Üretken yapay zeka platformları belirli görevlere göre uyarlanma ihtiyacı duyuyor. İşverenlerin yeni çalışanlarda veya mevcut çalışanların becerilerini artırma fırsatlarında aradığı beceri bu. Örnek vermek gerekirse BT becerileri arasında hızlı mühendislik ne kadar önemli hale geldi?
Illinois Teknoloji Enstitüsü’nde yardımcı profesör olan Erick Brethenoux, tüm mühendislik lisansüstü öğrencilerinin özgeçmişlerine ve LinkedIn profillerine yapay zeka hızlı mühendislik becerilerini eklediklerini söyledi. Artık işletmelerin istediğinin bu olduğunu biliyorlar. Brethenoux: “Durum kritik. Hızlı mühendislik, yalnızca OpenAI, Google, Amazon ve Microsoft için değil, aynı zamanda tüm açık kaynaklı modeller için de gelecek olanın çok önemli bir parçası. İşgücüne girecekler ve öyle ya da böyle bu teknolojide ustalaşmaları gerekiyor” dedi.
Yapay zeka öğreticiliği ile yeni kariyer fırsatı
Bu anekdot niteliğindeki kanıt, çeşitli pozisyonlar için 10.000’den fazla iş teklifinin belirtildiği ve yaklaşık 100’ünün açıkça bir “hızlı mühendis” aradığı, hızlı mühendisliğe olan talepte keskin bir artış olduğunu gösteren LinkedIn verileri tarafından da destekleniyor. Bir sözcü, yılın başından bu yana LinkedIn’in profillerine “GAI”, “ChatGPT”, “Prompt Engineering” ve “Prompt Crafting” gibi terimleri ekleyen dünya çapındaki üyelerin sayısında her ay ortalama yüzde 75’lik bir artış gördüğünü söyledi. “Yapay zeka başkanı” pozisyonuna sahip olan veya halen sahip olan LinkedIn üyelerinin sayısı son beş yılda neredeyse üç katına çıktı. Dünya Ekonomik Forumu tarafından yapılan bir ankete göre, hızla büyüyen işler listesinin başında Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Uzmanları gelirken onu Sürdürülebilirlik Uzmanları, İş Zekası Analistleri ve Bilgi Güvenliği Analistleri ile Yenilenebilir Enerji Mühendisleri takip ediyor.
Hızlı mühendisler yılda 335.000 dolara kadar bir maaş kazanabiliyor. Bunun nedeni, genAI araçlarıyla insan-makine etkileşimini geliştirmek için hızlı mühendisliğe ihtiyaç duyulmasıdır; temel teknoloji – büyük dil modelleri (LLM’ler) – hakkında bilgi edinmek, sorgulara mümkün olan en iyi yanıtları sağlıyor.
Gartner Research’ün başkan yardımcısı ve seçkin analisti Avivah Litan: “İşletmelerin mevcut geliştiricilerini ve yazılım mühendislerini yeni hızlı mühendislik teknikleri konusunda eğitmenin önemli olduğunu düşünüyoruz. Veri hazırlama ve süreç akışları konusunda beceri sahibi olmadığınız sürece gen AI modellerinden iyi sonuçlar elde etmek kolay değil. Ancak bunun için yeni personel almanıza ve işe almanıza gerek yok; geliştirme sürecini hızlı bir şekilde başlatmak ve halihazırda kuruluşunuzda bulunan diğer motive ve yetkin mühendisleri ve geliştiricileri eğitmeye yardımcı olmak için muhtemelen yalnızca bir avuç uzman hızlı mühendise ihtiyacınız var” diyor. Dünyanın dört bir yanındaki her üniversite eninde sonunda mühendisleri, geliştiricileri ve diğerlerini hızlı mühendislik konusunda eğitecek olsa da, aynı zamanda Gartner’da seçkin bir başkan yardımcısı analisti olan Brethenoux, günümüzde kuruluşların mevcut çalışanların becerilerini geliştirmeye odaklanması gerektiğini kabul ediyor.
