Yapay zeka uzmanları ne yapar? | İş dünyasında yapay zeka #64

Yapay zeka hayatımızın giderek daha fazla alanını etkiliyor ve bu alandaki profesyonellere olan talep artmaya devam ediyor. Yapay zeka alanındaki işler az değil; çok sayıda var. Çevrimiçi mağazalardaki öneri algoritmalarından otonom arabalara ve akıllı tıbbi teşhislere kadar yapay zeka uzmanlarının işleri dolu.

Hem büyük şirketlerde hem de küçük işletmelerde, şirketlerin daha verimli çalışmasını sağlamak için gelişmiş algoritmalar ve veri analitiği tasarlayan ve uygulayan uzmanlara yönelik artan bir talep var. Peki bir yapay zeka uzmanının işi neye benzer ve neden bu tür yeteneklere yatırım yapmaya değer?

Yapay zeka uzmanı. Tanım ve sorumluluklar

Yapay zeka uzmanı, programlama bilgisini veri analizi becerileriyle birleştiren, modern makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) teknolojilerini uygulayan kişidir. Sorumlulukları arasında süreçleri otomatikleştirmek veya büyük veri kümelerini analiz etmek için algoritmalar oluşturmak yer alır.

Yapay zeka teknik bir alan olmasına rağmen, yapay zeka profesyonelleri arasında daha az titiz yeteneklere sahip insan sıkıntısı da yok. Mühendislere ek olarak, bazıları yapay zeka etiği ve hukuku konusunda uzmanlaşıyor ve ayrıca pazarlama içeriği veya sohbet robotları oluşturmak için yapay zeka araçlarını kullanan geliştiriciler de var. Yapay zeka işleri aynı zamanda proje yönetimini ve başkalarının yapay zeka araçlarını giderek daha verimli kullanmasını sağlayan eğitim ve öğretim faaliyetlerini de içerir.

Ancak yapay zeka uzmanlarının en yakın merkezini oluşturan mesleklere odaklanalım.

yapay zeka mühendisi

Yapay zeka mühendisi, sohbet robotları, sesli asistanlar veya bilgisayar oyunları gibi yapay zekaya dayalı sistemler tasarlayan, oluşturan ve test eden kişidir.

Yapay zekanın gerçek dünya sorunlarına uygulanmasını sağlayan araçlar, sistemler ve süreçler geliştirmeye odaklanır. ABD'de ortalama maaş yıllık yaklaşık 113.000 $'dır (Glassdoor'a göre, 2022).

Yapay zeka mühendisinin sorumluluklarına örnekler şunları içerir:

• Yapay zeka geliştirme ve üretim altyapısının oluşturulması ve yönetimi – örneğin, konuşma tanıma uygulamalarında kullanılan yapay zeka algoritmalarını iyileştirmeyi amaçlayan bir veri yönetim sistemi,
• Kuruluşun karar verme süreçlerini iyileştirmek için istatistiksel analiz yapmak ve sonuçları yorumlamak - örneğin, öneri algoritmalarını iyileştirmek için mobil uygulama kullanım kalıplarını belirlemek,
• veri bilimi ekibi için yapay zeka altyapılarının otomatikleştirilmesi ; örneğin, yapay zeka modellerinin dağıtılması sürecini otomatikleştiren komut dosyaları ve araçlar oluşturarak inovasyonun üretime daha hızlı geçmesini sağlamak.

Kaynak: DALL-E 3, istem: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Makine öğrenimi mühendisi

Yapay zeka çalışmaları makine öğrenimi (ML) mühendisleri için neler içerir? ML'ler, makine öğreniminden sorumlu yapay zeka sistemlerinin tasarlanması ve bunların sürdürülmesi ve iyileştirilmesiyle ilgilenmektedir. Başka bir deyişle, verilerden öğrenen ve performanslarını otomatik olarak artıran algoritmalar oluşturup optimize ediyorlar. Sorumlulukları arasında şunlar yer almaktadır:

• Makine öğrenimi algoritmalarının uygulanması – örneğin, bir e-ticaret ürün öneri sistemi için gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesi ve uygulanması,
• Yapay zeka sistemleriyle deneyler ve testler yürütmek - örneğin, hangisinin müşteri davranışını en iyi tahmin ettiğini değerlendirmek için çeşitli tahmin modelleri için A/B testleri düzenlemek,
• Makine öğrenimi sistemlerinin tasarımı ve geliştirilmesi – örneğin, pazar verilerinin analizine dayalı olarak pazarlama stratejilerini gerçek zamanlı olarak otomatik olarak ayarlayan yeni bir makine öğrenimi sistemi oluşturmak.

Onların çalışmaları sayesinde, örneğin Siri ve Alexa gibi giderek daha iyi işleyen ses asistanlarının keyfini çıkarabiliyoruz. Maaşları yılda ortalama 123.000 dolar civarında.

Veri Mühendisi

Veri mühendisleri, büyük miktarda bilgi toplamak ve işlemek için gerekli altyapıyı oluşturur ve bu bilgilerden değerli bilgiler ve bilgiler elde etmek için akışını ve analizini denetler. Bu yapay zeka çalışması alanıyla çevrimiçi mağazalar, veriye dayalı pazarlama sistemleri tarafından oluşturulan satış tahminlerine dayanarak envanterlerini optimize edebilir.

Veri mühendisleri veya veri mühendisleri, ham verileri toplayan, yöneten ve iş analistleri ve verileri iş amaçları doğrultusunda yorumlamakla ilgilenen diğer profesyoneller için yararlı bilgilere dönüştüren sistemler oluşturur.

Buradaki ortalama yıllık maaş 104.000 dolar.

Robotik mühendisi

Robotik mühendisleri, fiziksel ortamda çeşitli görevleri yerine getirebilecek robotlar oluşturmak ve programlamak için çalışıyorlar.

Yapay zeka çalışmaları birçok sektörde kullanılıyor. En ünlü örneklerden biri Tesla ve General Motors gibi otomotiv devlerinin üretim bantlarında araba montajında ​​kullanılan robotlardır. Robotik mühendislerinin verimliliği bu nedenle araç sürücüleri ve yolcular için araç kalitesi ve güvenliği anlamına geliyor. Yıllık maaşlar genellikle 99.000 dolar civarındadır.

Kaynak: DALL-E 3, istem: Marta M. Kania

(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Veri bilimcisi

Aynı anda harika bir programcı, deneyimli bir istatistikçi olmak ve şirketin faaliyet gösterdiği sektör hakkında derin bir anlayışa sahip olmak mümkün mü? Ayrıca yapay zeka alanında çalışan bu kişi, analizlerini ve tahminlerini ilgi çekici infografikler ve grafiklerle sunarak mükemmel iletişim becerileri sergileyebilir mi?

Bunlar, birçok şirketin veri bilimcilerinden talep ettiği taleplerdir.

Bir veri uzmanı, verilerle finans şirketlerinin kredi dolandırıcılığının gizli kalıplarını ortaya çıkarmasına veya geçmiş verilerin yatırım getirisi olasılığının en yüksek olduğu yerlere yatırım yapmasına yardımcı olabilir. Böyle bir uzmanın yıllık ortalama 113.000 dolar maaşı var.

Yapay Zeka Etik Uzmanı

Bir yapay zeka etiği uzmanı, yapay zekayla ilgili ahlak ve düzenleme sorunlarıyla ilgilenir. Yapay zeka alanında bu tür çalışmalar yapan bir kişinin ana ilgi alanları şunlardır:

• Yapay zekanın insan, toplum, çevre üzerindeki etkisini incelemek ve değerlendirmek,
• Alanına yönelik etik ilke ve standartların geliştirilmesi,
• Şirketin son kullanıcılara sağladığı araçların kullanımına ilişkin şirketin AI politikalarının ve düzenlemelerinin oluşturulması,
• Kuruluşun geliştirdiği çözümlerin hukuka uygunluğunun sağlanması.

Böyle bir uzmanın desteği, yeni teknolojilerin entegre edilmesinde paha biçilmez olabilir; kuruluşların halkla ilişkiler risklerini ve çoğu zaman yapay zeka tabanlı çözümlerin uygun şekilde uygulanmaması durumunda ortaya çıkabilecek yasal sorunları atlamasına olanak tanır. Ortalama olarak böyle bir uzman yılda yaklaşık 100.000 dolar kazanıyor.

İstem mühendisi

Hızlı mühendis, yapay zeka tabanlı sistemlerle iletişim kurmak veya yaratıcılıklarını teşvik etmek için kullanılan metinleri veya soruları oluşturan ve özelleştiren kişidir.

Bu nispeten yeni konum, dil modelleri (örneğin, GPT-4) gibi üretken yapay zekadaki son gelişmeleri içermektedir. Hızlı mühendis, arzu edilen, anlamlı ve etik yanıtlar üretmek için bu modellerle "konuşmaktan" sorumludur.

Yapay zeka çalışma uzmanları işletmenizin büyümesine nasıl katkıda bulunabilir?

Yapay zekaya dayalı kendi çözümlerinizi yaratmak veya kullanıma hazır çözümleri uygulamak, şirketinizi hızla çok modern bir organizasyona dönüştürebilir. Yapay zeka alanında çalışmak zor bir alan, dolayısıyla yapay zeka uzmanlarının maaşları oldukça yüksek.

Ancak onlar sayesinde şunları yapabilirsiniz:

• İşi, yenilikçi ve yaratıcı süreçleri otomatikleştirerek zamandan ve paradan tasarruf ederek operasyon verimliliğini artırmak,
• Müşterilerini, üretim veya lojistik süreçlerinin ayrıntılarını daha iyi anlamak için verileri toplamak, düzenlemek ve analiz etmek ,
• Verileri sonuçlandırın ve böylece daha doğru iş kararları vererek paradan tasarruf edin.

İşte bazı örnekler:

1. Talebi tahmin etmek ve tedarik zincirini optimize etmek – daha verimli envanter yönetimi sağlar ve maliyetleri azaltır,
2. Reklam hedefleme gibi pazarlama ve satış otomasyonu kampanyanın etkinliğini artırır ve yatırım getirisini artırır,
3. Müşteri ihtiyaçlarının ve memnuniyetinin analizi – tekliflerin pazar beklentilerine uygun hale getirilmesine yardımcı olur,
4. Dolandırıcılık tespiti ve risk analizi – mali kayıplara ve dolandırıcılığa karşı koruma sağlar,
5. Müşteri hizmetleri otomasyonu (sohbet robotları) – müşteri hizmetlerini daha düşük maliyetle iyileştirir,
6. İçeriğin ve önerilerin kişiselleştirilmesi – kişiselleştirilmiş teklifler aracılığıyla etkileşimi ve satışları artırır,
7. Kuruluş için halkla ilişkiler içeriğini hızlı bir şekilde oluşturmak için benzersiz bir bilgi istemleri kitaplığı oluşturmak, dış iletişimleri daha kolay ve daha hızlı hale getirmek.

Şirketinizin süreçlerini veya hizmetlerini müşteriler için optimize etmek amacıyla yapay zeka çalışmalarını nerede uygulayabileceğini düşünmeye değer.

İşe alma veya dış kaynak kullanımı – Yapay Zeka yeteneğini nasıl daha etkili bir şekilde yönetebilirsiniz?

Maliyet-performans analizi, birçok küçük şirket için, yapay zeka tabanlı sistemleri desteklemek için tam zamanlı bir şirket içi BT departmanı kiralayıp oluşturmaktansa, serbest çalışan bir kişiyle veya dışarıdan bir şirketle çalışmanın daha karlı olabileceğini gösteriyor.

Bağımsız uzmanlarla işbirliği, yapay zeka çalışmasının ilk aşamasında özellikle çekici görünüyor. Bunun nedeni, teknolojiye ve insan kaynaklarına büyük yatırımlardan kaçınmalarıdır. Aynı zamanda şirket büyüdükçe kolaylıkla ölçeklenebilecek üst düzey uzmanlara ve hazır çözümlere erişim sağlarlar.

Ancak uzun vadeli bir stratejiyi akılda tutmakta fayda var. Bir şirket, yapay zekanın kullanımını işin birçok alanında genişletirse, bir noktada temel iş süreçleri üzerinde tam kontrole sahip olacak bir şirket içi ekip oluşturmak daha uygun maliyetli olabilir.

Yapay zeka çalışması – özet

Yapay zeka, becerileri ileri teknik bilgiyle iş ve müşteri ihtiyaçlarını anlama becerisini birleştiren profesyoneller için umut verici yeni kariyer fırsatlarının önünü açıyor.

Yapay zeka uygulamaları çeşitli sektörlerde yaygınlaştıkça bu tür yeteneklere olan talep de artacak. Mühendislik ve işletme becerilerinin benzersiz birleşimi, yapay zeka alanında çalışmayı yeni teknolojiler alanındaki en ilginç alanlardan biri haline getiriyor.

Yapay zeka alanında çalışmak ilginizi çekiyorsa şimdi öğrenmeye ve proje portföyünüzü oluşturmaya başlamanın tam zamanı.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
5. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
6. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
7. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
8. Otomatik sosyal medya gönderileri
9. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
10. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
11. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
12. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
13. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
14. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
15. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
16. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
17. Yönetici için yapay zeka araçları
18. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
19. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
20. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
21. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
22. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
23. Otomatik belge işleme
24. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
25. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
26. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
27. İş Zekası Nedir?
28. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
29. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
30. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
31. İçerik yönetiminde yapay zeka
32. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
33. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
34. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
35. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
36. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
37. Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
38. Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
39. Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
40. ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
41. Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
42. İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
43. Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
44. AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
45. AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyasına yönelik en önemli teknoloji trendleri
46. Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
47. Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
48. AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
49. Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
50. Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
51. Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
52. Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
53. Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
54. Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
55. Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
56. Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
57. İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
58. 2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
59. Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
60. Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
61. B2B kişiselleştirme için yapay zeka
62. ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
63. Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
64. 2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
65. Yapay zeka uzmanları ne yapar?