Sadece birkaç yıl önce, yapay zeka araştırma kurumları ve büyük şirketler için bir konuydu. İnsanlar sinir ağları, derin öğrenme ve konuşma tanıma hakkında konuşuyordu - ancak günlük yaşamda pek bir rol oynamıyordu. Bugün, yapay zeka artık geleceğin bir konusu değil, bir gerçek: metinler yazıyor, görüntüler oluşturuyor, verileri analiz ediyor ve üretim süreçlerini kontrol ediyor. İster yönetimde, ister ticarette veya endüstride olsun - artık her yerde bulunabilir.
Bu durum işgücü piyasasını da değiştirdi. Eskiden bilgisayar bilimcileri veya programcıları arayan şirketler artık özellikle yapay zeka ile çalışabilecek kişileri arıyor. İlla araştırmacı olarak değil, yapay zekanın operasyonel süreçlere anlamlı bir şekilde nasıl entegre edilebileceğini anlayan pratik kullanıcılar olarak. Yeni bir uzmanlık alanı ve bununla birlikte artık göz ardı edilemeyecek bir ihtiyaç ortaya çıkıyor. Bu konuyu daha önce başka bir makalede ele almıştım, hangi mesleklerin yerini yapay zeka alacak gerçekleştirilebilir.
Bulut yapay zeka: hızlı ama pahalı seçenek
Günümüzün yapay zeka sistemlerinin çoğu bulut çözümlerine dayanmaktadır. OpenAI, Google veya Anthropic gibi sağlayıcılar, tek bir şirketin asla oluşturamayacağı muazzam bilgi işlem gücü sağlıyor. Bu da bulut YZ'lerini cazip kılıyor: kendi sunucularınızı çalıştırmanıza gerek kalmadan sonuçları anında sunuyorlar.
Ancak bu kolaylığın bir bedeli var - kelimenin tam anlamıyla. Bu tür sistemleri kullanmak sorgu başına veya token başına maliyetlidir ve düzenli olarak yapay zeka ile çalışan herkes faturaların yükseldiğini hemen fark eder. Buna ek olarak, veri koruma ve bağımlılık sorunları da vardır: hassas şirket verileri, genellikle Avrupa dışındaki harici veri merkezlerine taşınır. Bu, başta KOBİ'ler olmak üzere birçok şirket için bir ikilemdir. Avantajlardan faydalanmak istiyorlar ama kontrolü de bırakmak istemiyorlar. İşte tam da bu noktada, kendi yerel yapay zeka sistemlerini nasıl kuracaklarını ve işleteceklerini bilen uzmanlar için yeni bir alan açılıyor.
Yerel YZ: Avrupa'nın sessiz karşı hareketi
ABD bulut pazarına hakimken, Avrupa'da sessiz ama önemli bir karşı hareket büyüyor: yerel, kendi kendine barındırılan yapay zeka sistemleri. Modern bilgisayarlar - genellikle Apple veya NVIDIA donanımı ile - artık sadece iki yıl önce düşünülemeyen modelleri çalıştırabilir. Avantajları çok açık:
- Veri egemenliğiHer şey şirket içinde kalır, dışarıya hiçbir veri gönderilmez.
- Hesaplanabilir maliyetlerDevam eden token ücretleri yerine tek seferlik donanım yatırımı.
- ÖzelleştirilebilirlikModeller, şirket belgeleri veya bilgi veritabanları gibi kendi verileriniz üzerinde eğitilebilir.
Özellikle veri koruma, verimlilik ve sürdürülebilirliğe geleneksel olarak büyük değer verilen Almanya'da bu gelişme çok önemlidir. Yerel yapay zeka artık tamirciler için bir oyuncak değil, şirketler, yetkililer ve eğitim kurumları için ciddi bir araçtır.
Şirketler neden kendi yapay zeka uzmanlarına ihtiyaç duyuyor?
Birçok şirket artık yapay zeka sistemlerinin bir yazılım gibi basitçe 1TP12'lenip unutulamayacağının farkına varmıştır. Anlaşılmaları, sürdürülmeleri ve daha da geliştirilmeleri gerekir. Şirket içi bir YZ uzmanı şunları yapabilir
- Yapay zeka ile dahili süreçleri otomatikleştirin,
- yerel sistemlerin kurulması ve bakımı,
- Veri koruma kavramlarını uygulayın,
- ve yönetim, BT ve uzman departmanlar arasında bir temas noktası olarak hizmet eder.
Bu sadece teknolojiyle ilgili değil, aynı zamanda veriler, bağlantılar, sınırlar ve fırsatlar için anlayışla ilgili. Her ikisinde de ustalaşmış kişiler özellikle değerlidir: Veritabanı mantığı ve yapay zeka entegrasyonu. Çünkü temiz bir veritabanı olmadan her yapay zeka kör kalır.
Yeni bir uzmanlık alanı oluşturuldu
Piyasa yavaş ama belirgin bir şekilde tepki veriyor. Üniversiteler, meslek okulları ve sanayi ve ticaret odaları ilgili eğitim programları geliştirmeye başlıyor. Aynı zamanda, birçok şirket harekete geçme ihtiyacının farkına varıyor - stajyerleri veya çalışanları bu yönde desteklemek istiyorlar. Hala resmi bir IHK mesleği yok "Yapay zeka uzmanı". Ancak temeller atılmıştır: yeni ek nitelikler, sertifika kursları ve modernize edilmiş BT eğitimi. Bugün bu yolları izlemeye başlayanlar kendilerine net bir avantaj sağlayacaktır.
Gerçeklik ve beklenti arasında
Bugün Almanya'da birisini "yapay zeka uzmanı" olarak yetiştirmek istiyorsanız, bu unvanı taşıyan tanınmış bir eğitim mesleği olmadığını kısa sürede fark edersiniz. Resmi IHK meslek sicilinde "yapay zeka", "makine öğrenimi" veya "hızlı mühendislik" gibi terimleri boşuna arayacaksınız.
Bunun nedeni odacıkların uykuda olması değildir. Aksine, ikili eğitim sisteminin çok yavaş ve derinlemesine çalışmasından kaynaklanmaktadır. Yeni iş profilleri ancak teknolojiler ve piyasa gereksinimleri yıllar içinde istikrar kazandığında ortaya çıkmaktadır. Öte yandan yapay zeka aylık bir hızla gelişiyor - geleneksel eğitim düzenlemelerinin katı korsesi için çok hızlı. Sonuç: şirketlerin bir ihtiyacı var, ancak eğitimlerini kategorize edebilecekleri resmi bir tablo yok. Yine de işler yolunda gidiyor.
IHK yanıt veriyor - ek nitelikler ve pilot projelerle
İnsanlar hemen yeni meslekler yaratmak yerine, mevcut eğitim programlarına yapay zeka modülleri eklemeye başladılar. Birçok sanayi ve ticaret odası artık eğitimin yanında veya sonrasında tamamlanabilecek ek nitelikler veya sertifika kursları sunmaktadır. Örnekler şunlardır
- "Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi" (ZQ KI) - Şu anda birkaç federal eyalette pilot olarak uygulanmakta olan ek bir yeterlilik.
- "AI Scout (IHK)" - Stajyerlerin şirketlerindeki yapay zeka potansiyelini belirlemelerini ve ilk projeleri başlatmalarını sağlayan bir program.
- "Yapay Zeka Yöneticisi (IHK)" - Şirkette yapay zeka stratejileri geliştirmek için uzmanlar ve yöneticiler için daha fazla eğitim.
- "Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Sertifikalı Profesyonel Uzmanı (IHK)" - Yapay zeka anlayışını proje çalışmasıyla birleştiren nispeten yeni, uygulama odaklı bir kurs.
Bu formatlar henüz eğitim meslekleri değildir, ancak önümüzdeki yıllarda muhtemelen ayrı bir iş profiline dönüşecek olan yeni bir beceri profilinin ilk yapı taşlarıdır. Bugün katılanlar daha sonra bu yeni profilleri şekillendirecek deneyimli profesyoneller arasında yer alacaklar.
KOBİ'ler için ekonomik bir itici güç olarak yapay zeka? | Prof Dumitrescu (Kaynak: Fraunhofer)
Mevcut çıraklık eğitimleri neden artık köprü görevi görüyor?
Bir iş unvanı olarak "YZ uzmanı" olmadığı sürece, tek seçenek mevcut dijital eğitim mesleklerini özellikle YZ yönünde geliştirmektir. Bu, mevcut meslek okulu yapısını kullanmak, ancak bunu şirketteki pratik YZ projeleriyle desteklemek anlamına gelir. Bu geçici bir önlem değildir - tam tersine: yerleşik BT mesleklerinin çoğu zaten YZ çalışmalarının temelini oluşturan içeriğe sahiptir.
Aşağıda en uygun mesleklere genel bir bakış yer almaktadır:
- Veri ve süreç analizi için BT uzmanıBu meslek 2020 yılında yeni oluşturulmuştur ve şu anda en modern BT eğitim mesleğidir. Odak noktası, her yapay zekanın tam olarak ihtiyaç duyduğu verileri analiz etmek, yapılandırmak ve kullanmaktır. Çıraklar veri akışlarını anlamayı, veri tabanlarını modellemeyi ve yazılım yardımıyla süreçleri optimize etmeyi öğrenirler. Ek bir yeterlilik veya küçük bir girişimle, bu hızlı bir şekilde sağlam bir YZ temeli haline gelebilir. Örneğin, eğitim şirketlerinde küçük makine öğrenimi projelerini destekleyen veya veri analizi için Python komut dosyaları yazan herkes, sertifikalarında görünmese bile pratikte zaten bir "genç YZ uzmanı" olarak çalışmaktadır.
- Uygulama geliştirme için BT uzmanıKlasik yazılım geliştiricisi de yakınlardadır. Burada odak noktası, uygulamaların geliştirilmesi ve entegrasyonudur ve yapay zeka bağlamında çok önemli olan da tam olarak budur. Çünkü birilerinin modeller ve operasyonel gerçeklik arasındaki boşluğu doldurması gerekir: verilerin içe aktarılması, istemlerin oluşturulması, sonuçların kaydedilmesi ve iş akışlarının otomatikleştirilmesi gerekir. ChatGPT veya yerel LLM arayüzleri kullanan şirketler (örn. Ollama, Mistral veya LM Studio) süreçlerine dahil etmeleri, bir çırağın veya çalışanın bu mesleği öğrenmesi ve aynı zamanda Python, REST API'leri ve yapay zeka çerçevelerine aşina olması durumunda büyük fayda sağlayacaktır.
- Dijitalleştirme yönetimi için yönetim asistanıBu meslek daha az teknik ve daha çok stratejik ve organizasyoneldir. Bir şirket yalnızca yapay zekayı kullanmak değil, aynı zamanda bunun için süreçler ve veri yapıları hazırlamak istiyorsa idealdir. Stajyer dijitalleşme projelerini planlamayı, maliyetleri değerlendirmeyi ve BT projelerini yönetmeyi öğrenir. Bu, örneğin çevrimiçi kurslar veya IHK eğitim programları aracılığıyla YZ temelleri ile desteklenirse, sonuç, teknoloji ve yönetim arasında arabuluculuk yapabilen YZ'nin tanıtımı için şirket içi bir proje yöneticisidir.
- BT sistemleri elektronik teknisyeniBurada odak noktası daha çok donanım, ağlar ve sistem entegrasyonudur. Ancak, kameralar ve sensörlerden uç bilişim çözümlerine kadar birçok modern sistem artık yapay zeka tarafından desteklendiği için bu meslek de gelişmektedir. Örneğin kalite kontrol veya arıza tespiti için bu tür cihazların yerel yapay zeka modelleriyle nasıl birleştirileceğini anlayan sistem elektroniği mühendisleri hızla yeri doldurulamaz hale gelecektir.
- Dijital medya alanında uzmanlaşmış dijital ve basılı medya tasarımcısıDaha az belirgin ancak giderek daha ilginç bir alan. Tasarım, reklam ve içerik üretiminde üretken yapay zekanın yaygınlaşmasıyla birlikte, yaratıcı profesyonellerin süreçleri hızlandırmak ve kaliteyi artırmak için yapay zeka araçlarını hedefli bir şekilde kullanmayı öğrendikleri yeni roller ortaya çıkıyor. Özellikle daha küçük ajanslar, stajyerleri "yapay zeka destekli görüntü işleme", "metinden görüntüye" veya "otomatik mizanpajlar" gibi konularla erken bir aşamada tanıştırabilir.
- İkili eğitim programı veya karma formlar"Uygulamalı Bilgisayar Bilimi", "Veri Bilimi" veya "İşletme Enformatiği" gibi ikili eğitim programları da artık YZ içeriğiyle güçlü bir şekilde desteklenmektedir. Bu programlar, örneğin yerel yapay zeka sunucuları, model eğitimi veya veri analizi gibi daha karmaşık projeleri hayata geçirmek isteyen şirketler için özellikle uygundur. İş pratiği ve bilimsel derinliğin birleşimi burada özellikle değerlidir - öğrencinin şirkette gerçek YZ kullanım durumları üzerinde çalışmasına izin verilmesi şartıyla.
Pratik taraf: Şirketler yolu kendileri nasıl şekillendiriyor?
Girişimciler için bugünkü durum paradoksaldır: net bir iş unvanı yoktur, ancak bir şeyler inşa etmek için sayısız fırsat vardır. Form eksikliğinden çekinmeyenler, mevcut bir meslek çerçevesinde, pratik projelerle desteklenen, kendi şirketlerinde yapay zeka uzmanı olmak için özelleştirilmiş bir eğitim yolu oluşturabilirler. Bu şu anlama gelebilir
- Yerel yapay zeka gelişimi için bir BT uzmanı istihdam etmek,
- Yapay zeka proje yönetiminde bir dijitalleşme stajyeri tanıtmak,
- veya bir medya tasarımcısının üretken araçlarla deney yapmasına izin verin.
Belirleyici faktör unvan değil, gerçek yetkinliklerin geliştirilmesidir ve bu da en iyi uygulamada elde edilir.
Eleştirel bir bakış: Sertifikadan gerçek yeterliliğe
Tüm bu coşkuya rağmen bir şey unutulmamalıdır: Birçok yapay zeka eğitim kursu büyük isimlere sahiptir, ancak genellikle yalnızca yüzeysel bilgi verir. İki haftalık bir çevrimiçi kurs, sağlam bir teknik temelin yerini tutamaz. Bu nedenle, kursiyerlere veri işleme, mantık ve süreç düşünme konularında derinlemesine eğitim vermek daha akıllıca olacaktır - bu, anlamlı bir YZ uygulamasının temelidir. Başka bir deyişle, verileri anlıyorsanız, yapay zekadan korkmanıza gerek yoktur. Onu anlamayanlar onun insafına kalacaktır.
Ek nitelikler - Yapay zeka uzmanı olmaya giden gayri resmi yol
Almanya'nın denenmiş ve test edilmiş bir eğitim sistemi var - sağlam, kapsamlı, yasalara uygun. Ancak teknolojiler birkaç hafta içinde değiştiğinde dezavantajı da tam olarak bu titizliktir. Bu nedenle yeni öğrenme yolları genellikle resmi mesleki sistemin dışında oluşturuluyor. Özel akademiler, IHK eğitim merkezleri ve üniversiteler artık tam da bu açığı kapatan çok çeşitli ek yeterlilikler sunmaktadır. Bunlar mesleki eğitimin yerine geçmez, ancak geleceğe bir köprü oluşturur.
Ek kurslar: Yapay zeka ormanında ilk oryantasyon
Sanayi ve Ticaret Odası'na ek olarak, bazıları çok pratik, diğerleri daha yüzeysel olan özel sağlayıcılardan oluşan bir pazar büyümektedir. Coursera, Udemy veya OpenHPI gibi platformlar artık Python, makine öğrenimi ve jeneratif yapay zeka konularında genellikle ücretsiz veya çok az bir ücret karşılığında sağlam temel kurslar sunmaktadır. Google, Microsoft ve IBM gibi büyük teknoloji şirketleri de uluslararası alanda tanınan kendi YZ sertifikalarını oluşturmuşlardır.
Bu kurslar şirket içi deneyimin yerini tutmaz, ancak değerli bir katkı sağlar. Sinir ağları üzerine özel bir kursu tamamlayan ve ardından şirkette küçük bir analiz projesi uygulayan bir stajyer, üç haftada bazı öğrencilerin tüm bir sömestr boyunca öğrendiğinden daha fazlasını öğrenir.
Okullar ve üniversiteler de yavaş yavaş bunu takip ediyor
Bazı meslek okulları ve uygulamalı bilimler üniversiteleri, öğretimin uyarlanması gerektiğinin farkına varmıştır. İlk pilot projeler, YZ'nin temellerini bilgisayar bilimi veya dijitalleşme konularına entegre etmektedir. Okullar ve şirketler arasında, öğrencilerin veya stajyerlerin süreç optimizasyonu veya veri analizleri gibi gerçek YZ projelerine eşlik etmelerine izin verilen işbirlikleri özellikle heyecan vericidir.
Burada da okulla aktif olarak diyalog kurmaya çalışan girişimciler, okulda hangi konuların işleneceğini etkileyebilirler. Bu şekilde dersler adım adım uygulamaya doğru kaydırılabilir.
Kendi kendine öğrenme zorunlu bir yetkinlik haline geliyor
Geleneksel çıraklık eğitimlerinin aksine, yapay zeka ortamında sabit bir öğrenme yapısı yoktur. Modeller, araçlar ve yöntemler çok hızlı değişir.
Bu nedenle kendi kendine öğrenme uzun zamandan beri mesleki yeterliliklerin bir parçası haline gelmiştir. Bugün, yeni araçları bağımsız olarak tanıyabildiğini gösteren bir genç, resmi bir final notu olan birinden daha değerlidir. Bugün stajyerlerin seçiminde ve terfisinde okul notları ya da teorik bilgilerden çok bu tutum - yeni şeyler keşfetme isteği - dikkate alınmalıdır.
Yapay zeka üzerine güncel araştırma
Girişimciler için - Kendi yapay zeka stajyerlerinizi nasıl özel olarak tanıtabilirsiniz?
Birçok girişimci içgüdüsel olarak önümüzdeki birkaç yılın bir çalkantı dönemi olacağını hissediyor. Yapay zeka sadece bir araç değil, tüm iş süreçlerinin üzerinde yeni bir katman olacak. Resmi bir "yapay zeka mesleği" olana kadar bekleyen herkes değerli zamanını kaybedecektir. Ancak çalışanlarınızı bu konularla sistematik olarak bugünden tanıştırmaya başlarsanız, başkalarının beş yıl içinde büyük masraflarla satın almak zorunda kalacağı bir uzmanlık oluşturacaksınız.
- Kuru teori yerine kendi projelerinizYapay zeka bilgisi pratikle gelişir. Bir stajyeri veya çalışanı desteklemenin en kolay yolu, ölçülebilir faydalar sağlayan küçük bir dahili proje tanımlamaktır. Örneğin: ürün açıklamaları için otomatik metin oluşturma, ChatGPT veya Ollama bağlantısı ile müşteri taleplerinin değerlendirilmesi, stok seviyelerinin veya satış rakamlarının yapay zeka destekli analizi, pazarlama veya tasarım için görüntü yapay zekası, şirket belgelerini anlayan yerel bir modelin geliştirilmesi. Projenin gerçek olması, yani günlük hayatta kullanılması önemlidir. Stajyerin yapay zekanın kendi başına bir amaç değil, pratik bir yardımcı olduğunu anlamasının tek yolu budur.
- IHK veya meslek okulu ile işbirliğiBirçok IHK bölgesi artık şirketleri yapay zeka içeriğini eğitim programlarına entegre etme konusunda aktif olarak desteklemektedir. Girişimciler, kursiyerlerini ek nitelikler için kaydedebilir veya pilot projelere uygulama ortağı olarak katılabilirler. Meslek okulları da, şirketler belirli konular önerdiğinde genellikle önerilere açıktır - örneğin "kendi şirketinizde yapay zeka" konulu bir öğretim birimi. Bu, her iki tarafa da fayda sağlayan gerçek bir teori-uygulama döngüsü yaratır: Şirket motive olmuş genç personele sahip olurken okul da güncel içerikleri öğretebilir.
- Öğrenme zamanını bir yatırım olarak anlamakYaygın bir hata: şirketler hemen verimlilik bekliyor. Ancak yapay zeka sistemlerine ciddi bir şekilde aşina olan herkesin deney yapmak, başarısız olmak ve anlamak için zamana ihtiyacı vardır. Bu öğrenme süresi, kaybedilen çalışma süresi değil, gelecekteki verimliliğe yapılan bir yatırımdır. Altı ayını küçük yapay zeka otomasyonları geliştirerek geçiren bir stajyer, daha sonra şirkete her yıl saatler kazandıran süreçleri optimize edebilir. Uzun vadede bu, finansal ve organizasyonel olarak birkaç kat daha fazla karşılığını verir.
- Açık bir öğrenme kültürü oluşturunYapay zeka merak ve eleştirel düşünme gerektirir. Çalışanlar hata yapmaktan korkarsa kimse bir şey denemez. Bu nedenle girişimciler, düzenli atölye çalışmaları, değişim formatları ve sorulara izin verilen bir atmosfer ile açık bir öğrenme kültürünü özellikle teşvik etmelidir. Bunu yapmanın basit bir yolu, stajyerlerin veya çalışanların yapay zeka ile hangi yeni şeyleri denediklerini göstermeleri için ayda bir kez yarım saat ayırmaktır. Bu, ekipteki bilgiyi motive eder ve sabitler.
- Finansman programlarını ve sübvansiyonları kullanınDevlet şu anda, örneğin yapay zeka projelerini de içeren çok sayıda dijitalleşme ve eğitim programını finanse ediyor: "go-digital" BMWK - yapay zeka ile ilgili olanlar da dahil olmak üzere dijitalleşme konusunda danışmanlık ve pilot projeleri teşvik eder. Program "KOBİ Dijital Merkezi" - Yapay zeka uygulamalarının hayata geçirilmesinde KOBİ'leri destekler. Çalışanların daha fazla eğitimi ve kalifikasyonu için ESF finansmanı. Bu programlara erken bir aşamada erişen girişimciler, eğitim maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir ve aynı zamanda şirket içinde geleceğe dönük beceriler oluşturabilirler.
- Doğru kişileri seçmekYapay zeka projelerinin geleneksel anlamda programcılara değil, meraklı yanal düşünürlere - birleştirmek, anlamak ve geliştirmek isteyen insanlara ihtiyacı vardır. Yeni stajyerleri seçerken, aşağıdaki özelliklere dikkat etmeye değer:
Analitik düşünme, veri ve yapılara ilgi, yeni şeyler öğrenmek için kendini motive etme ve bilgiyi anlaşılır bir şekilde aktarma becerisi.
Teknik beceriler öğrenilebilir - tutum öğrenilemez. Bu tutumu erken yaşta teşvik edenler, birkaç yıl içinde her yerde kıtlık çekecek olan çok vasıflı çalışanları şekillendirmektedir.
Stajyerlikten dahili yapay zeka memurluğuna
Biraz öngörü ile, ilgili bir stajyer iki ila üç yıl içinde dahili bir yapay zeka görevlisi olabilir - yeni araçları değerlendiren, arayüzler kuran ve çalışanlara yapay zekayı nasıl mantıklı bir şekilde kullanacaklarını açıklayan biri. Bu uzak bir vizyon değil, birçok orta ölçekli şirkette zaten bir gerçeklik. Her zaman ilk küçük proje, deneme cesareti ve zaman ayıran bir girişimci ile başlar.
Yapay zeka uzmanları yetiştirmek, öğrenmeyi mümkün kılan yapılar oluşturmak anlamına gelir
Bir şirkette yapay zeka uzmanlığı oluşturmak yazılımla başlamaz - net bir yapı ile başlar:
- Sorumluluğu kim üstleniyor?
- Stajyerlerin ve vasıflı çalışanların hangi süreçleri tasarlamasına izin verilir?
- Deney yapmak için nerede yer var?
As Sistemik yönetim danışmanı Sektör ve araç setinden bağımsız olarak şirketlere tam da bu tür soruları netleştirmelerinde yardımcı oluyorum. Sonuçta, gerçek yapay zeka uzmanlığı, çalışanların sadece emirleri takip etmediği, aynı zamanda kendileri için düşünmelerine izin verildiği yerlerde yaratılır.
Kariyere yeni başlayanlar için - Yapay zeka geleceğinizin temelini nasıl atarsınız?
Bugün pek çok genç şu soruyla karşı karşıya: "Resmi bir yapay zeka mesleği olana kadar beklemeli miyim?" Cevap hayır. Çünkü bu meslek ortaya çıktığında teknoloji çoktan ilerlemiş olacak. Bugün kendilerini tanıyanlar, daha sonra diğerlerinin yeni başladığı yerde olacaklar.
Yapay zeka, elektrik mühendisliği veya işletme çalışmaları gibi kapalı bir uzmanlık alanı değildir - sürekli genişleyen bir alet kutusudur. Bu araçları kullanmayı öğrenen hiç kimse işsiz kalmayacaktır.
Kişisel inisiyatif müfredatı yener
Herhangi bir ders kitabından daha hızlı değişen bir dünyada, kendi kendine öğrenme en önemli beceri haline gelmiştir.
Coursera, Kaggle, Google AI, OpenAI Learn veya Fast.ai gibi ücretsiz öğrenme platformları veri analizi, Python ve makine öğrenimi konularında sağlam temel kurslar sunar. İlk projelerinizi gerçekleştirmek için haftada sadece birkaç saat yeterlidir - örneğin:
- metinleri otomatik olarak sıralayan küçük bir uygulama,
- girdileri özetleyen bir komut dosyası,
- veya belgeleri arayan yerel bir dil modeli.
Bu tür küçük deneyler göze çarpmayabilir, ancak gerçek bir rutin oluşturmanın en iyi yoludur.
Öğrendiklerinizi belgeleyin
Bir diğer önemli nokta: belgelenmeyen bilgi geçici kalır. Bu nedenle kendi öğrenme adımlarınızı yazmaya veya bunları herkese açık olarak paylaşmaya değer - örneğin bir blogda, LinkedIn'de veya GitHub'da. Bu, potansiyel işverenlere veya eğitmenlere sadece tüketmediğinizi, aynı zamanda anladığınızı, denediğinizi ve geliştirdiğinizi gösterir.
Özellikle erken yaşta kendi küçük bilgi birikimlerini oluşturmaya başlayan gençler, sistemler hakkında bir his geliştirir ve böylece ellerinde bir sertifika olmadan çok önce değerli çalışanlar haline gelirler.
Yumuşak beceriler önemini koruyor
Tüm bu teknolojiye rağmen unutmamalıyız: Yapay zeka bir araçtır, anlayışın yerini tutmaz. İletişim kurabilen, bağlamları açıklayabilen ve sorumluluk alabilenlerin yeri doldurulamaz olmaya devam edecektir. Sakin düşünen, net yazan ve sorumluluk alan bir YZ uzmanı her zaman kalabalığın arasından sıyrılacaktır.
Özellikle güvenilirlik, veri koruma ve kalite gibi değerlerin önemli olduğu Avrupa'da, gerçek bir yapay zeka uzmanlığının temelini oluşturan tam da bu özelliklerdir.
İşgücü piyasasında yapay zeka: Gelecek böyle görünebilir (Kaynak: WDR)
Geleceğe bakış - yapay zeka standart hale geldiğinde
Yapay zeka bir meslek değil, her mesleğin bir parçası haline geliyor. Mevcut durum, bilgisayarların ofislere girdiği zamanları anımsatıyor. O zamanlar, "bilgisayar okuryazarlığı" özel bir özellikti - bugün ise doğal kabul ediliyor. Yapay zeka için de benzer bir durum söz konusu olacak: Birkaç yıl içinde artık "yapay zeka uzmanlarından" değil, yapay zeka uzmanlığına sahip uzmanlardan bahsediyor olacağız.
İster ticarette, ister ofiste veya üretimde olsun - yapay zeka her yerde arka planda çalışacak, süreçleri kontrol edecek ve kararları hazırlayacaktır. Bu nedenle her şirketin bu sistemlerin nasıl düşündüğünü, sınırlarının nerede olduğunu ve şirketin çıkarları doğrultusunda nasıl kullanılabileceğini bilen insanlara ihtiyacı var.
Yeni iş profilleri ortaya çıkıyor - ancak gerçeklikten daha yavaş
IHK'nın önümüzdeki yıllarda "veri ve yapay zeka yöneticisi", "yapay zeka sistemleri için BT uzmanı" veya "yapay zeka teknoloji uzmanı" gibi yeni profiller oluşturacağı öngörülebilir. Ancak o zamana kadar şirketler çoktan kendi yollarına gitmiş olacaklar. Çoğu zaman olduğu gibi, uygulama mevzuatın önüne geçecektir. Bu bir dezavantaj değildir. Bu, öncülerin bugün deneyim kazandıkları ve daha sonra yeni standartları şekillendirmeye yardımcı olanlar arasında olacakları anlamına geliyor. Bir bakıma, henüz bir adı olmayan - ama zaten var olan - tamamen yeni bir profesyonel alanın doğuşuna tanıklık ediyoruz.
ABD'de büyük bulut şirketleri hız kazanırken, Avrupa'da karşı bir hareket büyümektedir: veri koruma, kişisel sorumluluk ve istikrara odaklanan merkezi olmayan, yerel yapay zeka sistemleri. Bu gelişme start-up'lar tarafından değil, giderek artan bir şekilde uzun vadeli düşünen orta ölçekli şirketler tarafından yönlendiriliyor.
İşte büyük fırsat burada yatıyor: Kalite ve sorumluluk geleneğiyle Avrupa, saf veri ekonomisinin antitezini oluşturabilir.
Bu da hem teknolojiden hem de tutumdan anlayan insanlar gerektirir.
Yapay zeka uzmanlığı unvanla değil, yaparak gelişir
Tarih farklı bir biçimde tekerrür ediyor: tıpkı matbaanın ya da elektriğin bir zamanlar yeni mesleklerin doğmasına yol açması gibi, yapay zeka da yeni bir zanaat türü yaratıyor - dijital düşünme zanaatı. Ancak bu zanaat sadece okul sıralarında öğrenilemez. Pratikle, merakla ve sorumluluk alma isteğiyle gelişir.
Bir "yapay zeka uzmanı" aslında bir teknisyen değil, insan ve makine arasında bir tercümandır. Verilerin nasıl çalıştığını, sistemlerin nasıl öğrendiğini ve insanlığı kaybetmeden mevcut süreçlere nasıl entegre edilebileceklerini anlarlar.
Girişimciler şimdi ne yapmalı
Şirketler, yeni eğitim yönetmeliklerini bekleyerek değil, kendi yapay zeka projelerini tanımlayarak, çalışanlarını eğiterek ve stajyerleri destekleyerek temelleri şimdiden atmaya başlamalıdır. Dahili bir chatbot, veri analizi veya yerel otomasyon gibi küçük bir başlangıç bile sürdürülebilir kurum içi bilgi birikiminin temelini oluşturabilir.
Akıllı girişimci araçlar açısından değil, yetkinlikler açısından düşünür.
Çünkü insanları teknolojiyi anlamaları için güçlendirmek, onları sağlayıcılardan, lisanslardan ve kısa vadeli modalardan bağımsız tutar.
Gençler ne yapmalı
Eğer gençseniz, birilerinin size yol göstermesini beklememelisiniz. Araçlar orada, bilgi ücretsiz olarak mevcut ve öğrenmeye istekli olanlar bugün çoğu insanın fark ettiğinden daha fazlasını yapabilirler. Önemli olan, hata yapmaktan korkmadan adım adım başlamaktır.
Çünkü yapay zeka ile yaptığınız her küçük deney, kendi yazdığınız her senaryo veya her başarılı proje, kendi geleceğiniz için bir yapı taşıdır.
Kitap ipucu: Programlama stresi yerine süreç düşüncesi
Veritabanları dünyasına giriş yapmak isteyen herkes teknik terimler, sözdizimi ve teori ile çabucak boğulur. İşte tam da bu noktada "Bir farklılığı olan veritabanı kitabı" Veritabanı düşüncesini teknik bir engel olarak değil, mantıksal bir düşünme biçimi olarak aktaran bir çalışma. Herhangi bir programlama bilgisi varsaymaksızın yapılandırılmış bilgi dünyasına adım adım bir giriş sağlar. Okuyucu, veri süreçlerinin gerçekten nasıl çalıştığını, bunların nasıl temiz bir şekilde modelleneceğini ve iyi veri yapılarının neden her modern uygulamanın belkemiğini oluşturduğunu öğrenir - ister FileMaker, ister SQL veya başka bir sistemde olsun.
Kitap, BT'ye yeni başlayanların çoğunun gözden kaçırdığı bir şeyle başlıyor: süreç düşüncesi. Tabloları, alanları ve anahtarları kuru bir şekilde açıklamak yerine, gerçek süreçlerin nasıl gözlemlenip analiz edileceğini ve ardından bunların veri mantığına nasıl aktarılacağını gösteriyor. Ancak bu adım anlaşıldığında işin teknik yönü anlam kazanıyor ve anlaşılır hale geliyor. Kitap daha sonra SQL ve ilişkisel kavramları nazikçe tanıtmakta, tablolar, birincil ve yabancı anahtarlar arasındaki ilişkileri açıklamakta ve verilerin yalnızca nasıl depolanacağını değil, aynı zamanda nasıl anlaşılacağını da pratik bir şekilde göstermektedir. Diğer bölümler, veritabanlarını anlamak ve modellemek için yapay zeka ile çalışmayı tanıtmaktadır.
Sonuç, kod üzerine başka bir ders kitabı değil, yapılandırılmış bir şekilde düşünmeye davettir. Girişimciler, stajyerler ve süreçleri sadece tasvir etmek değil, gerçekten anlamak isteyen herkes için ideal bir giriş çalışması.
İleriye bir bakış
On yıl sonra insanlar bu döneme bakıp şöyle diyecekler: "Bu, teknolojinin yeniden bir ticaret haline geldiği dönemdi." Bugün işe başlayanlar - girişimciler ve çıraklar - o zaman herkesin güveneceği vasıflı işçiler olacaklar.
Bu zamanın sessiz ama kararlı mesajı da tam olarak budur:
Yapay zeka insanların yerini almaz - nasıl çalıştığını anlayanları değerli kılar.
Girişimciler için sıkça sorulan sorular
- Reklamını yapabileceğim resmi bir IHK eğitim mesleği "AI uzmanı" zaten var mı?
Şu anda hayır. İkili sistem kasıtlı olarak yavaş ve kapsamlı bir şekilde çalışmaktadır; yeni mesleki düzenlemeler ancak teknolojiler yıllar içinde istikrara kavuştuğunda uygulamaya konulacaktır. Bugün uygulanabilir yol, şirketteki mevcut BT ve dijital meslekleri özellikle YZ uygulamasını içerecek şekilde genişletmek, paralel olarak ek IHK yeterliliklerini kullanmak ve gerçek YZ projeleri oluşturmaktır. Bunu yapan herkes, unvanı olmasa bile aslında zaten "YZ uzmanları" yetiştirmektedir. - KOBİ'ler için bulut yapay zekaya güvenmek mi yoksa yerel sistemler kurmak mı daha iyi?
Her ikisinin de yeri vardır, ancak denge verilerinize, süreçlerinize ve risk duruşunuza bağlıdır. Bulut YZ hemen güçlüdür ve teknik çabayı azaltır, ancak devam eden maliyetlere neden olur ve hassas verileri dış kaynaklara aktarır. Yerel YZ başlangıçta daha fazla kurulum çalışması gerektirir, ancak veri egemenliği, hesaplanabilir maliyetler ve özelleştirilebilirlik sağlar. Uygulamada, hibrit bir yaklaşım değerini kanıtlıyor: yerel olarak gizli veriler, bulutta kritik olmayan veriler - ve hangi aracın ne zaman mantıklı olduğunu değerlendirebilecek dahili uzmanlık. - Resmi meslek henüz mevcut değilse, hangi mevcut eğitim meslekleri yapay zekaya doğru ilerlemek için uygundur?
Veri ve süreç analizi ve uygulama geliştirme için BT uzmanları en yakın olanlardır, çünkü veri mantığı, API'ler, Python ve sistem entegrasyonu zaten burada temel konulardır. Dijitalleşme yönetimi uzmanları süreç, uyum ve proje yönetiminin organizasyonel köprüsünü oluştururken, BT sistem elektroniği teknisyenleri uç cihazlar ve altyapı konusunda güçlüdür ve dijital medya tasarımcıları üretken araçları giderek daha verimli bir şekilde kullanmaktadır. Belirleyici faktör, gerçek yapay zeka görevlerinin operasyonlara dahil olması ve sadece moda sözcükler olmamasıdır. - İşimi felce uğratmadan şirketimde anlamlı bir öğrenme programını nasıl kurabilirim?
Küçük, etkili döngüler halinde düşünün. Veri anlayışı, Python temelleri ve veri koruma konularında sağlam bir temel oluşturun, ilk gerçek mini proje bilgiyi günlük hayata sabitler ve düzenli kısa ekip gösterileri herkesin yol boyunca öğrenmesini sağlar. Bu rutin, iki hafta sonra sönen büyük bir "havai fişek gösterisinden" daha sürdürülebilirdir. Stajyer tarafından belgeleme ve planlı bilgi aktarımı, uzmanlığı bireylerden bağımsız hale getirir. - Bir sertifika kursunun içeriğinin olup olmadığını ya da sadece slogan sattığını nasıl anlayabilirim?
Derinlik, pratik alaka düzeyi, veri konuları ve şirket vakaları üzerinde bağımsız çalışma ile gösterilir. Veri modelleme, değerlendirme yöntemleri, hata toleransı, haklar ve rol kavramlarının yanı sıra somut bir uygulama projesi eğitimin bir parçasıysa, kursun içeriği vardır. Öte yandan, yalnızca renkli araç gösterileri ve istem listeleri sunuluyorsa, sürdürülebilirlik çok azdır. Şu soru iyi bir testtir: "Tamamlandıktan üç ay sonra şirketimizde ne gibi değişiklikler oldu - ölçülebilir ve belgelenebilir?" - Yerel yapay zekaya ciddi bir şekilde pilotluk yapmak istiyorsam ne kadar bütçe gerçekçi olur?
Sağlam bir iş istasyonu veya küçük bir sunucu için tek seferlik bir donanım yatırımı, kurulum ve sertleştirme için birkaç iş günü, eğitim ve ilk yinelemeler için zaman ile hesaplamak makuldür. Daha sonra işletme maliyetleri yönetilebilir hale gelir, çünkü belirteç ücretleri yoktur, ancak bakım, güncelleme ve izleme bilinçli bir şekilde planlanmalıdır. En büyük yatırım getirisi nadiren teknolojiden gelir, ancak yapay zeka sayesinde fark edilir derecede daha hızlı, daha güvenli veya daha sağlam hale gelen bir süreçten gelir. - Stajyerler şirket verileri üzerinde yapay zeka ile çalışırken kendimi yasal ve kurumsal olarak nasıl koruyabilirim?
Hızdan önce netlik. Hangi verilerin yerel kalacağını, bulutta nelere izin verileceğini, günlük kaydı, sürüm oluşturma ve silme işlemlerinin nasıl yapılacağını ve yetkilendirmeleri kimin yapacağını basit bir politika ile tanımlayın. Telif hakkı, veri koruma ve ticari sırlar konusunda ilkeleri eğitin ve bunu kısa bir işe alım toplantısına bağlayın. Bu kurallar kağıttan bir kaplan değil, eylemi engellemeden mümkün kılan bir korkuluktur. - Tek tek araçlara veya sağlayıcılara bağımlılıkları nasıl önleyebilirim?
İlkelere odaklanın: Verileri temiz bir şekilde yapılandırın, arayüzleri ayırın, sonuçları değerlendirin. Çalışma sırasında mantık anlaşılırsa, evi yeniden inşa etmek zorunda kalmadan modelleri veya sağlayıcıları değiştirebilirsiniz. Her zaman yerel olarak çalıştırılabilir bir seçeneği hazır bulundurun, veriler ve istemler için dışa aktarma yollarını koruyun ve kararları belgeleyin. Bağımsızlık anlayıştan gelir - pazarlama vaatlerinden değil.
Mesleğe yeni başlayanlar için sıkça sorulan sorular
- Okuldan mezun oldum ve resmi bir yapay zeka mesleği olana kadar beklemem gerekip gerekmediğini merak ediyorum.
Beklemek bir strateji değildir. Resmi bir başlık yayınlandığında, teknoloji bir sonraki sıçramayı yapmış olacaktır. Her yerde ihtiyaç duyulan şeylerle başlayın: Python temelleri, verilerde temiz düşünme ve süreçler için bir his. Gerçek bir sorunu çözen küçük, somut projeler oluşturun - bu, kağıt üzerindeki büyük vaatlerden daha değerlidir. - Önceden bilgi sahibi olmadan başlamak istersem en iyi ilk adımlar nelerdir?
Çevrenizden basit bir görevle başlayın: metinleri sınıflandırın, girdileri özetleyin, verileri temizleyin, küçük bir yerel modeli sorgulayın. Kendinize iki hafta boyunca yönetilebilir bir hedef belirleyin, aklınızdan geçenleri, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını yazın ve bir sonraki turda geliştirin. Bu bilinçli uygulama rutin oluşturur - bir enstrüman öğrenmek gibi, sadece verilerle. - Ciddiye alınmak için mutlaka bir sertifikaya ihtiyacım var mı?
Bir sertifika kapıları açabilir, ancak özün yerini tutmaz. Bir sorunu anladığınızı, verileri düzenlediğinizi, bir senaryo oluşturduğunuzu ve bir faydayı belgelediğinizi gösterirseniz, özellikle KOBİ sektöründe ciddiye alınırsınız. İyi bir sertifika bu uygulamayı tamamlar, onun yerine geçmez. Küçük çözümlerden oluşan portföyünüz genellikle tek bir kağıt parçasından daha ağırdır. - Henüz mesleki deneyimim yoksa becerilerimi nasıl sunabilirim?
Öğrenme yolculuğunuzu somut bir şekilde belgeleyin. Düzgün bir şekilde yorumlanmış kod içeren küçük bir Git klasörü, kısa, anlaşılır bir README, sonucun ekran görüntüsü ve öğrenme etkilerini içeren iki paragraf, on bağlantıdan daha ikna edicidir. Hatalar ve iterasyonlar LinkedIn'de veya bir blogda görülebilir - bu tutum ve olgunluk gösterir. Kendi başarısızlıklarından sonuç çıkarabilenler hızla değerli hale gelir. - Bulut araçlarına güvenmek mi yoksa yerel olarak öğrenmek mi daha akıllıca?
Her ikisi de değerlidir - ancak yerel sizi temelleri anlamaya zorlar. Kendi makinenizde küçük bir model kurup çalıştırmak size tokenizasyon, bağlam, depolama ve limitler hakkında bir tıklama aracının öğretebileceğinden çok daha fazlasını öğretecektir. Bulut araçları hızlı bir etki yaratmak için harikadır; yerel alıştırmalar ise teknik temelinizi keskinleştirir. Bu kombinasyon sizi eyleme geçirilebilir kılar. - Bu alanda hangi sosyal beceriler gerçekten çok önemlidir?
Sakin düşünme, açık bir dil ve sorumluluk. Karmaşık şeyleri net bir şekilde açıklayan, beklentileri netleştiren, açık bir şekilde belgeleyen ve doğru soruları soran kişiler, yapay zeka projelerinin kilit isimleri haline gelir. Teknoloji öğretilebilir; tutum ve vicdanlılık öğretilemez. Özellikle kalite ve veri korumanın önemli olduğu Avrupa'da bu nitelikler bir aksesuar değil, özdür. - Yapay zeka yönünde beni ciddi şekilde destekleyecek bir şirketi nasıl bulabilirim?
Vızıltılı kelimeler yerine belirli sorunları adlandırabilen şirketleri arayın. Görüşmede pragmatik bir fikir sunun - örneğin şirketin kendi belgelerine dayanan küçük bir dahili sohbet robotu - ve bunu dokümantasyon da dahil olmak üzere bir öğrenme projesi olarak kurmayı teklif edin. Buna yanıt veren şirketler genellikle özü teşvik eder. Sadece parlak kelimeler isteyen şirketler nadiren derinlik sunar. - Araçların karmaşasında kaybolmadan nasıl güncel kalabilirim?
Kişisel bir ritim oluşturun: temel konular için haftada bir sabit saat, devam eden bir mini proje için bir saat ve düşünmek için bir saat. Daha az okuyun, daha çok inşa edin. Sadece tükettiğinizi fark ederseniz, ipi çekin ve yedi gün içinde sonuç verecek küçük bir hedef belirleyin. Tutarlılık abartıyı yener - yapay zekada bile bu her zaman böyle olmuştur ve böyle olacaktır.