La inteligencia synthetic generativa (IA) ofrece interesantes oportunidades profesionales tanto para los whizzes de tecnología como para los expertos en negocios. A diferencia de los tipos anteriores de tecnologías, hay dos pistas que uno puede seguir, ya sea construyendo IA o empleando IA para construir sus negocios.
Investigación reciente realizada por Aditya ChallapallyLíder de la ciencia aplicada de Microsoft, explora estas dos pistas para el éxito de la IA.
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Para los profesionales de TI, significa ofrecer soluciones rápidamente para mantenerse a la vanguardia de aumentar los cambios comerciales rápidos: el pista de carrera técnica. “Los profesionales de TI deben explorar activamente nuevas herramientas como GitHub Copilot, Cursor, Claude Code y otros para mantenerse a la vanguardia”, dijo Challapally a ZDNET. En muchas organizaciones, he visto a los desarrolladores ganar rápidamente una reputación como coders 10X simplemente aprovechando estas herramientas de manera efectiva, y esa ventaja tiende a persistir incluso cuando otros se ponen al día “.
Desde una perspectiva comercial, la IA generativa no puede operar en un vacío técnico, se necesitan expertos en materia expertos en IA para adaptar la tecnología a requisitos comerciales específicos, ese es el Monitor de carrera de experiencia en el dominio. “A medida que los modelos de IA se vuelven más mercantilizados, el conocimiento de dominio especializado se vuelve cada vez más valioso”, dijo Challapally. “Lo que distingue a los verdaderos expertos es su profunda comprensión de su industria específica combinada con la capacidad de identificar dónde y cómo la Gen AI puede aplicarse efectivamente dentro de ella”. A menudo, advirtió, los bots por sí solos no pueden transmitir un conocimiento tan específico.
Entrevistando a 50 líderes empresariales sobre su necesidad de perspicacia de IA, Challapally descubrió que el conocimiento profundo de la IA tiene una gran demanda, y las necesidades de habilidades técnicas y conocimientos de negocios están convergiendo. “Los líderes calificaron esto como aún más importante que la gestión tradicional de proyectos o las tareas relacionadas con los negocios, como traer una visión de producto convincente o coordinar bien”, dijo.
¿Cómo tienen éxito las mejores personas no técnicas y aumentan sus carreras rápidamente en IA? (Calificaciones promedio en una escala de 1-10)
- Entiende la tecnología en profundidad (10)
- Visión del producto (7)
- Puede hacer o hace un requisito de producto (6)
- Requisitos de recopilación y defensa (5)
Los líderes empresariales citan la necesidad más intensa en este momento “es para los profesionales que unen a ambos mundos, aquellos que entienden profundamente los requisitos comerciales al tiempo que comprenden los fundamentos técnicos de la IA”, dijo. En lugar de tecnólogos puros, buscan individuos que combinen la perspicacia comercial tradicional con la alfabetización técnica. Este es el tipo de personas que pueden crear visiones de productos, comprender conceptos de codificación básicos y reunir requisitos sofisticados que alinean las capacidades tecnológicas con los objetivos comerciales “.
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Para aquellos en el lado técnico, es importante “dominar el arte de incitar a estas herramientas a ofrecer resultados precisos”, dijo Challapally. “Realmente creo que la verdadera fortaleza para los profesionales de TI ahora radica en su capacidad para administrar varios agentes y herramientas de codificación de manera eficiente”.
Al mismo tiempo, se dio cuenta de que “algunos desarrolladores experimentados tienden a subestimar estas nuevas herramientas, descartarlas como trucos para los novatos. Sin embargo, estas herramientas pueden racionalizar significativamente los flujos de trabajo y tareas de codificación más pequeños, y aquellos que los aprovechan de ellos los encuentran extremadamente útiles”.
Los principales profesionales, continuó, “dedica tiempo cada semana para experimentar con modelos emergentes, marcos y herramientas, incluso si descartan la gran mayoría de ellos”.
Challapally proporcionó los siguientes consejos a los profesionales de la tecnología:
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- Apegarse a los principios fundamentales de desarrollo de software program. “Estas herramientas hacen que los principios tradicionales de ingeniería de software program del diseño modular, el buen pensamiento de diseño de sistemas y la comprensión de los requisitos de los productos sean aún más importantes”, dijo. “He visto a los profesionales de TI utilizar un desarrollo súper rápido, habilitado por AI, además de un buen pensamiento de productos o negocios para sobrealimentar sus carreras”.
- Aprender. “Tome de dos a cuatro semanas y concéntrese en el conocimiento basic”, dijo. “Aprenda los conceptos básicos de la IA y la Generación de la Generación de AI, familiarizarse con las herramientas populares como ChatGPT y Dall-E, y desarrolle habilidades de ingeniería rápidas esenciales. Con un poco de esfuerzo, se puede solicitar a estos LLM a hacer grandes cosas”.
- Conviértete en un maestro rápido. “Informar es la habilidad más essential para usar con éxito la Generación AI y, por lo common, tarda de cuatro a seis semanas en dominar”, aconsejó. “Los profesionales deben progresar de tareas simples de entrada/salida a técnicas avanzadas como la solicitud de multicanal y el formato JSON. El objetivo es lograr salidas consistentes y repetibles de LLM y evaluar con precisión las capacidades de Gen AI para tareas específicas”.
- Elija una ruta avanzada. “Una vez que tenga los conceptos básicos técnicos, deberá decidir cómo especializarse dependiendo de su contexto profesional”, dijo. “Los profesionales empresariales probablemente quieran centrarse en la arquitectura de sistemas, el flujo de datos y la integración de Gen AI. Los profesionales independientes, por otro lado, necesitan dominar las herramientas de bajo código/sin código y aprender la codificación básica con la ayuda de LLMS, permitiendo una rápida prototipos y desarrollo”.
En el lado comercial, las cosas aún no están en el punto en que las habilidades técnicas difíciles ya no son necesarias para el desarrollo de aplicaciones. “La IA hoy es bastante buena para construir aplicaciones simples, obteniendo aproximadamente el 80% del camino allí”, dijo Challapally. “Pero terminar ese último 20% todavía necesita conocimientos técnicos reales para la depuración y hacer que las cosas funcionen en el mundo actual. Esto podría mejorar al 95% pronto, pero solo para aplicaciones directas”.
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Para los profesionales de negocios, Challapally ofrece los siguientes consejos:
- Mapee el panorama de IA de su industria. “Pase de dos o tres semanas estudiando aplicaciones Gen AI existentes en su campo”, aconsejó. “Comprender implementaciones exitosas, intentos fallidos y oportunidades emergentes”.
- Comprender el comportamiento del usuario. “Invierta tiempo en comprender cómo los usuarios de su industria interactúan con los sistemas de IA”, dijo. “Puedes hacer esto fácilmente probando las principales herramientas de IA en tu campo”.
- Saber cómo comercializar. “A medida que proliferan las aplicaciones de Gen AI, una de las mejores cosas que un profesional de negocios puede aprender es aprender cómo hacer que su aplicación Gen AI se destaque y llame la atención”.
