Menu Close

Yapay Zekaya Hazır Bir İş Gücü Nasıl Oluşturulur?

Üretken yapay zeka inovasyonlarındaki yükseliş, iş dünyasında tamamen yeni bir dönemi başlatıyor. Bu teknolojiler, içerik üretimi ve rapor hazırlama gibi görevleri yeniden tanımlarken, aynı zamanda ilaç geliştirme ve hatta uzay aracı fırlatma gibi karmaşık faaliyetlere de destek sağlıyor.

Yapay zekanın kullanıma sunulması bir yandan belirli iş rollerini tamamen değiştirirken, öte yandan iş piyasası, ChatGPT, Bard, DALL-E2 ve Synthesia gibi üretken yapay zeka araçlarının yaygınlaşmasından bu yana istikrarlı bir şekilde büyüyen iş fırsatlarıyla dolup taşıyor.

Bu büyüyen değişimle birlikte, organizasyonların yapay zekaya uyum sağlayacak bir çalışan tabanı oluşturmanın kritik olduğunu anlamaları gerekiyor. Bu blog gönderimizde, kuruluşların artificial intelligence ile ilgili roller ve araçlardaki hızlı değişime uyum sağlayacak yeteneklere sahip bir iş gücü oluşturma konusunda yardımcı olabilecek bazı adımlara değineceğiz.

Yapay Zekaya Hazır Bir İş Gücü Nasıl Oluşturulur?
Yapay Zekaya Hazır Bir İş Gücü Nasıl Oluşturulur?

Yapay Zekanın İşletmeniz İçin Değer Teklifini Anlayın

Birçok şirket için yapay zeka, hızlı verimlilik artışı ve veri destekli içgörülerin vadettiği bir potansiyele sahiptir. Ancak yapay zekanın işletmelere ve sonuçlarına olan etkisi, bir firmanın evresine, büyüklüğüne, veri yeteneklerine ve sektöre özgü düzenleyici gereksinimlere bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir. Ayrıca, mevcut en acil sorunlar gibi faktörler de göz önüne alınmalıdır; örneğin, pazarlama süresi, müşteri kaybı, talep tahmini ve benzerleri gibi.

Örnek vermek gerekirse, bir hastane, hasta akışını daha iyi yönetmek amacıyla bir sohbet robotu kullanma ihtiyacını duyabilir veya hastanın vital bilgilerini düzenli olarak sunan bilgisayarlı görüntüleme sistemlerini kullanma zorunluluğu hissedebilir. Benzer şekilde, bir telekomünikasyon sağlayıcısı, müşteri şikayetlerini ele almak ve müşteri kaybını önlemek için bir yapay zeka asistanı mı yoksa daha iyi potansiyel müşteri belirlemesi yapabilen bir tahmin motoru ile desteklenen bir satış asistanına mı ihtiyaç duyduğunu değerlendirmelidir.

Kuruluşlar, yapay zeka stratejilerini ve çözümlerini değerlendirdikten sonra, en büyük yatırım getirisini elde edebilmek için nasıl bir ekip oluşturacaklarını net bir şekilde planlamalıdırlar.

Yapay zekada en iyi 8 araştırma ve tez konusu
Yapay zekada en iyi 8 araştırma ve tez konusu

Yapay Zeka Becerilerindeki Açıkları ve Fırsatları Belirleyin ve Değerlendirin

Yapay zeka, son derece geniş bir alandır ve çeşitli uzmanlık alanları, işletmelere önemli faydalar sağlayabilir. Ayrıca, bir işletmenin benimsemeyi düşündüğü yapay zeka stratejisi ve çözümleri, genellikle ideal ekibin yapısını belirler.

Veri analistlerinden veri ve yapay zeka mühendislerine, doğal dil işleme uzmanlarından yapay zeka araştırmacılarına kadar ihtiyaçlar, tamamen yapay zeka projesinin kapsamına göre değişebilir. Ancak, yapay zeka ile çalışan herkesin kesinlikle teknik bir uzman olması gerektiği yanılgısı hala devam etmektedir. Cevap hayır.

İşletmelerin temel olarak etkili çözümler geliştirebilecek veya mevcut pazardaki çözümleri minimal müdahale ile kullanabilecek ekiplere ihtiyacı vardır. Bu, çalışanların mevcut uzmanlık alanlarına, sektör bilgisine, öğrenme isteğine ve yapay zeka kavramlarını öğrenirken yardımcı olabilecek belirli alanlara odaklanma fırsatı bulabileceği anlamına gelir.

Örneğin, güçlü bir temelde doğrusal cebir ve kodlama bilgisi, yapay zeka öğrenimine sağlam bir temel sağlayabilir. Ancak yapay zeka sistemleriyle çalışmak isteyen herkesin yalnızca bu alanlarda uzman olması gerekmeyebilir.

Örneğin, bir finans analisti, machine learning tabanlı finansal modeller oluşturmayı veya bu modelleri ayarlamayı kolayca öğrenebilir. Bir tıp araştırmacısı, önceden eğitilmiş görüntü işleme modellerini kullanarak yıllarca süren tıbbi araştırmaları tarayabilir. İnsan kaynakları ekipleri, veri analitiği aracılığıyla gelişmiş çalışan içgörüleri elde etmek gibi konularda nasıl yarar sağlanacağını öğrenebilir.

Yapay zeka becerilerini kapatma amacıyla, işletmelerin kurum içi uzmanlarla ve danışmanlarla birlikte çalışma veya mevcut personeli eğitme fırsatları arasında seçenekleri vardır. Ancak eğitim programlarının hem verimliliğini hem de etkililiğini sağlamak için bu tür bir eğitime önem vermek önemlidir.

2023'te Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında bir kariyere nasıl başlanır?
2023'te Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında bir kariyere nasıl başlanır?

Etkili Eğitim ve Beceri Geliştirme Programları Kullanın

İster yapay zeka becerilerini sıfırdan geliştirmek olsun, ister mevcut beceri boşluklarını kapatmak için eğitim olsun, kuruluşlar ilgi çekici, güncel ve ilgili eğitim içeriğinin olmadığı durumlarda değerli eğitimler sunamayacaktır. 

EĞİTİM İÇERİĞİNİN UYGUNLUĞUNU VE GÜNCELLİĞİNİ SAĞLAYIN

Hızla gelişen yapay zeka ortamıyla birlikte yeni yapay zeka becerileri ortaya çıkıyor. Örneğin, “üretken yapay zeka”ya atıfta bulunan LinkedIn iş ilanları geçen yıla göre 36 kat arttı. Üretken yapay zeka rollerindeki bu büyüme, daha sonra, Dünya Ekonomik Forumu’nun geleceğin 1 numaralı işi olarak gördüğü  hızlı mühendislik gibi ilgili becerilere olan talebi de artırdı. Diğer yaygın talep gören yapay zeka becerilerinden bazıları arasında kritik veri ve algoritma zorluklarını çözme ve otomasyon için yapay zeka modelleri oluşturma yer alıyor.

İlgili eğitim programlarını düzenlerken kuruluşların talep gören rolleri ve sonraki becerileri de takip etmesi gerekir. Örneğin, hızlı mühendislik, etkili yönlendirmeler kullanarak dil modellerine ince ayar yapma becerisini gerektirir. Yetişen iş gücü için, eğitim içeriğinin yalnızca geleneksel yapay zeka becerilerine değil aynı zamanda dil bilimi, problem bildirimi anlayışı ve büyük dil modellerinin temel kavramlarının bir karışımına da odaklanmasını sağlamak faydalı olabilir. 

BEKLENTİLERİ YÖNETİN

Yeniden beceri kazandırma ve beceri geliştirme programları oluştururken akılda tutulması gereken diğer önemli unsurlar, kurs süresi, ekip ve kaynak yönetiminin yanı sıra, hem öğrencilerin hem de süpervizörlerin beklentilerinin, ne iş teslimatlarının ne de eğitim çıktılarının etkilenmemesini sağlayacak şekilde yönetilmesidir. 

Ayrıca tüm çalışan gruplarının aynı düzeyde veya türde yapay zeka eğitimi istemeyeceğini anlamak da zorunludur. Örneğin, yönetici liderlik ekibindekilerin yapay zeka sisteminin çıktılarına göre kararlar alması gerekiyor ve bu nedenle sistemin kullanımdaki diğerleriyle nasıl karşılaştırıldığına odaklanacak; yapay zeka çözümlerinin sağladığı başarının nasıl ölçüleceği; ve uygulama sürecinin neleri içereceğini anlamak.

Buna karşılık, yapay zeka mühendisi olmayı öğrenmek isteyenlerin, analitik eleştirel düşünmeyle birlikte yapay zeka çözümlerinin geliştirilmesini oluşturmak ve yönetmek için gereken tüm temel becerilere hakim olmaları gerekir. Yöneticiler, günlük işlerini optimize etmeye ve büyümeyi mümkün kılmaya yardımcı olan yapay zeka özelliklerinden en iyi şekilde yararlanmaya odaklanacak.

ETKİLEŞİMİ SÜRDÜRÜN

Katılımcılar öğrenme yolculuğunun herhangi bir noktasında ilgilerini kaybettiğinde eğitim programı etkisiz hale gelir. Neyse ki günümüzde kuruluşlar, içeriği düzenlerken, ilgi çekici görevler verirken, katılımcıların ilerlemesini sürekli olarak takip ederken ve farklı çalışan gruplarının gelişen yapay zeka yeterlilik düzeylerine dayalı olarak eğitim çabalarına ince ayar yaparken yapay zekanın kendisini bir araç olarak kullanma fırsatına sahip. 

AR/VR tabanlı eğitim vermekten yapay zekanın bir öğrencinin sınıfa katılım düzeyini nasıl tespit edebildiğini göstermeye kadar, günümüzde eğitmenlerin öğrenmenin sıkıcı bir süreç olmadığından emin olmak için birden fazla yolu var. 

Ancak programa katılım, işgücünün ilerlemesiyle sonuçlanmıyorsa hiçbir değer taşımaz; bu yalnızca uygulamalı öğrenme yoluyla ölçülebilen bir şeydir.

yapay-zeka-sağlık
yapay-zeka-sağlık

Çalışanların Yeni Becerilerini Kullanmaları İçin Yollar Yaratın

Kuruluşlar yapay zeka eğitimine ve yetenek geliştirmeye yatırım yaptıklarında, bu çabaları daha da ileri taşımanın yollarını bulmalı ve çalışanlarını öğrendikleri becerileri belirli iş sorunlarını çözmek için yaratıcı ve alışılmışın dışında yöntemlerle uygulamaya teşvik etmelidirler. Yetenek açığı sorunuyla karşı karşıya kalmamak için.

Örneğin, kuruluşlar, büyük yapay zeka ekiplerini işe almak yerine, ekiplerinin bir veya iki deneyimli yapay zeka uzmanını işe almayı düşünebilirler veya GitHub CoPilot gibi düşük kodlama bilgisi gerektirmeyen platformlar ve Robotik Süreç Otomasyonu gibi çözümlerden yararlanabilirler. Bu sayede yapay zekayı bir araç olarak kullanarak yetenek açığını kapatma yoluna gidebilirler.

Buna ek olarak, içsel rekabetin teşvik edildiği sağlıklı yarışmalar, bilgi paylaşım oturumları, hackathonlar veya kuluçka programları gibi etkinlikler, kuruluşlara inovasyon kültürünü geliştirme ve çalışanlarını sürekli öğrenmeye teşvik etme konusunda yardımcı olabilir. Bu tür yaklaşımlar, eğitim programlarının etkinliğini değerlendirmede de önemli araçlar olarak kullanılabilir.

Sonuç olarak, kuruluşların rekabetçi yapay zeka ekipleri oluşturmak ve yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmak için şirket içi yapay zeka yeteneklerinden, kurumsal iç eğitim programları ile daha fazla beceri kazanmış uzmanlardan, harici yapay zeka danışmanlarından ve yeni beceri geliştirme yöntemlerinden faydalanmaları gerekmektedir.

İşletmeler deneme yanılma yöntemlerini benimseyerek, yapay zeka olanaklarından en iyi şekilde yararlanırken zaman ve maliyet yükünü azaltabilirler. Bu bütünsel yaklaşım, işgücünün her kesimini, deneyim seviyesine bakılmaksızın kapsamlı bir yapay zeka hazırlığıyla donatma fırsatı sunar.

en_USEnglish