20 Lời Khuyên Cho Chuyên Gia Muốn Tham Gia Lĩnh Vực AI và Generative AI

Bắt Đầu Nhỏ

Stephen Bohanon của Alkami khuyên các chuyên gia nên bắt đầu hành trình AI bằng cách tận dụng các công cụ để nâng cao công việc hiện tại và tăng năng suất. Giai đoạn ban đầu này cho phép các cá nhân có được kinh nghiệm thực tế về AI mà không cảm thấy quá tải. Khi đã thoải mái, họ có thể khám phá cách AI có thể chuyển đổi các quy trình làm việc rộng hơn và các khía cạnh kinh doanh của họ. Cách tiếp cận bắt đầu nhỏ này thúc đẩy một quá trình học tập dần dần và xây dựng sự tự tin.

Tránh Suy Nghĩ Rằng Chỉ AI Là Đủ

Tammy Sons của Tn Nursery cảnh báo không nên xem AI như một "giải pháp nhanh chóng". Bà lưu ý rằng mặc dù AI có thể mạnh mẽ, nhưng nó không phải là một giải pháp độc lập. Nội dung và giải pháp do AI tạo ra thường yêu cầu sự điều chỉnh, nghiên cứu và viết lại của con người để thực sự hiệu quả. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của sự giám sát của con người và chuyên môn trong lĩnh vực để tối đa hóa giá trị của AI.

Nghiên Cứu Kỹ Lưỡng

Liam Collins của Proxis nhấn mạnh rằng hiểu biết về AI không phải là một khái niệm nhị phân về việc là kỹ thuật hay phi kỹ thuật. Ông khuyên nên đọc các whitepaper, đặc biệt là về an toàn AI và các công nghệ AI tiên tiến. Ông cũng gợi ý học tập thực hành thông qua Jupyter Notebooks, hướng dẫn, tinh chỉnh mô hình và triển khai điểm cuối để nắm bắt các nguyên tắc cơ bản về kỹ thuật. Một cách tiếp cận cân bằng giữa kiến thức lý thuyết và thực tế là rất quan trọng.

Tiếp Cận AI Như Một Người Dùng

Rob Davis của NOVUS khuyến khích các chuyên gia "nhảy vào và thử nghiệm" với các công cụ AI như một người dùng. Chi phí gia nhập thấp giúp nó dễ tiếp cận và hiểu được mong muốn và kỳ vọng của con người liên quan đến công nghệ sẽ được đánh giá cao. Mặc dù các kỹ năng dữ liệu kỹ thuật là cần thiết, nhưng kiến thức sâu về trải nghiệm người dùng cũng quan trọng không kém.

Ưu Tiên Nắm Vững Các Khái Niệm AI Nền Tảng

Tiến sĩ Malcolm Adams của Avid Solutions Intl nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nắm vững các khái niệm AI nền tảng như machine learning, neural networks và natural language processing (NLP). Ông cũng khuyên nên cập nhật các công cụ như PyTorch và TensorFlow, và các mô hình generative như GANs và transformers. Kết hợp các kỹ năng kỹ thuật với sự sáng tạo là chìa khóa, và xây dựng các dự án cá nhân hoặc đóng góp vào các sáng kiến có thể thể hiện chuyên môn.

Khám Phá Các Lớp Học Trực Tuyến Miễn Phí

Allen Kopelman của Nationwide Payment Systems Inc. gợi ý khám phá các lớp học trực tuyến miễn phí có sẵn để học AI. Ông nhấn mạnh rằng AI sẽ tồn tại nhưng sẽ không thay thế con người trong tương lai gần. Thay vào đó, những cá nhân được đào tạo về AI có khả năng sẽ thay thế những người không được đào tạo. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết của việc học tập và nâng cao kỹ năng liên tục.

Hiểu Thuật Toán Và Mạng Nơ-ron

Daniel Levy của GovernmentOfficeFurniture.com khuyên các chuyên gia nên hiểu thuật toán và mạng nơ-ron để có được lợi thế trong lĩnh vực AI. Ông cũng khuyên nên biết ngành mục tiêu để cung cấp các giải pháp phù hợp. Tìm kiếm giáo dục, làm việc trong các dự án và kết nối với các cộng đồng AI là điều cần thiết cho sự thăng tiến trong sự nghiệp.

Tìm Thị Trường Ngách Của Bạn

Khurram Akhtar của Programmers Force gợi ý tập trung vào một thị trường ngách cụ thể trong generative AI, chẳng hạn như prompt engineering, AI đạo đức hoặc AI cho các ngành cụ thể. Chuyên môn hóa giúp các cá nhân nổi bật và xây dựng chuyên môn trong nhu cầu cao. Luôn tò mò và thử nghiệm là rất quan trọng trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này.

Đóng Góp Vào Các Dự Án Mã Nguồn Mở Hoặc Thực Hành

AyoOluwa Nihinlola của uLesson Education Limited khuyến khích đóng góp vào các dự án mã nguồn mở hoặc xây dựng các ứng dụng nhỏ bằng các công cụ như OpenAI APIs. Các dự án thực hành, chẳng hạn như tạo chatbot hoặc tạo nội dung, cung cấp kinh nghiệm thực tế và thể hiện kỹ năng. Cách tiếp cận này làm nổi bật giá trị của ứng dụng thực tế.

Phát Triển Kỹ Năng Kỹ Thuật, Tư Duy Phản Biện Và Giao Tiếp

Elise Awwad của DeVry University nhấn mạnh rằng generative AI sẽ tăng cường nỗ lực của con người, chứ không thay thế nó. Do đó, các chuyên gia cần phát triển không chỉ các kỹ năng kỹ thuật mà còn cả kỹ năng tư duy phản biện và giao tiếp để tích hợp hiệu quả các đầu ra AI vào bối cảnh tổ chức của họ.

Làm Chủ Prompt Engineering

Saheer Nelliparamban của ZilMoney nhấn mạnh tầm quan trọng của việc làm chủ prompt engineering vì nó là xương sống của generative AI. Biết cách tạo ra các đầu vào chính xác tối đa hóa tiềm năng của AI và đảm bảo đầu ra chất lượng. Kết hợp điều này với sự hiểu biết sâu sắc về đạo đức và các ứng dụng thực tế là điều cần thiết để tạo ra các giải pháp có tác động.

Có Cái Nhìn Dài Hạn

Nora Herting của ImageThink khuyến khích các chuyên gia có cái nhìn dài hạn, xem xét cách nhân bản hóa AI có thể tạo ra các giao tiếp và thực hành hợp tác, sáng tạo và hiệu quả hơn. Quan điểm này nhấn mạnh yếu tố con người trong việc áp dụng AI.

Định Vị Bản Thân Về Phía Kinh Doanh Của AI

Barbara Wittmann của IT Zeitgeist LLC khuyên các tài năng mới nên định vị bản thân về phía kinh doanh của AI, đóng vai trò là chuyên gia quy trình và liên lạc kinh doanh với công nghệ. Tập trung vào việc hiểu các quy trình đầu cuối và làm chủ nghệ thuật đặt câu hỏi là rất quan trọng. Quan điểm này nhấn mạnh tầm quan trọng của các kỹ năng mềm và kỹ năng con người.

Xem Xét Các Vấn Đề Đạo Đức

Nikola Minkov của Serpact nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xem xét các tác động đạo đức của generative AI trong cuộc sống hàng ngày. Xã hội cần đảm bảo các giải pháp AI phù hợp với các giá trị của nó và có thể giữ an toàn cho tất cả dữ liệu cá nhân. Điều này làm nổi bật tầm quan trọng ngày càng tăng của việc phát triển AI đạo đức.

Hiểu 'Tại Sao' Đằng Sau AI

Brandon Aversano của Alloy Market nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu "tại sao" đằng sau generative AI, không chỉ là "như thế nào". Ông khuyến khích đi sâu vào các ứng dụng thực tế và giải quyết các vấn đề có ý nghĩa. Xây dựng các dự án thể hiện sự sáng tạo và giá trị thực tế là điều cần thiết, cùng với việc duy trì đạo đức và tính minh bạch.

Theo Đuổi Đam Mê Của Bạn

Einaras von Gravrock của CUBE3.AI khuyên các chuyên gia nên theo đuổi đam mê của họ trong lĩnh vực AI. Ông gợi ý tập trung vào điều gì khiến họ hứng thú nhất—cho dù đó là nghệ thuật, khoa học hay kinh doanh—và khám phá cách AI có thể khuếch đại tác động của họ. Kết hợp chuyên môn độc đáo với khả năng của AI, luôn tò mò và chấp nhận thất bại là chìa khóa để thành công.

Hãy Là Người Học Hỏi

Brad Benbow của Prolific nhấn mạnh rằng trong một lĩnh vực thay đổi nhanh chóng như AI, mọi người sẽ luôn học hỏi. Ông khuyên nên đặt câu hỏi, lắng nghe kỹ, tìm kiếm lời khuyên từ những người có kinh nghiệm hơn và đưa lời khuyên đó vào thực tế. Cách tiếp cận cởi mở, ham học hỏi này chính xác là những gì các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm.

Kết Hợp Chuyên Môn Lĩnh Vực Với Kiến Thức AI

Maneesh Sharma của LambdaTest nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kết hợp chuyên môn sâu trong lĩnh vực với kiến thức về AI. Ông nói rằng những nhà đổi mới thực sự sẽ là những người thực sự hiểu lĩnh vực của họ và có thể kết nối kiến thức đó với khả năng của AI. Nó không chỉ là về việc xây dựng công nghệ; mà là về việc giải quyết các vấn đề thực tế và thúc đẩy tác động kinh doanh ở những nơi quan trọng nhất.

Vượt Qua Giới Hạn

Cory McNeley của UHY Consulting khuyến khích thách thức hiện trạng, vì AI có thể dẫn đến những đột phá độc đáo. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đẩy công nghệ đến giới hạn của nó và học cách tận dụng AI để nâng cao hiệu quả.

Đóng Vai Trò Là Cầu Nối Cho Các Vấn Đề Kinh Doanh Và Giải Pháp AI

Samuel Darwin của Sparkle khuyên các chuyên gia nên tập trung vào việc trở thành cầu nối giữa các vấn đề kinh doanh và các giải pháp AI. Kỹ năng có giá trị nhất là khả năng chuyển đổi các khả năng AI phức tạp thành tác động kinh doanh rõ ràng. Điều này liên quan đến việc hiểu các thách thức kinh doanh cốt lõi và trình bày cách AI có thể biến chúng thành cơ hội.

Việc thâm nhập vào lĩnh vực AI và generative AI đòi hỏi một cách tiếp cận đa diện kết hợp các kỹ năng kỹ thuật với kỹ năng mềm, kiến thức lý thuyết với kinh nghiệm thực tế và tư duy học tập dài hạn. Bằng cách làm theo 20 lời khuyên này từ các thành viên của Forbes Business Council, các chuyên gia có thể điều hướng hiệu quả thế giới AI không ngừng phát triển và định vị bản thân để thành công trong lĩnh vực năng động này. Điều quan trọng là bắt đầu nhỏ, luôn tò mò, liên tục học hỏi và tập trung vào cách AI có thể giải quyết các vấn đề thực tế và thúc đẩy sự thay đổi tích cực. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng các cá nhân không chỉ theo kịp những tiến bộ công nghệ mà còn đóng góp một cách có ý nghĩa vào sự phát triển và ứng dụng của AI. Tương lai của công việc ngày càng gắn liền với AI, và những người chấp nhận những nguyên tắc này sẽ được trang bị tốt để phát triển trong kỷ nguyên mới thú vị này. Hơn nữa, điều cần thiết là phải nhấn mạnh các cân nhắc về đạo đức liên quan đến AI, đảm bảo rằng sự phát triển và triển khai của nó phù hợp với các giá trị xã hội. Bằng cách tích hợp những hiểu biết và lời khuyên này, các chuyên gia có thể tự tin bắt đầu một sự nghiệp bổ ích và có tác động trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Bối cảnh không ngừng phát triển này chứa đầy những khả năng và một cách tiếp cận chủ động, có khả năng thích ứng sẽ là chìa khóa để mở khóa chúng.