Η τεχνητή νοημοσύνη έχει εξελιχθεί σε μια από τις πιο εντυπωσιακές τεχνολογίες τα τελευταία χρόνια. Σταδιακά, αυτή η ισχυρή τεχνολογία έχει κάνει μια τεράστια θέση στον επιχειρηματικό κόσμο. Η πλειονότητα των κορυφαίων επιχειρήσεων έχει επενδύσεις σε τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, λιγότερο να αναπτύξουν δυνατότητες AI στην εργασία τους. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης είναι μια τεράστια πρόκληση. Η ζήτηση για επαγγελματίες που διαθέτουν τεράστιες δυνατότητες AI και κατάλληλα επαγγελματικά πτυχία είναι πολύ μεγαλύτερη από τη διαθεσιμότητα.
Ακόμη και όσοι έχουν σπουδάσει τεχνητή νοημοσύνη στο κολέγιό τους, δεν κατέχουν πάντα μαεστρία σε αυτόν τον τομέα. Η έλλειψη πόρων και η κατάλληλη υποδομή είναι δύο εξέχοντες λόγοι για το ίδιο. Ωστόσο, μερικές φορές όσοι μαθαίνουν μόνοι τους από πόρους όπως βιβλία, διαδικτυακά μαθήματα κ.λπ. αναπτύσσουν καλύτερες δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης από τους ομολόγους τους που έχουν σπουδάσει πανεπιστήμιο. Αυτό γεννά το πολύ σημαντικό ερώτημα, "Πώς να προσδιορίσετε εάν ένας υποψήφιος διαθέτει τις δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνει πραγματικό πλεονέκτημα ανάπτυξης AI;"
Εδώ είναι οι κρίσιμες δεξιότητες που απαιτούνται για την επιτυχή ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης.
Στο άρθρο
1. Ικανότητες μάθησης, προσαρμογής και αντιστοίχισης βημάτων με τις εξελίξεις που συμβαίνουν στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης
Η τεχνολογία εξελίσσεται διαρκώς και η τεχνητή νοημοσύνη δεν αποτελεί εξαίρεση. Το μυστικό για να είσαι ανταγωνιστικός σε αυτόν τον εξαιρετικά τεχνολογικό και εξελισσόμενο κόσμο είναι να αναβαθμίζεις τον εαυτό σου με συνέπεια. Ομοίως, εάν ο οργανισμός σας φιλοδοξεί να διαπρέψει στον τομέα της ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης, θα πρέπει να είναι εξοπλισμένος με επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που διαθέτουν την ικανότητα να μαθαίνουν, να προσαρμόζονται και να ταιριάζουν με τις προόδους που συμβαίνουν στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Νέοι αλγόριθμοι, εργαλεία, στρατηγικές αναδύονται συνεχώς στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης.
Εάν οι ανταγωνιστές σας χρησιμοποιούν τους πιο πρόσφατους αλγόριθμους, αλλά η ομάδα τεχνητής νοημοσύνης σας δεν διαθέτει το διαμέτρημα για να τους μάθει και να τους χρησιμοποιήσει, προφανώς θα μείνετε πίσω. Τούτου λεχθέντος, θα πρέπει να εξετάσετε εάν μια νέα πρόσληψη ή τα μέλη της ομάδας τεχνητής νοημοσύνης σας διαθέτουν δεξιότητες αυτοβελτίωσης και συνεπούς μάθησης. Τώρα, το ερώτημα που τίθεται εδώ είναι πώς εξετάζονται οι μαθησιακές ικανότητες ενός υποψηφίου; Οι παρακάτω είναι μερικές υποδείξεις που θα σας βοηθήσουν με αυτό.
ένα. Προσδιορίστε τις πρόσθετες πιστοποιήσεις που έχει επιτύχει ένας υποψήφιος
Ένας από τους πιο ξεκάθαρους δείκτες των μαθησιακών ικανοτήτων ενός υποψηφίου είναι οι πρόσθετες πιστοποιήσεις που έχει επιτύχει. Μόνο όσοι είναι παθιασμένοι με τη μάθηση να αναλάβουν το ταξίδι της εκμάθησης πρόσθετων δεξιοτήτων. Η πλειοψηφία των ατόμων μαθαίνει μόνο ό,τι τους διδάσκεται στο κολέγιο και αναμένουν να προσληφθούν σε αυτή τη βάση. Όμως, οι παθιασμένοι μαθητές δεν σταματούν στη μάθηση στο κολέγιο, επεκτείνουν τις δεξιότητές τους και αποκτούν ξεκάθαρο πλεονέκτημα έναντι των ανταγωνιστών τους.
σι. Εξετάστε την προθυμία τους να δεχτούν τις απόψεις των άλλων
Όσοι διαθέτουν καλές μαθησιακές ικανότητες είναι ανοιχτοί στο να αποδεχτούν τις απόψεις των άλλων. Δεν προσηλώνονται στις απόψεις και τις πεποιθήσεις τους. Παραμένουν ανοιχτοί σε νέες ιδέες, προοπτικές και είναι πρόθυμοι να αλλάξουν τις απόψεις τους αν μάθουν κάτι νέο. Για να αξιολογήσετε την προθυμία ενός υποψηφίου να εξετάσει τις απόψεις των άλλων, μπορείτε να του κάνετε μερικές ερωτήσεις.
Ένα παράδειγμα τέτοιας ερώτησης είναι: «Είχατε ποτέ μια διαφωνία με ένα μέλος της ομάδας; Αν ναι, τι κάνατε ή πώς το αντιμετωπίσατε;» Επιπλέον, όταν πρόκειται για την υπάρχουσα ομάδα τεχνητής νοημοσύνης σας, μπορείτε να προσδιορίσετε την προθυμία των υπαλλήλων σας να μάθουν παρακολουθώντας προσεκτικά πώς αντιμετωπίζουν τις διαφωνίες ή πώς ανταποκρίνονται όταν προσπαθείτε να τους διδάξετε κάτι νέο.
ντο. Ρωτήστε για μελλοντικές προσπάθειες
Αυτός είναι ένας από τους καλύτερους τρόπους για να προσδιορίσετε το πάθος κάποιου για μάθηση. Ρωτήστε για τις μελλοντικές του προσπάθειες. Εάν αυτά αποτελούνται από κάτι για να μάθετε ή να αποκτήσετε τεχνογνωσία, ο υποψήφιος ή το μέλος της ομάδας είναι σίγουρα αφοσιωμένος στη διεύρυνση των γνώσεών του.
2. Εμπειρογνωμοσύνη στον κλάδο με γνώσεις τομέα και τομέα
Μαζί με την άριστη γνώση των λειτουργιών, των αλγορίθμων και των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης, υπάρχει κάτι άλλο που θα χρειαστεί η ομάδα ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης για να πετύχει. Είναι τεχνογνωσία του κλάδου με γνώσεις τομέα και τομέα. Μόνο όταν οι ειδικοί σας στην τεχνητή νοημοσύνη έχουν σημαντικές γνώσεις για τον κλάδο και τον τομέα σας μπορούν να επινοήσουν ακριβείς αλγόριθμους για να ενισχύσουν την επιχείρησή σας. Χωρίς την κατάλληλη γνώση του τομέα και του τομέα σας, οι αλγόριθμοί τους μπορεί να είναι πιο περίπλοκοι από ό,τι απαιτείται.
Οι μη ευαίσθητοι τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη, αυτές οι πολυπλοκότητες μπορεί να είναι ακόμη και επικίνδυνες. Τα λάθη και οι παρερμηνείες μπορούν να θέσουν σε κίνδυνο τη ζωή των ανθρώπων. Δεδομένου αυτού, είναι καλύτερο να προσλάβετε εκείνους τους ειδικούς τεχνητής νοημοσύνης που γνωρίζουν σωστά τον κλάδο σας και τις περιπλοκές που σχετίζονται με τον τομέα σας. Ακόμα κι αν δεν το κάνουν, θα εξαρτηθεί από την ικανότητα εκμάθησής τους όταν πρόκειται να είναι κατάλληλοι για την ομάδα ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης. Ένας καλός μαθητής έχει τις δυνατότητες να μαθαίνει αποτελεσματικά και να διαπρέψει υπό οποιεσδήποτε συνθήκες.
3. Δεξιότητες διακυβέρνησης
Η προκατάληψη της τεχνητής νοημοσύνης είναι ένα από τα σημαντικότερα ζητήματα που πρέπει να αντιμετωπιστούν όταν πρόκειται για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης. Για παράδειγμα, είναι σημαντικό οι διαδικασίες επαλήθευσης ταυτότητας να λειτουργούν καλά, χωρίς αποκλίσεις για όλους, χωρίς προκατάληψη με βάση το φύλο, τη φυλή, τη θρησκεία, την εθνικότητα κ.λπ. προφανώς ατυχές και μπορεί να οδηγήσει τον οργανισμό σας σε κατηφόρα παρά σε ανηφόρα.
Για να ελαχιστοποιηθεί η προκατάληψη της τεχνητής νοημοσύνης, είναι σημαντικό για τις ομάδες τεχνητής νοημοσύνης να διαθέτουν δεξιότητες διακυβέρνησης. Επίσης, οι ομάδες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία πλαισίου διακυβέρνησης για να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στη λήψη αποφάσεων και να απαλλαγούν από όλες τις τάσεις μεροληψίας. Η επιτυχία της τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον εξαρτάται από τον βαθμό στον οποίο μπορούν να εξαλειφθούν οι τάσεις που εισάγουν διακρίσεις και μεροληψία. Δεδομένου αυτού, η ομάδα ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να γνωρίζει καλά την προκατάληψη της τεχνητής νοημοσύνης και να διαθέτει δεξιότητες διακυβέρνησης.
4. Δεξιότητες επικοινωνίας
Οι ομάδες ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να διαθέτουν εξαιρετικές επικοινωνιακές δεξιότητες. Γιατί είναι έτσι? Η καλή επικοινωνία είναι αυτό που βοηθά τα μέλη της ομάδας να αλληλεπιδρούν αποτελεσματικά και να παράγουν τα επιθυμητά αποτελέσματα από κοινού. Φανταστείτε, εάν η ομάδα τεχνητής νοημοσύνης σας δεν έχει αποτελεσματική επικοινωνία, μπορεί να είναι ποτέ ομαλή η λειτουργία της; Η απάντηση είναι προφανώς ένα μεγάλο όχι.
Ο στρατηγικός σχεδιασμός, η συζήτηση και σχεδόν τα πάντα απαιτούν καλές δεξιότητες επικοινωνίας. Επιπλέον, όλοι δεν διαθέτουν τεχνική εξειδίκευση στην τεχνητή νοημοσύνη. Δεδομένου ότι, όταν αλληλεπιδράτε με τους πελάτες σας ή τα μη τεχνικά μέλη της ομάδας, οι μηχανικοί τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να μπορούν να τους εξηγούν τα πράγματα με έναν μη τεχνικό αλλά καλά κατανοητό τρόπο.
Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η ομάδα ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να διαθέτει εξαιρετικές επικοινωνιακές δεξιότητες. Θα πρέπει οπωσδήποτε να αναλύσετε τις επικοινωνιακές δεξιότητες ενός υποψηφίου πριν τον προσλάβετε. Ακόμα κι αν δεν έχουν καλές επικοινωνιακές δεξιότητες, αλλά έχουν καλή γνώση της τεχνητής νοημοσύνης και ικανότητα να μαθαίνουν γρήγορα, μπορείτε να εργαστείτε για να βελτιώσετε τις επικοινωνιακές τους δεξιότητες αφού τους προσλάβετε.
5. Ενδελεχής γνώση των πρακτικών συμμόρφωσης
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια τεράστια τεχνολογία. Έχει τεράστιο άνοιγμα φτερών με τεράστιες δυνατότητες. Εάν η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης δεν δεσμεύεται από ορισμένους κανόνες και κανονισμούς, μπορεί να αποτελέσει τεράστιο κίνδυνο για άτομα, ομάδες, ακόμη και την κοινωνία. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί ακόμη και να παραβιάσει τα βασικά δικαιώματα των ατόμων. Για παράδειγμα, η συνέχιση του ελέγχου βάσει εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης που είναι προκατειλημμένα προς ορισμένα υπόβαθρα και θρησκείες μπορεί σίγουρα να αποτελέσει απειλή για άτομα από μειονοτικές ομάδες.
Δεδομένου αυτού, είναι σημαντικό να δεσμεύεται η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης με ορισμένους κανόνες. Οι έγκυροι κανόνες έρχονται σε πολλές μορφές. Υπάρχουν διεθνείς νόμοι, νόμοι χωρών και κανονισμοί που ορίζονται από μόνες τους εταιρείες. Η ομάδα ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να διαθέτει ενδελεχείς τεχνικές γνώσεις σχετικά με τις πρακτικές συμμόρφωσης. Με αυτή τη γνώση μπορούν να σας βοηθήσουν να παραμείνετε ασφαλείς νομικά όταν πρόκειται για τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης.
Συμπέρασμα
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει μια από τις σύγχρονες τεχνολογίες στον επιχειρηματικό κόσμο σήμερα. Για να αξιοποιήσετε στο έπακρο αυτήν την τεχνολογία που προκαλεί δέος, είναι σημαντικό να δημιουργήσετε μια επιδέξιη ομάδα ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης. Για αυτό, θα πρέπει να γνωρίζετε ακριβώς ποιες δεξιότητες πρέπει να διαθέτουν οι μηχανικοί ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης για να λειτουργούν αποτελεσματικά. Αυτό το άρθρο περιέχει τις πιο σημαντικές δεξιότητες που απαιτούνται για την επιτυχημένη ανάπτυξη AI. Μην ξεχάσετε να τους λάβετε υπόψη όταν προσλαμβάνετε μηχανικούς AI.
