Mentionsy

Czy wystarczy AI, a może przydadzą się klasyczne technologie takie jak np. Excel czy SQL?

Wiem, że w świecie takim AI-owym ludzie są bardzo zdziwieni, że jeszcze korzysta się z Excela, ale wynika to z pewnego rodzaju bańki.

Chciałem tylko przypomnieć, że jeżeli szukasz wiedzy poświęconej AI i analizie danych, to znajdziesz ją na kajodata.com.

Ponownie, AI potrafi nam zoptymalizować kod, ale trzeba wiedzieć, co optymalizować i trzeba wiedzieć, czy to ma sens, a nie po prostu ufać temu na ślepo.

Data Engineer, AI Engineer pomału, które gdzieś dotykają jednego i drugiego i powodują, że to, że my jesteśmy tylko analitykiem, nie powoduje, że nasza ścieżka się kończy, ale że tak naprawdę mamy dużo różnych opcji do o wiele bardziej zaawansowanych technologicznie zawodów.

To znaczy, że my z jednej strony jesteśmy w stanie panować nad technologią, rozmawiać z ludźmi biznesu, wdrażać automatyzacje związane z AI i te wszystkie elementy przez analityka

Wracając do umiejętności technicznych, AI jest umiejętnością samą w sobie.

Bardzo ciężko sprecyzować dokładnie na czym ta umiejętność polega, ale nie ma co się oszukiwać, że AI weszło nam do staku technologicznego.

Najtrudniejsze w tym wszystkim jest odpowiednie zarządzanie przestrzenią, w której AI się porusza, co generalnie sprowadza się do zarządzania kontekstem.

Czyli zarządzania bazą wiedzy, na której AI polega.

I powiedziałbym, że taka dolna granica to jest dobre zarządzanie plikami Markdown, czy teraz już coraz częściej plikami HTML, które opisują zasoby, w których AI się porusza, a górna granica to jest na przykład

Wracając do umiejętności miękkich, z tym co powiedziałem przed chwilą o AI wiąże się bardzo ważna umiejętność, która mimo wszystko istnieje od dawna.

Może się wydawać, że to się zmieniło kiedy pojawiło się AI, ale tak naprawdę powiedziałbym, że ta umiejętność ciągłego uczenia się była z nami od zawsze.