Öyle diyor Maxwell Wessel, SAP’de öğrenme sorumlusu Bu anlamda, az kodlu bir araçtır “Hata ayıklamaya yardımcı olabilir Öte yandan yapay zekayı iş dünyasında kullanmak aynı zamanda işin faydalarını da gözetme becerisini gerektirir Tüm bunlar, geliştiricilerin zamandan tasarruf etmesine ve daha stratejik düşünmeye geçmesine yardımcı oluyor
“Üretken yapay zeka, geliştiricilerin görevlerini daha iyi yerine getirmelerine yardımcı olacak inanılmaz bir araç sunuyor” diye devam ediyor Kodlama dillerinin, işletim sistemlerinin ve donanımın sınırlamaları genellikle anlaşılması gereken en temel şeylerdi Bir soruna nasıl yaklaşılacağına dair öneriler sunabilir ”
Matematik, pek çok yapay zeka çalışmasının ön saflarında yer alabilir, ancak doğrudan yapay zeka uygulamaları geliştirmeyen veya bunların mimarisini oluşturmayanlar için “oyuna girecek beceriler daha az teknik olacaktır” diye devam ediyor Bay Wessel “Son 40 yılda tekrarlanan, zaman alan görevlerin giderek daha fazla otomatik hale geldiğini gördük ve yapay zeka daha akıllı hale geldikçe ve geliştirme süreçlerine ve uygulama dağıtımına entegre olma konusunda daha yetenekli hale geldikçe bu durum kesinlikle ilerlemeye devam edecek Belki de matematik becerilerini gözden geçirmenin zamanı gelmiştir, diye öneriyor Bu, BT ve veri bilimcilerinin, sistemlerin nasıl çalıştığına dair kapsamlı bir anlayış gerektiren sorulara daha fazla odaklanmasına olanak tanıyacaktır Daha entelektüel bir rol oynamak isteyenler için iş geliştirme becerileri ilk gerekliliktir Wessel, “BT çalışanlarının rolleri teknoloji geliştikçe gelişmeye devam edecek, bu da BT çalışanlarının rolleri ve beklentilerinin eş zamanlı olarak değişeceği anlamına geliyor” diye öngörüyor Bir yandan yapay zeka, temel teknolojiler (örneğin Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme), veri bilimi ve istatistikler hakkında derinlemesine bilgi gerektirir “Genel yapay zeka, karşılaştığımız beceri eksikliklerinin çoğunu giderecek bir inovasyon dalgasını tetikleyecek” diyor
Kaynak : “ZDNet
Üretken yapay zeka tabanlı araçlar, geliştiriciler ve diğer BT profesyonelleri için etkileyici üretkenlik avantajları sunar Matematiği ne kadar çok insan anlarsa, modellerin kullanışlılığını anlamak da o kadar kolay olacaktır com”
genel-15
BT profesyonelleri işin ihtiyaçlarına yaklaştıkça rollerinin zenginleştiğini görmeye devam edecekler “Gençliğimde tanımlanan sorunlar kodla tanımlanıyordu
Yapay zeka (AI), gerekli mesleki becerilere ilişkin fikirlerimizi bozmaya devam ediyor
Yapay zekanın yükselişiyle birlikte teknoloji yöneticileri ve profesyoneller, görünüşte birbirinden farklı olan bu iki beceriden hangisinin peşinden gitmeleri gerektiğine karar vermeli Yapay zeka uygulamaları oluşturmaya dalmak isteyenler için şimdi matematik becerilerini güçlendirmenin zamanı gelmiş olabilir “Çoğu BT profesyonelinin temel konulara, yani matematiğe geri dönmesi gerekecek” diyor Ancak bu aynı zamanda rollerini yeniden düşünmeyi de içeriyor ”
BT profesyonellerinin rollerinde daha fazla değişiklik yapılması bekleniyor Yapay zeka dünyasında da aynı “Sistemik sorunlar şu şekilde daha iyi tanımlanacak: istatistik iş ”
Yapay zeka destekli araçlar ‘kodlamanın karmaşıklığını daha erişilebilir hale getiriyor’Wessel, ortaya çıkan bu teknolojinin potansiyel etkisi konusunda iyimser ”
Yapay zeka tabanlı araçlar, özünde “kodlamanın karmaşıklığını daha erişilebilir hale getirir “Çok fazla kodlamaya ihtiyaç duymayabilirler ancak yeni araçlarından en iyi şekilde yararlanmak için ürün yönetimi, tasarım ve kullanıcı araştırmasında daha fazla yeteneğe ihtiyaçları olacak Bay Wessel şöyle açıklıyor: “Günlük rutinlerin monotonluğundan kurtularak, yaratıcılıklarını, teknoloji anlayışlarını ve büyük sorunları çözme konusunda yeni keşfedilen yeteneklerini güçlendirmek için iş dünyası liderleriyle ortaklık kurma konusunda daha fazla fırsata sahip olacaklar