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AI 또는 생성 AI 분야 진입을 위한 전문가 20가지 팁

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AI 및 생성 AI 분야 진입을 위한 전문가 20가지 팁

인공지능(AI)과 생성 AI의 영역은 빠르게 진화하고 있으며, 기업 운영 방식을 변화시키고 전문가들에게 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 그러나 이 역동적인 분야는 AI 분야에서 경력을 시작하거나 발전시키려는 사람들에게는 벅차게 느껴질 수 있습니다. AI의 복잡성을 효과적으로 헤쳐나가기 위해서는 기초 개념에 대한 확실한 이해, 끊임없는 변화에 적응하려는 의지, 그리고 실용적인 학습 접근 방식이 필요합니다. 이 글에서는 Forbes Business Council 회원 20명의 통찰력을 바탕으로 전문가들이 AI 또는 생성 AI 영역에 진입하는 데 도움이 되는 실용적인 팁을 제공합니다.

1. 작은 것부터 시작하기

Alkami의 Stephen Bohanon은 전문가들에게 현재 업무를 개선하고 생산성을 높이기 위해 도구를 활용하여 AI 여정을 시작할 것을 권장합니다. 이 초기 단계에서는 압도감을 느끼지 않고 실질적인 AI 경험을 얻을 수 있습니다. 익숙해지면 AI가 더 광범위한 업무 프로세스와 비즈니스 측면을 어떻게 변화시킬 수 있는지 탐색할 수 있습니다. 작은 것부터 시작하는 이러한 접근 방식은 점진적인 학습 곡선을 촉진하고 자신감을 키워줍니다.

2. AI만으로는 충분하다고 생각하지 않기

Tn Nursery의 Tammy Sons는 AI를 '빠른 해결책'으로 보는 것에 대해 경고합니다. 그녀는 AI가 강력할 수 있지만 독립적인 솔루션은 아니라고 지적합니다. AI로 생성된 콘텐츠와 솔루션은 진정으로 효과를 발휘하기 위해 인간의 조정, 연구 및 재작성이 필요한 경우가 많습니다. 이는 AI의 가치를 극대화하는 데 있어 인간의 감독과 도메인 전문 지식의 중요성을 강조합니다.

3. 연구하기

Proxis의 Liam Collins는 AI를 이해하는 것이 기술적이거나 비기술적인 이분법적인 개념이 아니라고 강조합니다. 그는 특히 AI 안전 및 첨단 AI 기술에 대한 백서를 읽을 것을 권장합니다. 또한 Jupyter Notebooks, 튜토리얼, 모델 미세 조정 및 엔드포인트 배포를 통해 기술적 기본 사항을 파악하기 위한 실습 학습을 제안합니다. 이론적 지식과 실용적 지식의 균형 잡힌 접근 방식이 중요합니다.

4. 사용자처럼 AI에 접근하기

NOVUS의 Rob Davis는 전문가들에게 사용자로서 AI 도구를 "뛰어들어 가지고 놀아볼 것"을 권장합니다. 진입 비용이 저렴하여 접근성이 높으며, 기술과 관련된 인간의 욕구와 기대를 이해하는 것이 매우 중요합니다. 기술 데이터 기술이 필수적이지만 사용자 경험에 대한 깊은 지식도 똑같이 중요합니다.

5. 기초 AI 개념 마스터링 우선시하기

Avid Solutions Intl의 Dr. Malcolm Adams는 머신 러닝, 신경망 및 자연어 처리(NLP)와 같은 기초 AI 개념을 마스터하는 것의 중요성을 강조합니다. 또한 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 도구와 GAN 및 트랜스포머와 같은 생성 모델에 대한 최신 정보를 유지할 것을 권장합니다. 기술적 기술과 창의성을 결합하는 것이 핵심이며, 개인 프로젝트를 구축하거나 이니셔티브에 기여하는 것이 전문 지식을 보여줄 수 있습니다.

6. 무료 온라인 수업 탐색하기

Nationwide Payment Systems Inc.의 Allen Kopelman은 AI 학습을 위해 제공되는 수많은 무료 온라인 수업을 탐색할 것을 제안합니다. 그는 AI가 여기에 머물 것이지만 곧 인간을 대체하지는 않을 것이라고 강조합니다. 대신 AI 교육을 받은 개인이 그렇지 않은 사람들을 대신할 가능성이 높습니다. 이는 지속적인 학습과 기술 향상의 필요성을 강조합니다.

7. 알고리즘 및 신경망 이해하기

GovernmentOfficeFurniture.com의 Daniel Levy는 전문가들에게 AI 분야에서 우위를 점하기 위해 알고리즘과 신경망을 이해할 것을 권장합니다. 또한 맞춤형 솔루션을 제공하기 위해 목표 산업을 아는 것이 좋습니다. 교육을 받고, 프로젝트를 진행하고, AI 커뮤니티와 연결하는 것이 경력 발전에 필수적입니다.

8. 틈새 시장 찾기

Programmers Force의 Khurram Akhtar는 프롬프트 엔지니어링, 윤리적 AI 또는 특정 산업 분야의 AI와 같이 생성 AI 내에서 특정 틈새 시장에 집중할 것을 제안합니다. 전문화는 개인이 두각을 나타내고 수요가 많은 전문 지식을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이 빠르게 진화하는 분야에서는 호기심을 유지하고 실험하는 것이 중요합니다.

9. 오픈 소스 또는 실습 프로젝트에 기여하기

uLesson Education Limited의 AyoOluwa Nihinlola는 OpenAI API와 같은 도구를 사용하여 오픈 소스 프로젝트에 기여하거나 작은 애플리케이션을 구축할 것을 권장합니다. 챗봇을 만들거나 콘텐츠를 생성하는 것과 같은 실습 프로젝트는 실제 경험을 제공하고 기술을 보여줍니다. 이러한 접근 방식은 실용적인 적용의 가치를 강조합니다.

10. 기술, 비판적 사고 및 의사 소통 능력 개발하기

DeVry University의 Elise Awwad는 생성 AI가 인간의 노력을 증강할 것이며 대체하지 않을 것이라고 강조합니다. 따라서 전문가들은 기술적 기술뿐만 아니라 AI 출력을 조직적 맥락에 효과적으로 통합하기 위한 비판적 사고 및 의사 소통 능력도 개발해야 합니다.

11. 프롬프트 엔지니어링 마스터하기

ZilMoney의 Saheer Nelliparamban은 프롬프트 엔지니어링이 생성 AI의 근간이므로 프롬프트 엔지니어링을 마스터하는 것의 중요성을 강조합니다. 정확한 입력을 만드는 방법을 알면 AI의 잠재력을 극대화하고 고품질 출력을 보장할 수 있습니다. 이를 윤리 및 실제 응용에 대한 강력한 이해와 결합하는 것이 영향력 있는 솔루션을 만드는 데 필수적입니다.

12. 장기적인 관점 취하기

ImageThink의 Nora Herting은 AI를 인간화하는 것이 어떻게 더 창의적이고 협력적이며 생산적인 포용적 커뮤니케이션과 관행을 만들 수 있는지 고려하여 장기적인 관점을 취할 것을 권장합니다. 이러한 관점은 AI 채택에서 인간적 요소를 강조합니다.

13. AI의 비즈니스 측면에 자리매김하기

IT Zeitgeist LLC의 Barbara Wittmann은 새로운 인재에게 AI의 비즈니스 측면에 자리매김하여 프로세스 전문가 및 기술에 대한 비즈니스 연락 담당자 역할을 할 것을 권장합니다. 엔드투엔드 프로세스를 이해하고 질문하는 기술을 마스터하는 데 집중하는 것이 중요합니다. 이러한 관점은 소프트 스킬과 대인 관계 기술의 중요성을 강조합니다.

14. 윤리적 고려 사항 검토하기

Serpact의 Nikola Minkov는 일상 생활에서 생성 AI의 윤리적 의미를 검토하는 것의 중요성을 강조합니다. 사회는 AI 솔루션이 사회적 가치에 부합하고 모든 개인 데이터를 안전하게 유지할 수 있도록 해야 합니다. 이는 윤리적 AI 개발의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다.

15. AI의 '이유' 이해하기

Alloy Market의 Brandon Aversano는 생성 AI의 '방법'뿐만 아니라 '이유'를 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 그는 실제 응용 분야를 탐구하고 의미 있는 문제를 해결할 것을 권장합니다. 창의성과 실용적인 가치를 보여주는 프로젝트를 구축하는 것이 윤리와 투명성을 유지하는 것과 함께 필수적입니다.

16. 열정 추구하기

CUBE3.AI의 Einaras von Gravrock은 전문가들에게 AI 분야 내에서 자신의 열정을 추구할 것을 권장합니다. 그는 예술, 과학 또는 비즈니스 등 가장 흥미로운 분야에 집중하고 AI가 어떻게 자신의 영향을 증폭시킬 수 있는지 탐색할 것을 제안합니다. 고유한 전문 지식과 AI의 가능성을 결합하고, 호기심을 유지하고, 실패를 포용하는 것이 성공의 열쇠입니다.

17. 학습자가 되기

Prolific의 Brad Benbow는 AI처럼 빠르게 변화하는 분야에서는 모든 사람이 항상 배우고 있을 것이라고 강조합니다. 그는 질문하고, 잘 듣고, 경험이 많은 개인에게 조언을 구하고, 그 조언을 실천할 것을 권장합니다. 이러한 열정적이고 개방적인 접근 방식은 고용주가 찾고 있는 것입니다.

18. 도메인 전문 지식과 AI 지식 결합하기

LambdaTest의 Maneesh Sharma는 깊은 도메인 전문 지식과 AI 노하우를 결합하는 것의 중요성을 강조합니다. 그는 진정한 혁신가는 자신의 분야를 진정으로 이해하고 그 지식을 AI의 기능과 연결할 수 있는 사람들이 될 것이라고 말합니다. 기술을 구축하는 것뿐만 아니라 실제 문제를 해결하고 가장 중요한 곳에서 비즈니스 영향을 미치는 것입니다.

19. 한계 밀어붙이기

UHY Consulting의 Cory McNeley는 AI가 독특한 돌파구로 이어질 수 있으므로 현상 유지를 깨뜨릴 것을 권장합니다. 그는 기술을 한계까지 밀어붙이고 AI를 활용하여 효율성을 높이는 방법을 배우는 것의 중요성을 강조합니다.

20. 비즈니스 문제와 AI 솔루션의 다리 역할 하기

Sparkle의 Samuel Darwin은 전문가들에게 비즈니스 문제와 AI 솔루션 사이의 다리가 되는 데 집중할 것을 권장합니다. 가장 가치 있는 기술은 복잡한 AI 기능을 명확한 비즈니스 영향으로 변환하는 능력입니다. 여기에는 핵심 비즈니스 과제를 이해하고 AI가 이를 어떻게 기회로 전환할 수 있는지 명확히 설명하는 것이 포함됩니다.

AI 및 생성 AI 분야에 진입하려면 기술적 능력과 소프트 스킬, 이론적 지식과 실제 경험, 장기적인 학습 사고방식을 결합한 다각적인 접근 방식이 필요합니다. Forbes Business Council 회원들의 20가지 팁을 따르면 전문가들은 끊임없이 진화하는 AI 세계를 효과적으로 탐색하고 이 역동적인 분야에서 성공을 위한 입지를 다질 수 있습니다. 핵심은 작은 것부터 시작하여 호기심을 유지하고 지속적으로 배우며 AI가 실제 문제를 해결하고 긍정적인 변화를 이끌어내는 데 집중하는 것입니다. 이러한 접근 방식은 개인이 기술 발전에 발맞추는 것뿐만 아니라 AI의 개발 및 응용에 의미 있게 기여할 수 있도록 보장합니다. 미래의 업무는 AI와 점점 더 얽혀 있으며, 이러한 원칙을 수용하는 사람들은 이 흥미로운 새로운 시대에서 번성할 수 있는 준비가 잘 되어 있을 것입니다. 또한 AI와 관련된 윤리적 고려 사항을 강조하여 AI의 개발 및 구현이 사회적 가치에 부합하도록 하는 것이 필수적입니다. 이러한 통찰력과 조언을 통합함으로써 전문가들은 인공지능 분야에서 보람 있고 영향력 있는 경력을 자신 있게 시작할 수 있습니다. 이 끊임없이 진화하는 환경은 가능성으로 가득 차 있으며, 적극적이고 적응 가능한 접근 방식이 이를 여는 열쇠가 될 것입니다.