8 درس از رهبری تکنولوژی در مقیاس‌دهی تیم‌ها و هوش مصنوعی

درس‌های رهبری تکنولوژی در عصر هوش مصنوعی

برنامه "رهبران کد" در اولین سال فعالیت خود میزبان رهبران ارشد مهندسی از سازمان‌های بزرگی مانند گوگل، Cloudflare، GitLab، JPMorgan Chase و Morgan Stanley بود. این گفت‌وگوها بینش‌های ارزشمندی در مورد مقیاس‌دهی تیم‌های مهندسی و استقرار مؤثر هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.

• داده‌های باکیفیت اساس موفقیت هوش مصنوعی: سازمان‌ها اغلب بدون ارزیابی زیرساخت داده‌ای خود به سمت هوش مصنوعی می‌روند
• شکاف اعتماد توسعه‌دهندگان: تنها ۳۳٪ توسعه‌دهندگان به خروجی هوش مصنوعی اعتماد دارند
• دانش داخلی راه حل توهمات هوش مصنوعی: مدل‌های سازمانی به context داخلی شرکت نیاز دارند
• تحول نقش‌های توسعه‌دهی: هوش مصنوعی نقش معماران را پررنگ‌تر کرده است

"چرا هوش مصنوعی دچار توهم می‌شود؟ چون context مناسب، به ویژه context داخلی شما را ندارد."

"APIها باید با در نظر گرفتن عامل‌های هوش مصنوعی طراحی شوند زیرا APIهای دارای schema ماشین‌خوان، الگوهای قابل پیش‌بینی و مستندسازی جامع، سریع‌تر و قابل اعتمادتر ادغام می‌شوند."

سازمان‌هایی که بر استراتژی داده محور، سیستم‌های دانش داخلی و تمرین‌های API-first سرمایه‌گذاری می‌کنند، بهتر می‌توانند از فرصت‌های هوش مصنوعی بهره‌برداری کنند.