到目前为止,我们已经讨论了传统路径,了解了每个人在做什么。但是,在GenAI时代,与众不同的差异化因素在哪里?
学习者的一个普遍观念是继续消费学习内容。虽然学习基础知识很重要,但开始练习和实验以建立对所学概念的直观理解也同样重要。
此外,构建 AI 解决方案的关键组成部分是了解 AI 是否合适,其中包括将业务问题映射到正确的技术解决方案的能力。如果开始步骤本身做错了,那么就不能指望实施的解决方案以有意义的方式满足业务目标。
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此外,数据科学更多地被视为一种技术角色,但实际上,它的成功商数很大程度上取决于经常被低估的技能,即与利益相关者合作。确保将来自不同背景和专业知识的利益相关者纳入其中发挥着关键作用。
即使该模型显示出良好的结果,由于缺乏清晰度和将这些结果与业务结果联系起来的能力,该模型仍然可能无法被采用。这种差距可以通过有效的沟通技巧来解决。
最后,在 AI 方法中以数据为先。任何人工智能模型的成功都取决于数据。此外,找到相信 AI 功能和可能性的 AI 拥护者,同时了解相关风险。
有了这些技能,我祝愿你在人工智能领域有一个辉煌的职业生涯。 Vidhi Chugh 是一位人工智能战略家和数字化转型领导者,致力于产品、科学和工程的交叉领域,以构建可扩展的机器学习系统。她是一位屡获殊荣的创新领袖、作家和国际演讲者。她的使命是使机器学习民主化,并打破行话,让每个人都成为这一转型的一部分。
原文标题:How to Standout and Safeguard Your Job in the Generative AI Era
原文链接:https://www.kdnuggets.com/how-to-standout-and-safeguard-your-job-in-the-generative-ai-era
作者:Vidhi Chugh
编译:LCR