Whalesbook
சிஸ்டம்கள் தானாகவே கற்றுக்கொண்டு முடிவுகளை எடுக்கும் ஏஜென்டிக் AI, ஒரு புதிய வணிக சகாப்தத்தை துவக்கி வைத்துள்ளது. 87% நிர்வாகிகள் அதன் மாற்று சக்தியைக் குறிப்பிடுகின்றனர். சிறந்து விளங்க, பயிற்சியாளர்களுக்கு மேம்பட்ட கோடிங் (பைத்தான், அசிங்க், AI-உதவியுடன்), இயந்திர கற்றல் நிபுணத்துவம், கிளவுட்-நேட்டிவ் AI திறன்கள், NLP, கணினி பார்வை, LLM அடிப்படைகள், வலுவான டேட்டா இன்ஜினியரிங், டொமைன் அறிவு, பொறுப்பான AI நடைமுறைகள், மற்றும் படைப்பாற்றல் மற்றும் பச்சாதாபம் போன்ற அத்தியாவசிய மனித திறன்களின் கலவை தேவை.
ஏஜென்டிக் AI-யின் வளர்ச்சி வணிகங்கள் செயல்படும் விதத்தை அடிப்படையாக மாற்றுகிறது, தன்னாட்சி அமைப்புகள் அறிவார்ந்த ஒத்துழைப்பாளர்களாக செயல்படுகின்றன. ஒரு Accenture ஆய்வின்படி, 87% உலகளாவிய C-suite (C-suite) நிர்வாகிகள் AI ஏஜெண்டுகள் செயல்முறை மாற்றத்தின் (process transformation) ஒரு புதிய சகாப்தத்தை இயக்குகின்றன என்று நம்புகிறார்கள்.
இந்த பரிணாம வளர்ச்சியில் முன்னேற, AI மற்றும் டேட்டா பயிற்சியாளர்களுக்கு ஏழு அத்தியாவசிய திறன்கள் தேவை:
1. மேம்பட்ட கோடிங்: பைத்தான் (Python) போன்ற மொழிகளில் கோர் புரோகிராமிங்கைத் தாண்டி, பயிற்சியாளர்களுக்கு multi-agent workflows-க்கான asynchronous programming மற்றும் AI-assisted coding tools-களில் நிபுணத்துவம் தேவை.
2. இயந்திர கற்றல்: supervised, unsupervised, மற்றும் reinforcement learning-ன் வலுவான புரிதல், transformerகள் (transformers) மற்றும் diffusion models (diffusion models) போன்ற நவீன கட்டமைப்புகள், மற்றும் TensorFlow மற்றும் PyTorch போன்ற frameworks முக்கியம்.
3. கிளவுட்-நேட்டிவ் AI & மல்டிமாடல் தீர்வுகள்: கிளவுட் சேவைகளில் அனுபவம் அளவிடுவதை (scaling) செயல்படுத்துகிறது, அதேசமயம் Natural Language Processing (NLP) மற்றும் Computer Vision-ல் நிபுணத்துவம், உரை, பார்வை மற்றும் பேச்சை ஒருங்கிணைக்கும் தீர்வுகளின் வடிவமைப்பை ஆதரிக்கிறது.
4. LLM அடிப்படைகள் & ஏஜென்ட் வடிவமைப்பு: Large Language Models (LLMs), agent design patterns, வலுவான exception handling, மற்றும் LangChain போன்ற orchestration frameworks-ல் தேர்ச்சி, scalable மற்றும் resilient multi-agent systems-களை உருவாக்க முக்கியமானது.
5. டேட்டா திறன்கள்: Lakehouse, data governance, security, மற்றும் real-time enterprise data access போன்ற நவீன டேட்டா கட்டமைப்புகள் தவிர்க்க முடியாதவை. Consumption-ready data products-ஐ உருவாக்குவது முக்கியம்.
6. டொமைன் நிபுணத்துவம்: குறிப்பிட்ட தொழில்துறையின் (எ.கா., மருந்து கண்டுபிடிப்புக்கான life sciences, கடன் இடர் மாதிரிக்கு financial services) அறிவு AI தீர்வுகளைப் பொருத்தமானதாக்குகிறது மற்றும் ஒழுங்குமுறைத் தேவைகளை (regulatory requirements) பூர்த்தி செய்கிறது. Domain ontology மற்றும் knowledge graphs பற்றிய அறிவு சூழலை வழங்குகிறது.
7. பொறுப்பான AI & மனித திறன்கள்: பயிற்சியாளர்கள் fairness, transparency, privacy, security, மற்றும் governance ஆகியவற்றை அமைப்புகளில் உட்பொதிக்க வேண்டும். Empathy, creativity, critical thinking, மற்றும் business-first mindset போன்ற திறன்கள் ஈடுசெய்ய முடியாதவை. Lifelong learning இன்றியமையாதது.
தாக்கம்: இந்த தொழில்நுட்ப மாற்றம் வணிக செயல்முறைகளை தானியங்குபடுத்துதல், முடிவெடுக்கும் திறனை மேம்படுத்துதல், மற்றும் புதிய செயல்திறன்களை உருவாக்குதல் மூலம் வணிகங்களை ஆழமாக பாதிக்கும். இந்த agentic AI திறன்களை மேம்படுத்துவதிலோ அல்லது ஏற்றுக்கொள்வதிலோ முதலீடு செய்யும் நிறுவனங்கள் குறிப்பிடத்தக்க போட்டி நன்மைகளைப் பெறும். திறமையான AI நிபுணர்களுக்கான தேவை உலகளவில் அதிகரிக்கும், இது IT சேவை வழங்குநர்களையும் புதுமை மையங்களையும் பாதிக்கும்.
Impact Rating: 8/10
