NVIDIA jungiasi prie NSF DI centrų: talentų lenktynės vyksta per universitetus
·
NSF DI centrai šiandien nėra teorinis žaislas. Tai jau darbas, pinigai, duomenys ir kartais labai žemiškas klausimas: kas prisiims atsakomybę, kai DI pradės veikti už žmogų?
NSF DI centrai skamba kaip tolima JAV akademinė naujiena. Bet NVIDIA rugpjūčio 4 d. pranešimas turi labai paprastą žinutę: DI talentai neatsiranda iš oro. Juos reikia auginti regionuose, universitetuose ir realiuose projektuose.
Turiu prisipažinti, tokias naujienas skaitau ne kaip blizgančią vitriną. Skaitau kaip žmogus, kuris iš karto galvoja apie komandą pirmadienio rytą. Kas iš to bus naudinga? Kur bus painiava? Ir kur po mėnesio kas nors pasakys: „mes galvojom, kad čia automatiškai susitvarkys“.
KAS NUTIKO
NVIDIA jungiasi prie National Science Foundation State and Regional AI Hubs programos, kuri siekia plėsti DI tyrimų ir švietimo pajėgumus per regioninius centrus.
Versle kartais girdžiu: „reikia žmogaus, kuris suprastų DI“. Tarsi tokį būtų galima užsisakyti kaip naują monitorių. Deja. Žmonės užauga ten, kur gauna priėjimą prie įrankių, mentorių ir tikrų užduočių.
Čia svarbi detalė: kalbame ne apie dar vieną gražų demonstracinį video. Kalbame apie produktus, politiką, infrastruktūrą arba tyrimus, kurie keičia, kaip žmonės dirba su DI realiose organizacijose.
KODĖL TAI SVARBU
DI konkurencija vis labiau yra talentų konkurencija. Modeliai svarbūs, bet žmogus, kuris moka juos pritaikyti konkrečiam darbui, tampa dar svarbesnis.
DI jau išlipo iš „parašyk tekstą“ dėžutės. Jis naršo, jungiasi prie įrankių, analizuoja duomenis, planuoja veiksmus, kartais tvarko dokumentus ar padeda priimti sprendimą. Trumpai: jis artėja prie darbo proceso, ne tik prie pokalbio lango.
Ir čia smegenys mėgsta paslysti. Norisi sakyti: „ai, čia dar užsienyje“. Bet tas pats modelis ar funkcija rytoj atsiras kliento kompiuteryje, darbuotojo naršyklėje arba partnerio pasiūlyme.
KĄ TAI REIŠKIA VERSLUI
Lietuvos įmonėms čia gera pamoka: jei lauksite, kol rinka paruoš idealius specialistus, lauksite ilgai. Reikia mokyti savus.
- bendradarbiauti su mokyklomis ir universitetais
- duoti praktikantams realias DI užduotis
- kurti vidinius mokymosi kelius
- nemaišyti vieno seminaro su kompetencija
Paskirkite vieną jauną komandos narį DI projektui ne kaip „pagalbininką“, o kaip atsakingą už aiškią dalį: duomenų paruošimą, testavimą arba matavimą.
Man patinka paprastas testas: ar po šios naujienos tavo komanda turi vieną aiškesnį sprendimą? Jei ne, vadinasi dar tik skaitome. Skaityti galima. Tik nereikia apsimesti, kad tai jau strategija.
KUR GALI SKAUDĖTI
Rizika – manyti, kad DI kompetenciją nusipirksite paskutinę minutę. Kai projektas jau dega, mokytis būna brangu ir nervinga.
Dažniausia klaida labai ūkiška. Žmonės įsijungia įrankį, pabando, nustemba, pasidžiaugia ir tada palieka viską savieigai. Po kelių savaičių paaiškėja, kad vieni darbuotojai kelia jautrius failus, kiti matuoja naudą iš jausmo, o treti net nežino, kas leidžiama.
Ne tragedija. Bet tvarkos reikia.
KĄ PASIDARYTI ŠIĄ SAVAITĘ
Šią savaitę susirašykite, kokių trijų DI įgūdžių jūsų komandai reikės per artimiausius 6 mėnesius.
Šaltinis: NVIDIA Blog.
DUK
Kas yra NSF DI centrai?
Tai JAV National Science Foundation programa, skirta regioniniams DI tyrimų ir švietimo pajėgumams plėsti.
Ką čia daro NVIDIA?
NVIDIA paskelbė prisijungianti prie programos ir remianti DI tyrimų bei švietimo plėtrą.
Ką tai reiškia Lietuvos verslui?
Kad DI talentus reikia auginti viduje ir per partnerystes, ne tik ieškoti rinkoje.
Jei nori DI naudoti praktiškai, pradėk nuo vieno proceso. Vienas pasikartojantis darbas. Vienas atsakingas žmogus. Vienas matavimas. Daugiau praktikos rasi MasterSprint.
