir kullanım senaryosu varsa, bir şekilde, şekilde veya biçimde bunun etrafında eğitim vermiş olma ihtimalimiz oldukça yüksektir. Sonuçta teknolojik olarak istediğiniz veya olmanız gerektiği kadar gelişmiş olabilirsiniz.
Daha fazlasını öğrenmek için BURAYA tıklayın.