AI నైపుణ్యాలు అంటే ఏమిటి? సూటిగా గైడ్.

ఆసక్తిగా, భయాందోళనకు గురిచేస్తున్నారా లేదా బజ్‌వర్డ్‌లతో నిండిపోయారా? అదే. AI నైపుణ్యాలు కన్ఫెట్టిలాగా విసిరివేయబడుతుంది, అయినప్పటికీ ఇది ఒక సాధారణ ఆలోచనను దాచిపెడుతుంది: మీరు ఏమి చేయగలరు - ఆచరణాత్మకంగా - AIని రూపొందించడం, ఉపయోగించడం, నిర్వహించడం మరియు ప్రశ్నించడం తద్వారా ఇది ప్రజలకు నిజంగా సహాయపడుతుంది. ఈ గైడ్ దానిని వాస్తవ పరంగా వివరిస్తుంది, ఉదాహరణలు, పోలిక పట్టిక మరియు కొన్ని నిజాయితీగల అంశాలతో, ఎందుకంటే అది ఎలా ఉంటుందో మీకు తెలుసు.

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 AI ఏ పరిశ్రమలకు అంతరాయం కలిగిస్తుంది?
ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఫైనాన్స్, రిటైల్, తయారీ మరియు లాజిస్టిక్‌లను AI ఎలా పునర్నిర్మిస్తుంది.

🔗 AI కంపెనీని ఎలా ప్రారంభించాలి
AI స్టార్టప్‌ను నిర్మించడానికి, ప్రారంభించడానికి మరియు అభివృద్ధి చేయడానికి దశల వారీ రోడ్‌మ్యాప్.

🔗 సేవగా AI అంటే ఏమిటి
భారీ మౌలిక సదుపాయాలు లేకుండా స్కేలబుల్ AI సాధనాలను అందించే AIaaS మోడల్.

🔗 AI ఇంజనీర్లు ఏమి చేస్తారు?
ఆధునిక AI పాత్రలలో బాధ్యతలు, నైపుణ్యాలు మరియు రోజువారీ వర్క్‌ఫ్లోలు.

AI నైపుణ్యాలు అంటే ఏమిటి? త్వరిత, మానవ నిర్వచనం 🧠

AI నైపుణ్యాలు అనేవి మీరు AI వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి, సమగ్రపరచడానికి, మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి అనుమతించే సామర్థ్యాలు - అంతేకాకుండా వాటిని నిజమైన పనిలో బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించుకునే తీర్పు. అవి సాంకేతిక పరిజ్ఞానం, డేటా అక్షరాస్యత, ఉత్పత్తి జ్ఞానం మరియు ప్రమాద అవగాహనను కలిగి ఉంటాయి. మీరు ఒక గజిబిజి సమస్యను తీసుకోగలిగితే, దానిని సరైన డేటా మరియు మోడల్‌తో సరిపోల్చగలిగితే, పరిష్కారాన్ని అమలు చేయగలరు లేదా ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయగలరు మరియు ప్రజలు విశ్వసించేంత న్యాయమైన మరియు నమ్మదగినదా అని ధృవీకరించగలిగితే - అదే ప్రధానం. ఏ నైపుణ్యాలు ముఖ్యమైనవో రూపొందించే విధాన సందర్భం మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల కోసం, AI మరియు నైపుణ్యాలపై OECD యొక్క దీర్ఘకాలిక పనిని చూడండి. [1]

మంచి AI నైపుణ్యాలు అంటే ఏమిటి ✅

మంచివారు ఒకేసారి మూడు పనులు చేస్తారు:

1. విలువను తగ్గించండి
   మీరు ఒక అస్పష్టమైన వ్యాపార అవసరాన్ని పని చేసే AI ఫీచర్ లేదా వర్క్‌ఫ్లోగా మారుస్తారు, అది సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది లేదా డబ్బు సంపాదించిపెడుతుంది. ఇప్పుడు తర్వాత కాదు.

2. సురక్షితంగా స్కేల్ చేయండి
   మీ పని పరిశీలనకు సిద్ధంగా ఉంది: ఇది తగినంతగా వివరించదగినది, గోప్యత-అవగాహన కలిగి ఉంటుంది, పర్యవేక్షించబడుతుంది మరియు ఇది అందంగా దిగజారుస్తుంది. NIST యొక్క AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ విశ్వసనీయతకు స్తంభాలుగా చెల్లుబాటు, భద్రత, వివరణాత్మకత, గోప్యతా మెరుగుదల, న్యాయబద్ధత మరియు జవాబుదారీతనం వంటి లక్షణాలను హైలైట్ చేస్తుంది. [2]

3. ప్రజలతో చక్కగా ఆడుకోండి
   మీరు మనుషులతో కలిసి డిజైన్ చేస్తారు: స్పష్టమైన ఇంటర్‌ఫేస్‌లు, ఫీడ్‌బ్యాక్ సైకిల్స్, ఆప్ట్-అవుట్‌లు మరియు స్మార్ట్ డిఫాల్ట్‌లు. ఇది మాయాజాలం కాదు - ఇది కొంత గణితం మరియు కొంత వినయంతో కూడిన మంచి ఉత్పత్తి పని.

AI నైపుణ్యాల ఐదు స్తంభాలు 🏗️

వీటిని పేర్చగల పొరలుగా భావించండి. అవును, ఆ రూపకం కొంచెం ఊగుతూ ఉంటుంది - టాపింగ్స్ జోడిస్తూ ఉండే శాండ్‌విచ్ లాంటిది - కానీ అది పనిచేస్తుంది.

1. సాంకేతిక కోర్

   • డేటా రాంగ్లింగ్, పైథాన్ లేదా ఇలాంటివి, వెక్టరైజేషన్ బేసిక్స్, SQL

   • మోడల్ ఎంపిక & ఫైన్-ట్యూనింగ్, సత్వర డిజైన్ & మూల్యాంకనం

   • తిరిగి పొందడం & ఆర్కెస్ట్రేషన్ నమూనాలు, పర్యవేక్షణ, పరిశీలనా సామర్థ్యం

2. డేటా & కొలత

   • డేటా నాణ్యత, లేబులింగ్, వెర్షన్ చేయడం

   • ఫలితాలను ప్రతిబింబించే కొలమానాలు, కేవలం ఖచ్చితత్వాన్ని మాత్రమే కాదు

   • A/B పరీక్ష, ఆఫ్‌లైన్ vs ఆన్‌లైన్ అంచనాలు, డ్రిఫ్ట్ గుర్తింపు

3. ఉత్పత్తి & డెలివరీ

   • అవకాశాల పరిమాణం, ROI కేసులు, వినియోగదారు పరిశోధన

   • AI UX నమూనాలు: అనిశ్చితి, ఉల్లేఖనాలు, తిరస్కరణలు, ఫాల్‌బ్యాక్‌లు

   • పరిమితుల మధ్య బాధ్యతాయుతంగా షిప్పింగ్

4. రిస్క్, పాలన మరియు సమ్మతి

   • విధానాలు మరియు ప్రమాణాలను వివరించడం; ML జీవితచక్రానికి నియంత్రణలను మ్యాపింగ్ చేయడం

   • డాక్యుమెంటేషన్, ట్రేసబిలిటీ, సంఘటన ప్రతిస్పందన

   • EU AI చట్టం యొక్క రిస్క్-ఆధారిత విధానం వంటి నిబంధనలలో రిస్క్ వర్గాలు మరియు అధిక-రిస్క్ ఉపయోగాలను అర్థం చేసుకోవడం. [3]

5. AI ని పెంచే మానవ నైపుణ్యాలు

   • విశ్లేషణాత్మక ఆలోచన, నాయకత్వం, సామాజిక ప్రభావం మరియు ప్రతిభ అభివృద్ధి యజమానుల సర్వేలలో AI అక్షరాస్యతతో పాటు స్థానం సంపాదించడం కొనసాగుతోంది (WEF, 2025). [4]

పోలిక పట్టిక: AI నైపుణ్యాలను వేగంగా సాధన చేయడానికి సాధనాలు 🧰

ఇది సమగ్రమైనది కాదు మరియు అవును, పదజాలం ఉద్దేశపూర్వకంగా కొంచెం అసమానంగా ఉంది; ఫీల్డ్ నుండి నిజమైన గమనికలు ఇలా కనిపిస్తాయి...

చిన్న గమనిక: ధరలు ఎల్లప్పుడూ మారుతూ ఉంటాయి మరియు ఉచిత టైర్లు ప్రాంతాల వారీగా మారుతూ ఉంటాయి. దీనిని రసీదుగా కాకుండా ఒక ప్రోత్సాహకంగా పరిగణించండి.

డీప్ డైవ్ 1: మీరు LEGO ఇటుకల వలె పేర్చగల సాంకేతిక AI నైపుణ్యాలు 🧱

• మొదట డేటా అక్షరాస్యత : ప్రొఫైలింగ్, విలువలు లేని వ్యూహాలు, లీకేజ్ గోచాస్ మరియు ప్రాథమిక ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్. నిజాయితీగా చెప్పాలంటే, AIలో సగం తెలివైన కాపలాదారు పని.

• ప్రోగ్రామింగ్ బేసిక్స్ : పైథాన్, నోట్‌బుక్‌లు, ప్యాకేజీ పరిశుభ్రత, పునరుత్పత్తి. తరువాత మిమ్మల్ని వెంటాడని జాయిన్‌ల కోసం SQLని జోడించండి.

• మోడలింగ్ : రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) పైప్‌లైన్ ఎప్పుడు ఫైన్-ట్యూనింగ్‌ను అధిగమిస్తుందో తెలుసుకోండి; ఎంబెడ్డింగ్‌లు ఎక్కడ సరిపోతాయి; మరియు జనరేటివ్ వర్సెస్ ప్రిడిక్టివ్ టాస్క్‌లకు మూల్యాంకనం ఎలా భిన్నంగా ఉంటుందో తెలుసుకోండి.

• ప్రాంప్టింగ్ 2.0 : స్ట్రక్చర్డ్ ప్రాంప్ట్‌లు, టూల్ యూజ్/ఫంక్షన్ కాలింగ్ మరియు మల్టీ-టర్న్ ప్లానింగ్. మీ ప్రాంప్ట్‌లు పరీక్షించబడకపోతే, అవి ఉత్పత్తికి సిద్ధంగా లేవు.

• మూల్యాంకనం : BLEU లేదా ఖచ్చితత్వం-దృష్టాంత పరీక్షలు, విరుద్ధ కేసులు, గ్రౌండెడ్‌నెస్ మరియు మానవ సమీక్షకు మించి.

• LLMOps & MLOps : మోడల్ రిజిస్ట్రీలు, వంశం, కానరీ విడుదలలు, రోల్‌బ్యాక్ ప్లాన్‌లు. పరిశీలించదగినది ఐచ్ఛికం కాదు.

• భద్రత & గోప్యత : రహస్యాల నిర్వహణ, PII స్క్రబ్బింగ్, మరియు సత్వర ఇంజెక్షన్ కోసం రెడ్-టీమింగ్.

• డాక్యుమెంటేషన్ : డేటా మూలాలు, ఉద్దేశించిన ఉపయోగం, తెలిసిన వైఫల్య రీతులను వివరించే చిన్న, సజీవ పత్రాలు. భవిష్యత్తులో మీరు మీకు కృతజ్ఞతలు తెలుపుతారు.

మీరు నిర్మించేటప్పుడు ఉత్తర నక్షత్రాలు : NIST AI RMF విశ్వసనీయ వ్యవస్థల లక్షణాలను జాబితా చేస్తుంది - చెల్లుబాటు అయ్యే మరియు నమ్మదగిన; సురక్షితమైన; సురక్షితమైన మరియు స్థితిస్థాపకమైన; జవాబుదారీతనం మరియు పారదర్శకత; వివరించదగిన మరియు అర్థమయ్యే; గోప్యత-మెరుగైన; మరియు హానికరమైన పక్షపాతంతో న్యాయంగా నిర్వహించబడుతుంది. అంచనాలు మరియు రక్షణ పట్టాలను రూపొందించడానికి వీటిని ఉపయోగించండి. [2]

డీప్ డైవ్ 2: ఇంజనీర్లు కాని వారికి AI నైపుణ్యాలు-అవును, మీరు ఇక్కడికి చెందినవారు 🧩

విలువైనదిగా ఉండటానికి మీరు మొదటి నుండి నమూనాలను నిర్మించాల్సిన అవసరం లేదు. మూడు లేన్లు:

1. AI-అవేర్ వ్యాపార నిర్వాహకులు

   • మానవులను నియంత్రణలో ఉంచే మ్యాప్ ప్రక్రియలు మరియు స్పాట్ ఆటోమేషన్ పాయింట్లు.

   • మోడల్-కేంద్రీకృతంగా కాకుండా మానవ-కేంద్రీకృత ఫలిత కొలమానాలను నిర్వచించండి.

   • ఇంజనీర్లు అమలు చేయగల అవసరాలకు అనుగుణంగా అనువదించండి. EU AI చట్టం అధిక-రిస్క్ ఉపయోగాలకు బాధ్యతలతో రిస్క్-ఆధారిత విధానాన్ని తీసుకుంటుంది, కాబట్టి PMలు మరియు ops బృందాలకు కోడ్ మాత్రమే కాకుండా డాక్యుమెంటేషన్, పరీక్ష మరియు పోస్ట్-మార్కెట్ పర్యవేక్షణ నైపుణ్యాలు అవసరం. [3]

2. AI-అవగాహన కలిగిన సంభాషణకర్తలు

   • వినియోగదారు విద్య, అనిశ్చితి కోసం మైక్రోకాపీ మరియు ఎస్కలేషన్ మార్గాలను రూపొందించండి.

   • మెరిసే UI వెనుక పరిమితులను దాచకుండా, వాటిని వివరించడం ద్వారా నమ్మకాన్ని పెంచుకోండి.

3. ప్రజా నాయకులు

   • పరిపూరక నైపుణ్యాల కోసం నియామకాలు, AI సాధనాల ఆమోదయోగ్యమైన ఉపయోగంపై విధానాలను రూపొందించడం మరియు నైపుణ్యాల ఆడిట్‌లను నిర్వహించడం.

   • WEF యొక్క 2025 విశ్లేషణ AI అక్షరాస్యతతో పాటు విశ్లేషణాత్మక ఆలోచన మరియు నాయకత్వం కోసం డిమాండ్ పెరుగుతుందని సూచిస్తుంది; 2018 కంటే ఇప్పుడు ప్రజలు AI నైపుణ్యాలను జోడించే అవకాశం రెండు రెట్లు

డీప్ డైవ్ 3: పాలన మరియు నీతి - తక్కువగా అంచనా వేయబడిన కెరీర్ బూస్టర్ 🛡️

రిస్క్ పని అంటే కాగితపు పని కాదు. అది ఉత్పత్తి నాణ్యత.

• రిస్క్ వర్గాలు మరియు బాధ్యతలను తెలుసుకోండి . EU AI చట్టం టైర్డ్, రిస్క్-ఆధారిత విధానాన్ని (ఉదా., ఆమోదయోగ్యం కాని vs అధిక-రిస్క్) మరియు పారదర్శకత, నాణ్యత నిర్వహణ మరియు మానవ పర్యవేక్షణ వంటి విధులను అధికారికం చేస్తుంది. సాంకేతిక నియంత్రణలకు అవసరాలను మ్యాపింగ్ చేయడంలో నైపుణ్యాలను పెంపొందించుకోండి. [3]

• ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను స్వీకరించండి . జీవితచక్రం అంతటా ప్రమాదాన్ని గుర్తించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి NIST AI RMF ఒక భాగస్వామ్య భాషను అందిస్తుంది, ఇది రోజువారీ చెక్‌లిస్ట్‌లు మరియు డాష్‌బోర్డ్‌లుగా చక్కగా అనువదిస్తుంది. [2]

• ఆధారాలపై ఆధారపడి ఉండండి : AI నైపుణ్య డిమాండ్‌ను ఎలా మారుస్తుందో మరియు ఏ పాత్రలు అతిపెద్ద మార్పులను చూస్తాయో OECD ట్రాక్ చేస్తుంది (దేశాలలో ఆన్‌లైన్ ఖాళీల యొక్క పెద్ద-స్థాయి విశ్లేషణల ద్వారా). శిక్షణ మరియు నియామకాలను ప్లాన్ చేయడానికి మరియు ఒకే కంపెనీ కథ నుండి అతిగా సాధారణీకరించడాన్ని నివారించడానికి ఆ అంతర్దృష్టులను ఉపయోగించండి. [6][1]

డీప్ డైవ్ 4: AI నైపుణ్యాలకు మార్కెట్ సంకేతం 📈

మరియు వాటికి డబ్బు చెల్లిస్తారు 15 దేశాలలో 500 మిలియన్లకు పైగా ఉద్యోగ ప్రకటనలపై 2024 PwC విశ్లేషణ ప్రకారం, ~4.8× వేగవంతమైన ఉత్పాదకత వృద్ధిని చూస్తున్నాయని , దత్తత వ్యాప్తి చెందుతున్న కొద్దీ అధిక వేతనాల సంకేతాలు కనిపిస్తున్నాయని తేలింది. దానిని విధిగా కాకుండా దిశాత్మకమైనదిగా పరిగణించండి - కానీ ఇప్పుడు నైపుణ్యాన్ని పెంచుకోవడానికి ఇది ఒక ప్రోత్సాహకం. [7]

పద్ధతి గమనికలు: సర్వేలు (WEF వంటివి) ఆర్థిక వ్యవస్థలలో యజమాని అంచనాలను సంగ్రహిస్తాయి; ఖాళీ మరియు వేతన డేటా (OECD, PwC) గమనించిన మార్కెట్ ప్రవర్తనను ప్రతిబింబిస్తాయి. పద్ధతులు భిన్నంగా ఉంటాయి, కాబట్టి వాటిని కలిసి చదవండి మరియు ఒక-మూల నిశ్చయత కంటే ధృవీకరణ కోసం చూడండి. [4][6][7]

డీప్ డైవ్ 5: ఆచరణలో AI నైపుణ్యాలు ఏమిటి - జీవితంలో ఒక రోజు 🗓️

మీరు ఉత్పత్తిపై ఆసక్తి ఉన్న సాధారణవాది అని ఊహించుకోండి. మీ రోజు ఇలా ఉండవచ్చు:

• ఉదయం : నిన్నటి మానవ విశ్లేషణల నుండి వచ్చిన అభిప్రాయాలను తగ్గించడం, సముచిత ప్రశ్నలలో భ్రాంతులు వచ్చే చిక్కులను గమనించడం. మీరు తిరిగి పొందడాన్ని సర్దుబాటు చేసి, ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్‌లో ఒక పరిమితిని జోడిస్తారు.

• ఉదయం ఆలస్యంగా : మీ విడుదల నోట్స్ కోసం ఉద్దేశించిన ఉపయోగం యొక్క సారాంశాన్ని మరియు సాధారణ రిస్క్ స్టేట్‌మెంట్‌ను సంగ్రహించడానికి చట్టపరమైన సంస్థతో కలిసి పని చేయడం. నాటకీయత లేదు, స్పష్టత మాత్రమే.

• మధ్యాహ్నం : పవర్ వినియోగదారుల కోసం స్పష్టమైన ఆప్ట్-అవుట్‌తో, డిఫాల్ట్‌గా అనులేఖనాలను ఉపరితలపరిచే ఒక చిన్న ప్రయోగాన్ని షిప్పింగ్ చేస్తోంది. మీ మెట్రిక్ కేవలం క్లిక్-త్రూ కాదు-ఇది ఫిర్యాదు రేటు మరియు పని విజయం.

• రోజు ముగింపు : మోడల్ చాలా దూకుడుగా తిరస్కరించిన వైఫల్య కేసుపై చిన్న పోస్ట్‌మార్టం నిర్వహిస్తున్నారు. మీరు ఆ తిరస్కరణను జరుపుకుంటున్నారు ఎందుకంటే భద్రత ఒక లక్షణం, బగ్ కాదు. ఇది వింతగా సంతృప్తికరంగా ఉంది.

త్వరిత కాంపోజిట్ కేసు: మానవ హ్యాండ్‌ఆఫ్‌తో కూడిన రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ అసిస్టెంట్‌ను , సున్నితమైన ప్రాంప్ట్‌ల కోసం వారపు రెడ్-టీమ్ కసరత్తులను ప్రవేశపెట్టిన తర్వాత, ఒక మధ్య తరహా రిటైలర్ “నా ఆర్డర్ ఎక్కడ ఉంది?” అనే ఇమెయిల్‌లను 38% తగ్గించింది. విజయం మోడల్ ఒక్కటే కాదు; ఇది వర్క్‌ఫ్లో డిజైన్, ఎవాల్యుయేషన్ క్రమశిక్షణ మరియు సంఘటనలకు స్పష్టమైన యాజమాన్యం. (దృష్టాంతం కోసం మిశ్రమ ఉదాహరణ.)

ఇవి AI నైపుణ్యాలు ఎందుకంటే ఇవి సాంకేతిక టింకరింగ్‌ను ఉత్పత్తి తీర్పు మరియు పాలన నిబంధనలతో మిళితం చేస్తాయి.

నైపుణ్య పటం: ప్రారంభ నుండి ఉన్నత స్థాయి వరకు 🗺️

• ఫౌండేషన్

  • ప్రాంప్ట్‌లను చదవడం మరియు విమర్శించడం

  • సాధారణ RAG నమూనాలు

  • టాస్క్-నిర్దిష్ట పరీక్ష సెట్లతో ప్రాథమిక మూల్యాంకనాలు

  • స్పష్టమైన డాక్యుమెంటేషన్

• ఇంటర్మీడియట్

  • సాధన-ఉపయోగ ఆర్కెస్ట్రేషన్, బహుళ-మలుపు ప్రణాళిక

  • వెర్షన్‌తో డేటా పైప్‌లైన్‌లు

  • ఆఫ్‌లైన్ మరియు ఆన్‌లైన్ మూల్యాంకన రూపకల్పన

  • మోడల్ రిగ్రెషన్లకు సంఘటన ప్రతిస్పందన

• అధునాతనమైనది

  • డొమైన్ అనుసరణ, వివేకవంతమైన ఫైన్-ట్యూనింగ్

  • గోప్యతా పరిరక్షణ నమూనాలు

  • వాటాదారుల సమీక్షతో పక్షపాత ఆడిట్‌లు

  • ప్రోగ్రామ్-స్థాయి పాలన: డాష్‌బోర్డ్‌లు, రిస్క్ రిజిస్టర్‌లు, ఆమోదాలు

మీరు పాలసీ లేదా నాయకత్వంలో ఉంటే, ప్రధాన అధికార పరిధిలో అభివృద్ధి చెందుతున్న అవసరాలను కూడా ట్రాక్ చేయండి. EU AI చట్టం యొక్క అధికారిక వివరణాత్మక పేజీలు న్యాయవాదులు కాని వారికి మంచి ప్రైమర్‌లు. [3]

మీ AI నైపుణ్యాలను నిరూపించుకోవడానికి మినీ-పోర్ట్‌ఫోలియో ఆలోచనలు 🎒

• ముందు-మరియు-తర్వాత వర్క్‌ఫ్లో : మాన్యువల్ ప్రాసెస్‌ను చూపించు, ఆపై సమయం ఆదా, ఎర్రర్ రేట్లు మరియు మానవ తనిఖీలతో మీ AI-సహాయక వెర్షన్‌ను చూపండి.

• మూల్యాంకన నోట్‌బుక్ : ఎడ్జ్ కేసులతో కూడిన చిన్న పరీక్షా సెట్, అలాగే ప్రతి కేసు ఎందుకు ముఖ్యమైనదో వివరించే రీడ్‌మీ.

• ప్రాంప్ట్ కిట్ : తెలిసిన వైఫల్య రీతులు మరియు తగ్గింపుతో పునర్వినియోగించదగిన ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్లు.

• డెసిషన్ మెమో : మీ పరిష్కారాన్ని NIST విశ్వసనీయ-AI లక్షణాలకు-చెల్లుబాటు, గోప్యత, న్యాయబద్ధత మొదలైన వాటికి-అసంపూర్ణమైనప్పటికీ మ్యాప్ చేసే ఒక-పేజర్. పరిపూర్ణత కంటే పురోగతి. [2]

సాధారణ పురాణాలు, కొంచెం తొలగించబడ్డాయి 💥

• అపోహ: మీరు పీహెచ్‌డీ స్థాయి గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు అయి ఉండాలి.
  వాస్తవం: దృఢమైన పునాదులు సహాయపడతాయి, కానీ ఉత్పత్తి భావం, డేటా పరిశుభ్రత మరియు మూల్యాంకన క్రమశిక్షణ కూడా అంతే నిర్ణయాత్మకమైనవి.

• అపోహ: AI మానవ నైపుణ్యాలను భర్తీ చేస్తుంది.
  వాస్తవికత: AI స్వీకరణతో పాటు విశ్లేషణాత్మక ఆలోచన మరియు నాయకత్వం వంటి మానవ నైపుణ్యాలు కూడా పెరుగుతున్నాయని యజమానుల సర్వేలు చూపిస్తున్నాయి. వాటిని జత చేయండి, వాటిని వర్తకం చేయవద్దు. [4][5]

• అపోహ: సమ్మతి ఆవిష్కరణను చంపుతుంది.
  వాస్తవికత: రిస్క్-ఆధారిత, డాక్యుమెంట్ చేయబడిన విధానం వేగవంతం ఎందుకంటే ప్రతి ఒక్కరికీ ఆట నియమాలు తెలుసు. EU AI చట్టం సరిగ్గా అలాంటి నిర్మాణం. [3]

మీరు ఈరోజే ప్రారంభించగల సరళమైన, సౌకర్యవంతమైన నైపుణ్యాభివృద్ధి ప్రణాళిక 🗒️

• వారం 1 : పనిలో ఒక చిన్న సమస్యను ఎంచుకోండి. ప్రస్తుత ప్రక్రియను నీడగా మార్చండి. వినియోగదారు ఫలితాలను ప్రతిబింబించే విజయ కొలమానాలను రూపొందించండి.

• వారం 2 : హోస్ట్ చేయబడిన మోడల్‌తో ప్రోటోటైప్. అవసరమైతే తిరిగి పొందడం జోడించండి. మూడు ప్రత్యామ్నాయ ప్రాంప్ట్‌లను వ్రాయండి. లాగ్ వైఫల్యాలు.

• వారం 3 : తేలికైన మూల్యాంకన జీనును రూపొందించండి. 10 హార్డ్ ఎడ్జ్ కేసులు మరియు 10 సాధారణ వాటిని చేర్చండి. ఒక హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ పరీక్ష చేయండి.

• 4వ వారం : విశ్వసనీయ-AI లక్షణాలకు మ్యాప్ చేసే గార్డ్‌రైల్‌లను జోడించండి: గోప్యత, వివరణాత్మకత మరియు న్యాయమైన తనిఖీలు. తెలిసిన పరిమితులను డాక్యుమెంట్ చేయండి. ప్రస్తుత ఫలితాలు మరియు తదుపరి పునరావృత ప్రణాళిక.

ఇది ఆకర్షణీయంగా లేదు, కానీ అది సమ్మేళనం చేసే అలవాట్లను నిర్మిస్తుంది. మీరు తదుపరి ఏమి పరీక్షించాలో నిర్ణయించుకునేటప్పుడు విశ్వసనీయ లక్షణాల NIST జాబితా ఉపయోగకరమైన చెక్‌లిస్ట్. [2]

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు: సమావేశాల కోసం మీరు దొంగిలించగల చిన్న సమాధానాలు 🗣️

• కాబట్టి, AI నైపుణ్యాలు అంటే ఏమిటి?
  విలువను సురక్షితంగా అందించడానికి AI వ్యవస్థలను రూపొందించడం, సమగ్రపరచడం, మూల్యాంకనం చేయడం మరియు నిర్వహించడం వంటి సామర్థ్యాలు. మీకు నచ్చితే ఈ ఖచ్చితమైన పదజాలాన్ని ఉపయోగించండి.

• AI నైపుణ్యాలు vs డేటా నైపుణ్యాలు ఏమిటి?
  డేటా నైపుణ్యాలు AI ని ఫీడ్ చేస్తాయి: సేకరణ, శుభ్రపరచడం, జాయిన్‌లు మరియు మెట్రిక్స్. AI నైపుణ్యాలు అదనంగా మోడల్ ప్రవర్తన, ఆర్కెస్ట్రేషన్ మరియు రిస్క్ నియంత్రణలను కలిగి ఉంటాయి.

• యజమానులు వాస్తవానికి AI నైపుణ్యాల కోసం ఏమి చూస్తున్నారు?
  మిశ్రమం: ఆచరణాత్మక సాధన వినియోగం, సత్వర మరియు తిరిగి పొందే సామర్థ్యం, ​​మూల్యాంకన నైపుణ్యాలు మరియు మృదువైన అంశాలు-విశ్లేషణాత్మక ఆలోచన మరియు నాయకత్వం యజమాని సర్వేలలో బలంగా కనిపిస్తున్నాయి. [4]

• నేను మోడళ్లను ఫైన్-ట్యూన్ చేయాల్సిన అవసరం ఉందా?
  కొన్నిసార్లు. తరచుగా తిరిగి పొందడం, సత్వర డిజైన్ మరియు UX ట్వీక్‌లు తక్కువ ప్రమాదంతో మీకు ఎక్కువ మార్గాన్ని అందిస్తాయి.

• వేగాన్ని తగ్గించకుండా నేను ఎలా కంప్లైంట్‌గా ఉండాలి?
  NIST AI RMFతో ముడిపడి ఉన్న తేలికపాటి ప్రక్రియను స్వీకరించండి మరియు EU AI చట్టం వర్గాలకు వ్యతిరేకంగా మీ వినియోగ కేసును తనిఖీ చేయండి. ఒకసారి టెంప్లేట్‌లను నిర్మించండి, ఎప్పటికీ తిరిగి ఉపయోగించండి. [2][3]

TL;DR

AI నైపుణ్యాలు అంటే ఏమిటి అని అడిగితే , ఇక్కడ చిన్న సమాధానం ఉంది: అవి టెక్, డేటా, ఉత్పత్తి మరియు పాలన అంతటా మిళితమైన సామర్థ్యాలు, ఇవి AIని ఒక మెరిసే డెమో నుండి నమ్మదగిన సహచరుడిగా మారుస్తాయి. ఉత్తమ రుజువు సర్టిఫికేట్ కాదు - ఇది కొలవగల ఫలితాలు, స్పష్టమైన పరిమితులు మరియు మెరుగుపరచడానికి ఒక మార్గంతో కూడిన చిన్న, రవాణా చేయబడిన వర్క్‌ఫ్లో. ప్రమాదకరంగా ఉండటానికి తగినంత గణితాన్ని నేర్చుకోండి, మోడల్‌ల కంటే ప్రజల గురించి ఎక్కువ శ్రద్ధ వహించండి మరియు విశ్వసనీయ-AI సూత్రాలను ప్రతిబింబించే చెక్‌లిస్ట్‌ను ఉంచండి. ఆపై ప్రతిసారీ కొంచెం మెరుగ్గా పునరావృతం చేయండి. అవును, మీ డాక్స్‌లో కొన్ని ఎమోజీలను చల్లుకోండి. ఇది మనోధైర్యాన్ని సహాయపడుతుంది, వింతగా 😅.

ప్రస్తావనలు

1. OECD - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అండ్ ది ఫ్యూచర్ ఆఫ్ స్కిల్స్ (CERI) : మరింత చదవండి

2. NIST - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ (AI RMF 1.0) (PDF): మరింత చదవండి

3. యూరోపియన్ కమిషన్ - EU AI చట్టం (అధికారిక అవలోకనం) : మరింత చదవండి

4. ప్రపంచ ఆర్థిక వేదిక - ఉద్యోగాల భవిష్యత్తు నివేదిక 2025 (PDF): మరింత చదవండి

5. ప్రపంచ ఆర్థిక వేదిక - “AI కార్యాలయ నైపుణ్యాలను మారుస్తోంది. కానీ మానవ నైపుణ్యాలు ఇప్పటికీ లెక్కించబడతాయి” : మరింత చదవండి

6. OECD - కృత్రిమ మేధస్సు మరియు కార్మిక మార్కెట్లో నైపుణ్యాలకు మారుతున్న డిమాండ్ (2024) (PDF): మరింత చదవండి

7. PwC - 2024 గ్లోబల్ AI జాబ్స్ బేరోమీటర్ (ప్రెస్ రిలీజ్) : మరింత చదవండి

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి