Javier Sirvent Ayala, Teknoloji Evangelistleri İspanyolca konuşan en etkili şirketlerin yapay zeka, robot teknolojisi ve otomasyonun hiyerarşileri, süreçleri ve iş kararlarını nasıl yeniden yapılandırdığını analiz ediyor.
-Robotlaşma ve yapay zeka yeni iş fırsatları doğurabilir mi?
– Zaten yapıyorlar. Yapay zeka, insanın yönetici olduğu hibrit rollerin önünü açıyor: model kalite kontrolü, önyargı değerlendirmesi, uygulamalı veri mühendisliği, aracı orkestrasyonu, doğrulama ve uyumluluk. Binlerce destek temsilcisiyle yapılan çalışmalarda üretkenlikte çift haneli gelişmeler elde ediliyor ve yazılım geliştirmede kod asistanları görevleri önemli ölçüde hızlandırıyor. Fikir açık: Daha az mekanik görev, daha fazla muhakeme gücü. Yapay zeka işinizi elinizden almaz; Nasıl kullanılacağını biliyorsanız işin sıkıcı kısımlarını ortadan kaldırır.
«Yapay zeka işinizi elinizden almaz; İşin sıkıcı kısımlarını ortadan kaldırıyor… eğer onu nasıl kullanacağınızı biliyorsanız”
-Bu değişikliklerle yüzleşmeye hazır mıyız?
-Yarım. İspanya, temel dijital becerilerde Avrupa ortalamasının üzerinde ancak yine de hedeften uzak. Hazırlanmak genel bir yapay zeka kursu almak değildir; bu, role göre okuryazarlıktır: verileri bilmek, yönlendirmek ve doğrulamak. Ve her şeyden önce, döngüdeki insan prosedürlerini ve denetimlerini oluşturun. Bir sonraki sıçrama teknolojik değil, organizasyoneldir.
Sanırım uyum sağlayamayan sektörler ve işini kaybetme riskiyle karşı karşıya olan işçiler olacak. Bunlar ne olurdu?
En çok maruz kalan görevler, tekrarlanan büro işleri ve idari görevlerdir: veri girişi ve işleme, düşük değerli arka ofis, belirli muhasebe işlevleri ve tamamen komut dosyasıyla yazılmış iletişim merkezleri. Akademik kanıtlar da aynı fikirde: Dil modelleri ilk önce rutini etkiliyor. Ama bu bir göktaşı değil; Bu bir yeniden tasarım. Değeriniz kopyala-yapıştır ise gelecek sizi kopyalayıp yapıştırır. Değeriniz bağlamla belirleniyorsa yapay zeka sizi bir adım öne çıkarır.
-Bu yeni teknolojilerden en çok yararlanabilecek sektörler hangileri?
-Sağlık ve ilaç, Ar-Ge hipotezlerini hızlandıran modellerle; hesaplamalı araştırmaların piller ve yarı iletkenler için umut verici bileşikleri halihazırda keşfettiği materyaller ve enerji; büyük veri merkezlerinde soğutma tüketiminde ölçülebilir azalmalar ile operasyonlar ve enerji verimliliği; Daha doğru tahminler sayesinde lojistik ve planlama. Kaliteli veri olduğunda ve arkasında para sorunu olduğunda yapay zeka bir vaat olmaktan çıkıp nakit para olmaya başlıyor.
-Gürültü ve hatta kabarcık hissi var. İşçiler olarak gerekli olanı olmayandan nasıl ayırt edebiliriz?
Yetişkin kriterleri ve sıfır abartı ile. Kendinize şunu sorun: Önemli bir ölçüm (zaman, hatalar, dönüşüm, maliyet) iyileşiyor mu ve sonuç olarak görünüyor mu? Veriler nereden geliyor ve onu kim yönetiyor? Döngüde insanın yer aldığı kontrollü testler ve kalite eşikleri var mı? Sadece güzel demoyu değil toplam maliyeti de biliyor muyum? Pilot çalışmanın ötesine geçmek mi istiyorsunuz? Kruger'lılar (ekspres uzmanlar) süreç ve ölçümle mücadele ediyor. Hoş geldiniz youtuberlar, ancak maaş bordrosu KPI tarafından ödeniyor.
-Yaş ayrımcılığının olduğu bir piyasada, 45 yaş üstü kişilerin profesyonel olarak yeniden keşfedilmesine yer var mı? Gibi?
Sadece mevcut değil, aynı zamanda acildir. Yaşlanma nedeniyle verimlilik azalmaz; öğrenmeyi durdurduğuna inanır. Hızlı yol, yapay zekanın tek başına yapmadığı görevlerde kendinizi yeniden konumlandırmaktır: modellerin değerlendirilmesi ve etiği, kalite kontrol, iş akışı tasarımı ve işletme ile iletişim. Üç pratik adım: doğrulama ile yönlendirmede uzmanlaşın, bölgenizdeki verileri anlayın ve öncesi/sonrası ile bir mikro proje portföyünü belgeleyin. Makineye karşı rekabet etmeyin: ona liderlik edin.
«Yapay zekaya katılmazsanız, onun sizi eklememesi, aksine bölmesi ve neslinizin tükenmesi riskiyle karşı karşıya kalırsınız»
-Bazı hükümetler yapay zekaya kısıtlamalar ve düzenlemeler getiriyor. Rekabet avantajını azaltabilir mi yoksa gerekli mi?
-Risk ile orantılı ise gereklidir. Avrupa yapay zeka düzenlemesi net bir takvim ve risk seviyelerine göre yaklaşımla ilerlemektedir. Bu durmuyor; emir. Yatırım için hukuki güvenlik sağlar, şeffaflık yükümlülüklerini belirler ve kritik sektörlerde korkuluklar kurar. Rekabet gücünü azaltan şey şeffaf olmamaktır: bugün doğaçlama yapın, yarın ceza ödeyin.
-Şirketlerin ve çalışanların bu bağlama uyum sağlaması için neye ihtiyacı var?
-Şirketlerin sonuçları, veri yönetimini, MLOps'u, döngüdeki insanı, denetimleri ve role göre eğitimi etkileyen vakaları içeren bir süreç haritasına ihtiyacı vardır. Çeviri: Yapay zekayı gerçek iş akışına entegre edin ve zaman, kalite, hatalar, NPS, euro gibi ciddi göstergelerle ölçüm yapın. İnsanların minimum yığına (veri, yönlendirme ve değerlendirme) ve sonuçların yer aldığı bir test portföyüne ihtiyacı var. Süreci iyileştirmiyorsa, bu yapay zeka değildir: bu, ticari satıştır.
-Bu konuşmayı hangi cümleyle bitirirsiniz?
-Robota itaat etmeyin; delillere itaat eder. Tartışmak için çeşitli yapay zeka modellerini kullanır, size sorular sorar ve asla “kopyala-yapıştır” yöntemini kullanmaz çünkü bu, her zaman insandan daha ucuz, daha iyi ve daha hızlı olacak bir makine tarafından daha iyi yapılır. Delil hakim olduğunda güç ofise bağlı olarak durur ve verilere bağlı olarak başlar. Kararlarını iyileştirmek ve daha verimli olmak için teknolojiye güvenen insanların, şirketlerin ve iyi patronların kazandığı yer burasıdır. Yapay zekaya katılmazsanız, onun size katılmaması, aksine sizi bölmesi ve neslinizin tükenmesi riskiyle karşı karşıya kalırsınız.
Okumaya devam etmek için abone olun
Bir yanıt yazın