Oto role IT, które można przekształcić na bardziej atrakcyjne w dobie AI:
Programiści → AI-Native Developers - Specjalizacja w integrowaniu AI/ML do aplikacji - Prompt engineering i fine-tuning modeli - Tworzenie AI-powered aplikacji i interfejsów
Administratorzy systemów → Cloud & AI Infrastructure Engineers - Zarządzanie infrastrukturą AI (GPU clusters, ML pipelines) - Automatyzacja z wykorzystaniem AI - Optymalizacja kosztów i wydajności systemów AI
Testerzy → AI Quality Assurance Engineers - Testowanie systemów AI/ML na bias i fairness - Walidacja modeli i ich predykcji - Tworzenie frameworków do testowania AI
Analitycy danych → AI Product Managers - Definiowanie strategii AI w produktach - Współpraca między zespołami technicznymi a biznesowymi - Etyczne wdrażanie rozwiązań AI
DevOps → MLOps Engineers - Budowanie pipeline'ów dla modeli ML - Monitoring i deployment modeli AI - Zarządzanie cyklem życia modeli
Cybersecurity → AI Security Specialists - Ochrona przed atakami na systemy AI - Audyt bezpieczeństwa modeli ML - AI-powered threat detection
UX/UI Designers → AI Experience Designers - Projektowanie interfejsów konwersacyjnych - UX dla aplikacji AI (chatboty, voice interfaces) - Etyczne projektowanie interakcji człowiek-AI
Kluczowa jest kombinacja dotychczasowej wiedzy technicznej z nowymi kompetencjami AI/ML.
@JamesJoyce: No z tym drugim zdaniem się zgodzę, bo może zmienić podejście, ale tylko w danym sektorze, a nie globalnie, przynajmniej moim zdaniem ale jak to bywa z takimi przewidywaniami, time will tell :)
@JamesJoyce: Jemu chyba bardziej chodziło o to, że wiele projektów rzuca buzzwordy jak to będą wdrażać/produkowac GenAI\LLMy\cokolwiek z AI, żeby przyciągnąć szum i pieniądze, a kończy się zwykłym wrapperem.
Uwaga Tuskoboty!!! Zmiana narracji!!! Teraz wysyłanie wojskowych samolotów po celebrytów jest bohaterskie i wspaniałe! Kto pyta o koszt ten ruska onuca!!!
Może komuś się przyda.
Oto role IT, które można przekształcić na bardziej atrakcyjne w dobie AI:
Programiści → AI-Native Developers
- Specjalizacja w integrowaniu AI/ML do aplikacji
- Prompt engineering i fine-tuning modeli
- Tworzenie AI-powered aplikacji i interfejsów
Administratorzy systemów → Cloud & AI Infrastructure Engineers
- Zarządzanie infrastrukturą AI (GPU clusters, ML pipelines)
- Automatyzacja z wykorzystaniem AI
- Optymalizacja kosztów i wydajności systemów AI
Testerzy → AI Quality Assurance Engineers
- Testowanie systemów AI/ML na bias i fairness
- Walidacja modeli i ich predykcji
- Tworzenie frameworków do testowania AI
Analitycy danych → AI Product Managers
- Definiowanie strategii AI w produktach
- Współpraca między zespołami technicznymi a biznesowymi
- Etyczne wdrażanie rozwiązań AI
DevOps → MLOps Engineers
- Budowanie pipeline'ów dla modeli ML
- Monitoring i deployment modeli AI
- Zarządzanie cyklem życia modeli
Cybersecurity → AI Security Specialists
- Ochrona przed atakami na systemy AI
- Audyt bezpieczeństwa modeli ML
- AI-powered threat detection
UX/UI Designers → AI Experience Designers
- Projektowanie interfejsów konwersacyjnych
- UX dla aplikacji AI (chatboty, voice interfaces)
- Etyczne projektowanie interakcji człowiek-AI
Kluczowa jest kombinacja dotychczasowej wiedzy technicznej z nowymi kompetencjami AI/ML.
No z tym drugim zdaniem się zgodzę, bo może zmienić podejście, ale tylko w danym sektorze, a nie globalnie, przynajmniej moim zdaniem ale jak to bywa z takimi przewidywaniami, time will tell :)
Jemu chyba bardziej chodziło o to, że wiele projektów rzuca buzzwordy jak to będą wdrażać/produkowac GenAI\LLMy\cokolwiek z AI, żeby przyciągnąć szum i pieniądze, a kończy się zwykłym wrapperem.