Yapay zeka çağında teknoloji profesyonelleri işyerinde nasıl hayatta kalabilir ve gelişebilir?

Yapay zeka, teknolojinin ve geliştirme çalışmasının doğasını yeniden şekillendiriyor. Sektör uzmanları önümüzdeki dönemde ilginç zamanlar görüyor. İşte şu anda kariyer fırsatlarınızdan en iyi şekilde yararlanmanız için en iyi tavsiyeleri.

Teknolojide işten çıkarmalarla ilgili çok sayıda yeni manşete rağmen, teknoloji profesyonelleri için fırsatlar oldukça güçlü; bu, yeni teknolojilerin ve aralıksız iş gereksinimlerinin birleşimine uyum sağlama meselesi. ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu'nun Eylül 2023'te yayınlanan bir analizine göre, yazılım geliştiricilerin, kalite güvence analistlerinin ve test uzmanlarının genel istihdamının 2022'den 2032'ye kadar %25 artacağı tahmin ediliyor; bu, "tüm mesleklerin ortalamasından çok daha hızlı". .

BLS açıklamasına göre "Yazılım geliştiricilere, yazılım kalite güvence analistlerine ve test uzmanlarına yönelik artan talep, yapay zeka, Nesnelerin İnterneti, robotik ve diğer otomasyon uygulamaları için yazılım geliştirmenin devam eden genişlemesinden kaynaklanacak."

Ancak teknolojiyle ilgili fırsatların potansiyel miktarı hikayenin yalnızca bir yüzü. Gerçekten ilgi çekici olan, çok yakın gelecekte göreceğimiz teknolojiyle ilgili çalışmaların kalitesidir. Yapay zeka ve düşük kodlu ve kodsuz platformlar gibi teknolojiler, manuel çalışmayı daha yüksek düzeyli görevler lehine itiyor olabilir. Şu anda yapay zeka ile çalışanlar bile beceri tabanlarını genişletebilecek konumda olacak.

Beceri gereksinimlerindeki değişiklikler, LinkedIn'in Ekonomik Grafik Araştırma Enstitüsü'nün araştırmasıyla doğrulanıyor. LinkedIn Learning'in küresel içerik stratejisi başkanı Dan Brodnitz, "İşimizi gerçekleştirmek için gereken becerilerde hızlı ve sürekli bir değişim dönemindeyiz" diyor. LinkedIn'in verilerinden elde edilen içgörüler, "LinkedIn üyelerinin yarısından fazlasının yapay zeka tarafından kesintiye uğratılacak veya artırılacak işlere sahip olduğunu ve işlerimiz için gereken becerilerin 2030 yılına kadar %65'e kadar değişeceğini" öne sürüyor.

Tech Mahindra kurumsal teknoloji başkanı Harshul Asnani, yapay zeka ve makine öğreniminin günlük işlerde kullanılmaya başlanmasıyla birlikte "teknolojiyle ilgili bazı beceriler bir paradigma değişimiyle karşı karşıya" diyor. Bunlar, "geleneksel olarak insanlar tarafından gerçekleştirilen, tekrarlayan ve kurallara dayalı görevleri" içeren her şeyi içerir. Temel veri girişi, standart uygulamalar için rutin kodlama ve hatta temel veri analizinin bazı yönleri, yapay zeka algoritmaları aracılığıyla otomatik hale geliyor.

Ayrıca Asnani, zamanla "kod soyutlama, kod dönüştürme, kodlama yoluyla görsel eserler oluşturma, temel kod testi ve QA gibi becerilerin muhtemelen daha az alakalı hale geleceğini" tahmin ediyor.

Bu, bu tür becerilerin mutlaka "ortadan kaldırılacağı, aksine dönüştürüleceği" anlamına gelmiyor, diye devam ediyor. Teknoloji profesyonellerinin "yapay zekanın kolayca kopyalayamayacağı daha karmaşık, yaratıcı ve stratejik görevlere odaklanarak uyum sağlamaları gerekecek."

Brodnitz, teknolojiyle ilgili becerilerin ön plana çıkmasının "makine öğrenimi, veri yapıları ve doğal dil işlemeyi" içerdiğini söylüyor. "Bu teknik yeterlilikler yapay zeka uygulamalarının omurgasını oluşturuyor ve verimli veri işleme, öğrenme algoritmaları ve dil tabanlı yapay zeka etkileşimleri için çok önemli. Günümüzün iş piyasasında rekabetçi kalmayı hedefleyen BT profesyonellerinin bu becerileri geliştirmesi ve güçlendirmesi önemli."

LivePerson baş bilim adamı Joe Bradley, "Daha büyük düşünmeyi anlayan ve stratejik hedefler doğrultusunda ilerleme sağlamak için yapay zekayı uygulayan teknoloji profesyonelleri, başarılı olmak için iyi bir konumda olacak" diyor. "Örneğin, müşteri hizmetleri, satış ve pazarlama fonksiyonları, müşterilerin ilk iletişim hattı olan ve dijital ön kapıda görev yapan yapay zekalar tarafından giderek daha fazla destekleniyor. Tıpkı web sitelerinin sürekli olarak optimize edilmesi gibi, müşteriye yönelik yapay zeka da müşterilerin ilk iletişim hattını desteklemek için sürekli olarak geliştirilebilir. hizmet, satış ve pazarlama liderlerinin hedefleri."

Asnani, 2020'lerin çözümlerini tasarlamak, oluşturmak ve yönetmek için önemli araçlar veya platformlar arasında "GitHub, Slack, Hugging Face, Reddit ve diğer mevcut açık kaynaklı işbirliği platformlarının" yer aldığını söylüyor. "Bu kaynaklar, başkalarının teknik bilgisinden ve kod katkılarından yararlanarak öğrenmelerini hızlandırmak açısından faydalıdır."

Yapay zeka tasarlama ve oluşturmanın yanı sıra, teknolojilerin işletme için güvenilir ve anlamlı sonuçlar sunmasını sağlamak amacıyla insan gözetimine olan talep de artıyor. OvalEdge'in baş teknoloji sorumlusu Srini Kadiyala, "Temel olarak yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri verilerle ilgileniyor ve bu amaçla veri yönetimi ve bilim becerilerine sahip insanlara büyük talep olacak" diyor. "İnsanların yapay zeka algoritmalarını ve öğrenme modellerini desteklemek için gereken belirli veri kümelerini ve kaynakları seçmesi gerekiyor."

Kadiyala, veri hazırlığının "şu anda yapay zeka modüllerinin verimli çalışması ve çıktı alması için en temel gereksinimlerden biri" olduğunu gözlemliyor. "Yapay zekanın doğruluk ve uyumluluğu sağlamak için veri hazırlama görevlerini tamamlayabilmesi açısından bir dereceye kadar özerklik olsa da, bu alanda dizginleri eğitimli bir profesyonelin eline alması hâlâ çok önemli."

Asnani, her şeyin "hem öğrenmenin hem de teknolojik gelişimin giderek demokratikleşmesiyle" ilgili olduğunu belirtiyor. "Profesyoneller hızlı bir şekilde öğrenme, öğrendiklerini unutma ve yeniden öğrenme yeteneğini geliştirmelidir. Öğrenme kapsamları aynı zamanda veri yapılarını ve algoritmaları, veri analizini, matematiği ve yazılım mühendisliğini de kapsamalıdır."

Bradley, teknoloji profesyonellerinin işlerinin web siteleri, mobil uygulamalar ve sosyal medya aracılığıyla halihazırda büyük değişikliklerden geçtiğini söylüyor. "Yapay zekanın nerede en etkili olacağını, dizginleri insanların elinde tutması gerektiğini bilen insanlar tarafından yeniden değiştirilecekler, yeniden şekillendirilecekler."

Beceri taleplerinin yanı sıra yeni iş unvanları da ortaya çıkıyor. Brodnitz, LinkedIn platformunun "AI ile ilgili başlıklarda bir artış" gördüğünü söylüyor. "Örneğin, son beş yılda, özel bir 'Yapay Zeka Başkanı' bulunan şirketlerin sayısı üç kattan fazla arttı; bu da yapay zekanın kuruluşlar içindeki öneminin giderek daha fazla kabul edildiğini gösteriyor."

Asnani, ortaya çıkan diğer roller arasında "Yapay Zeka etik uzmanı, akıllı sözleşmeler mimarı, blockchain ağ dağıtıcısı, kuantum bilgi işlem mühendisi ve VR deneyim tasarımcısı" yer alıyor. "Veri güvenliği ve gizlilik düzenlemelerine artan odaklanmaya yanıt olarak veri gizliliği yöneticilerine de artan bir ihtiyaç var."

Kuruluşlar iş sonuçları ve büyüme sağlamak için teknoloji yeteneklerine her zamankinden daha fazla ağırlık verdikçe, baş aşağı programlama ve teknik rollerden daha fazla uzaklaşmayı görmeyi bekliyoruz. Bu trendin bir parçası olarak, önümüzdeki yıl teknoloji çalışmalarını az kodlu ve kodsuz platformlar tanımlayacak. Asnan, bu teknolojilerin büyümesinin "yapay zeka ve makine öğrenimindeki gelişmelerin de etkisiyle çarpıcı biçimde hızlanması bekleniyor" diyor.

Bu değişim, "BT profesyonellerinin temel kod yazma, kod testi yürütme ve kalite güvencesi gerçekleştirme görevlerinden kurtulacağı" anlamına geliyor. diyor Asnani. "Bunun yerine, odak noktaları kodun sonuçlarını doğrulamaya ve bunların istenen hedeflere ve sonuçlara ulaşmasını sağlamaya doğru kayacak. Bu geçiş, belirli alanlara ilişkin daha derin bir anlayış ve gelişmiş işlevsel bilgi gerektiriyor."

Bradley, ileriye dönük olarak teknoloji çalışmalarındaki başarının "entelektüel korkusuzluk ve meraka" bağlı olduğunu söylüyor. "Tek bir düşünce biçimine takılıp kalmayın. Alternatif yaklaşımlar ve bakış açıları arayın. "Uzmanlığınız ne olursa olsun, seçtiğiniz alana mükemmel şekilde uygulanıp uygulanmadığından endişelenmeyin, bunun yerine derinlere inin, yapın ve tadını çıkarın."

Bir kişi yapay zeka geliştirmede usta olsa bile hâlâ öğrenecek çok şey var, diye devam ediyor. Örneğin, "Ben bir makine öğrenimi uzmanıyım, ürün pazarlama konusunda zorlu bir kursa katılın. Mutlak yetkiyi diğer uzmanlara bırakmayın. Yeterince bilgi edinin ve onları sorgulayacak kadar meraklı olun."