Whalesbook
సిస్టమ్‌లు స్వయంప్రతిపత్తితో నేర్చుకుని, నిర్ణయాలు తీసుకునే ఏజెంటిక్ AI, ఒక కొత్త వ్యాపార యుగాన్ని తీసుకువస్తోంది, 87% మంది ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు దాని పరివర్తన శక్తిని గుర్తించారు. రాణించడానికి, ప్రాక్టీషనర్లకు అధునాతన కోడింగ్ (పైథాన్, అసింక్, AI-సహాయక), మెషిన్ లెర్నింగ్ నైపుణ్యం, క్లౌడ్-నేటివ్ AI నైపుణ్యాలు, NLP, కంప్యూటర్ విజన్, LLM ఫండమెంటల్స్, బలమైన డేటా ఇంజనీరింగ్, డొమైన్ నాలెడ్జ్, బాధ్యతాయుతమైన AI పద్ధతులు, మరియు సృజనాత్మకత, సానుభూతి వంటి అవసరమైన మానవ నైపుణ్యాల కలయిక అవసరం.
ఏజెంటిక్ AI యొక్క పెరుగుదల వ్యాపారాలు పనిచేసే విధానాన్ని సమూలంగా మారుస్తోంది, స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థలు తెలివైన సహకారులుగా వ్యవహరిస్తున్నాయి. యాక్సెంచర్ అధ్యయనం ప్రకారం, 87% మంది గ్లోబల్ C-సూట్ (C-suite) ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు AI ఏజెంట్లు ప్రక్రియ పరివర్తన (process transformation) యొక్క కొత్త యుగాన్ని నడిపిస్తాయని విశ్వసిస్తున్నారు.
ఈ పరిణామాన్ని నావిగేట్ చేయడానికి, AI మరియు డేటా ప్రాక్టీషనర్లకు ఏడు అవసరమైన నైపుణ్యాలు అవసరం:
1. అధునాతన కోడింగ్: పైథాన్ (Python) వంటి భాషలలో కోర్ ప్రోగ్రామింగ్‌కు మించి, ప్రాక్టీషనర్లకు multi-agent workflows కోసం asynchronous programming మరియు AI-assisted coding tools లో నైపుణ్యం అవసరం.
2. మెషిన్ లెర్నింగ్: supervised, unsupervised, మరియు reinforcement learning, అలాగే transformers (transformers) మరియు diffusion models (diffusion models) వంటి ఆధునిక ఆర్కిటెక్చర్‌లు, మరియు TensorFlow, PyTorch వంటి frameworks లపై బలమైన అవగాహన కీలకం.
3. క్లౌడ్-నేటివ్ AI & మల్టీమోడల్ సొల్యూషన్స్: క్లౌడ్ సేవలలో అనుభవం scaling ను అనుమతిస్తుంది, అయితే నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) మరియు కంప్యూటర్ విజన్ (Computer Vision) లో నైపుణ్యం టెక్స్ట్, విజన్ మరియు స్పీచ్‌లను ఏకీకృతం చేసే పరిష్కారాల రూపకల్పనకు మద్దతు ఇస్తుంది.
4. LLM ఫండమెంటల్స్ & ఏజెంట్ డిజైన్: లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMs), ఏజెంట్ డిజైన్ ప్యాటర్న్స్ (agent design patterns), బలమైన exception handling, మరియు LangChain వంటి orchestration frameworks లలో ప్రావీణ్యం scalable మరియు resilient multi-agent systems ను నిర్మించడానికి చాలా అవసరం.
5. డేటా నైపుణ్యాలు: Lakehouse, data governance, security, మరియు real-time enterprise data access వంటి ఆధునిక డేటా ఆర్కిటెక్చర్‌లు అనివార్యం. Consumption-ready data products ను నిర్మించడం ముఖ్యం.
6. డొమైన్ నైపుణ్యం: నిర్దిష్ట పరిశ్రమ (ఉదా., ఔషధ ఆవిష్కరణ కోసం life sciences, క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్ కోసం financial services) గురించిన అవగాహన AI పరిష్కారాలను సంబంధితంగా చేస్తుంది మరియు నియంత్రణ అవసరాలను (regulatory requirements) తీరుస్తుంది. Domain ontology మరియు knowledge graphs గురించిన జ్ఞానం సందర్భాన్ని అందిస్తుంది.
7. బాధ్యతాయుతమైన AI & మానవ నైపుణ్యాలు: ప్రాక్టీషనర్లు సిస్టమ్స్‌లో fairness, transparency, privacy, security, మరియు governance ను పొందుపరచాలి. Empathy, creativity, critical thinking, మరియు business-first mindset వంటి నైపుణ్యాలు అమూల్యమైనవి. Lifelong learning సర్వోత్తమమైనది.
ప్రభావం: ఈ సాంకేతిక మార్పు వ్యాపార ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడం, నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరచడం మరియు కొత్త సామర్థ్యాలను సృష్టించడం ద్వారా వ్యాపారాలపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. ఈ ఏజెంటిక్ AI సామర్థ్యాలను అభివృద్ధి చేయడానికి లేదా స్వీకరించడానికి పెట్టుబడి పెట్టే కంపెనీలు గణనీయమైన పోటీ ప్రయోజనాలను పొందుతాయి. నైపుణ్యం కలిగిన AI నిపుణుల డిమాండ్ ప్రపంచవ్యాప్తంగా పెరుగుతుంది, ఇది IT సేవా ప్రదాతలు మరియు ఆవిష్కరణ కేంద్రాలను ప్రభావితం చేస్తుంది.
Impact Rating: 8/10
