Хотите выиграть в эпоху искусственного интеллекта? Вы можете либо построить его, либо построить свой бизнес с его помощью

Глубокие знания генеративного ИИ пользуются большим спросом, и потребность в технических знаниях и деловой смекалке все больше и больше

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) предлагает интересные возможности карьерного роста как для технологических гениев, так и для знатоков бизнеса. В отличие от предыдущих типов технологий, есть два направления: либо создание ИИ, либо использование ИИ для построения своего бизнеса.

Недавнее исследование, проведенное Адитьей Чаллапалли, руководителем отдела прикладных наук Microsoft, а также создателем курсов и преподавателем в Stanford Online, исследует эти два пути к успеху в области искусственного интеллекта.

Для ИТ-специалистов это означает быструю поставку решений, чтобы опережать растущие быстрые изменения в бизнесе — технический карьерный путь. «ИТ-специалисты должны активно изучать новые инструменты, такие как GitHub Copilot, Cursor, Claude Code и другие, чтобы оставаться на переднем крае», — сказал Чаллапалли ZDNET. Во многих организациях я видел, как разработчики быстро завоевывают репутацию 10-кратных программистов, просто эффективно используя эти инструменты, и это преимущество, как правило, сохраняется, даже когда другие догоняют их».

С точки зрения бизнеса, генеративный ИИ не может работать в техническом вакууме — для адаптации технологии к конкретным бизнес-требованиям необходимы эксперты, разбирающиеся в ИИ. «По мере того, как модели ИИ становятся все более коммерциализированными, специализированные знания в предметной области становятся все более ценными, — говорит Чаллапалли. — Что отличает настоящих экспертов, так это их глубокое понимание своей конкретной отрасли в сочетании со способностью Он предупредил, что часто боты сами по себе не могут передать такие специфические знания.

Опросив 50 бизнес-лидеров об их потребности в проницательности в области ИИ, Чаллапалли обнаружил, что глубокие знания ИИ пользуются большим спросом, а потребности в технических знаниях и деловой смекалке сходятся. «Лидеры оценили это как даже более важное, чем традиционное управление проектами или обязанности, связанные с бизнесом, такие как создание привлекательного видения продукта или хорошая координация», — сказал он.

Как лучшие нетехнические специалисты добиваются успеха и быстро развивают свою карьеру в области искусственного интеллекта? (Средние оценки по шкале от 1 до 10)

Глубокое понимание технологий (10)
Видение продукта (7)
Может выполнять или выполняет требования к продукту (6)
Требования к сбору и защите (5)

По его словам, в настоящее время наиболее остро ощущается потребность в профессионалах, которые соединяют оба мира. Вместо чистых технологов они ищут людей, сочетающих традиционную деловую хватку с технической грамотностью. Это тип людей, которые могут разработать видение продукта, понять основные концепции кодирования и собрать сложные требования, которые согласуют технологические возможности с бизнес-целями».

Для тех, кто разбирается в технических вопросах, важно «овладеть искусством подсказывания этих инструментов для получения точных результатов», — сказал Чаллапалли. «Я действительно думаю, что реальная сила ИТ-специалистов теперь заключается в их способности эффективно управлять различными агентами и инструментами кодирования».

В то же время он заметил, что «некоторые опытные разработчики склонны недооценивать эти новые инструменты, отмахиваясь от них как от уловок для новичков. Тем не менее, эти инструменты могут значительно оптимизировать небольшие рабочие процессы и задачи кодирования, и те, кто ими пользуется, находят их чрезвычайно полезными».

Лучшие профессионалы, продолжил он, «каждую неделю посвящают время экспериментам с новыми моделями, фреймворками и инструментами, даже если они отбрасывают подавляющее большинство из них».

Компания Challapally дала следующие советы специалистам в области технологий:

Придерживайтесь фундаментальных принципов разработки программного обеспечения. «Эти инструменты делают традиционные принципы разработки программного обеспечения, такие как модульное проектирование, хорошее системное мышление и понимание требований к продукту, еще более важными, — сказал он. — Я видел, как ИТ-специалисты используют сверхбыструю разработку, основанную на искусственном интеллекте, а также хорошее мышление о продуктах или бизнесе для ускорения своей карьеры».

учиться. «Потратьте от двух до четырех недель и сосредоточьтесь на фундаментальных знаниях, — сказал он. — Изучите основы искусственного интеллекта и создания искусственного интеллекта, познакомьтесь с популярными инструментами, такими как ChatGPT и DALL-E, и разовьйте необходимые навыки оперативного проектирования. Приложив немного усилий, эти LLM могут быть вдохновлены на великие дела».

Станьте оперативным мастером. «Суфлеры — это самый важный навык для успешного использования генного ИИ, и обычно на его освоение уходит от четырех до шести недель, — посоветовал он. — Профессионалы должны переходить от простых задач ввода/вывода к передовым методам, таким как многоканальные подсказки и форматирование JSON. Цель состоит в том, чтобы добиться согласованных, воспроизводимых результатов от LLM и точно оценить возможности ИИ поколения для конкретных задач».

Выберите расширенный контур. «Как только вы освоите технические основы, вам нужно будет решить, как специализироваться в зависимости от контекста вашей карьеры, — сказал он. — Корпоративные специалисты, скорее всего, захотят сосредоточиться на системной архитектуре, потоках данных и интеграции искусственного интеллекта поколения. Независимые профессионалы, с другой стороны, должны освоить инструменты low-code/no-code и изучить основы программирования с помощью LLM, что позволяет быстро создавать прототипы и разрабатывать их».

С точки зрения бизнеса, ситуация еще не дошла до той точки, когда для разработки приложений больше не нужны жесткие технические навыки. «Искусственный интеллект сегодня довольно хорош в создании простых приложений, проходя около 80% пути к этому», — сказал Чаллапалли. «Но для завершения этих последних 20% все еще требуются реальные технические ноу-хау для отладки и обеспечения работы в реальном мире. В скором времени этот показатель может улучшиться до 95%, но только для простых приложений».

Для профессионалов в области бизнеса Challapally дает следующие советы:

Составьте карту ландшафта искусственного интеллекта в вашей отрасли. «Потратьте две-три недели на изучение существующих приложений искусственного интеллекта в вашей области, — посоветовал он. — Поймите успешные внедрения, неудачные попытки и новые возможности».
Понимание поведения пользователей. «Потратьте время на то, чтобы понять, как пользователи вашей отрасли взаимодействуют с системами ИИ, — сказал он. — Вы можете легко сделать это, попробовав основные инструменты ИИ в своей области».
Знайте, как выходить на рынок. «По мере того, как приложения поколения ИИ распространяются, одна из лучших вещей, которые может научиться делать профессионал в бизнесе, — это узнать, как сделать так, чтобы ваше приложение ИИ поколения выделялось и привлекало внимание».