Generatiivinen tekoäly (AI) tarjoaa jännittäviä urapolkuja sekä teknologiaintoilijoille että liiketoiminta-ammattilaisille. Toisin kuin aiemmissa teknologioissa, on olemassa kaksi erillistä polkua: tekoälyn kehittäminen tai sen hyödyntäminen liiketoimintatoimintojen parantamiseksi. Aditya Challapally, Microsoftin sovellettavien tieteiden johtaja, tutkii näitä polkuja tuoreessa tutkimuksessa. IT-ammattilaisten osalta painopiste on ratkaisujen nopeassa toimittamisessa, jotta voidaan sopeutua nopeaan liiketoimintaympäristöön. Challapally suosittelee tutustumaan työkaluihin, kuten GitHub Copilot ja Claude Code, kilpailuedun säilyttämiseksi. Kehittäjät voivat ansaita mainetta huipputuottajina hyödyntämällä näitä työkaluja tehokkaasti, mikä voi tarjota kestäviä etuja. Liiketoimintanäkökulmasta menestyvä engagement generatiivisen tekoälyn kanssa vaatii asiantuntijoita, jotka voivat mukauttaa teknologiaa tiettyjen teollisuusalojen tarpeisiin. Challapally korostaa, että kun tekoälymallit yleistyvät, erikoistietämyksen arvo kasvaa. Todelliset asiantuntijat yhdistävät syvällisen ymmärryksen omasta alastaan kykyyn soveltaa generatiivista tekoälyä tehokkaasti. Analysoimalla 50 liiketoimintajohtajan haastatteluja paljastui kasvava kysyntä ammattilaisille, jotka voivat toimia sillanrakentajina teknisen ymmärryksen ja liiketoimintavaatimusten välillä. Johtajat priorisoivat nyt tekoälytietämystä perinteisten projektinhallintataitojen yli. Challapally hahmottaa keskeiset menestystekijät ei-teknisille ammattilaisille: - Syvällinen ymmärrys teknologiasta (arvioitu 10) - Vahva tuotevisio (7) - Kyky määritellä tuotevaatimuksia (6) - Taidot vaatimusten keruussa ja puolustamisessa (5) Liiketoimintajohtajat etsivät nyt ammattilaisia, jotka ymmärtävät sekä liiketoimintatarpeet että tekoälyn perusteet, mikä mahdollistaa teknologian ja liiketoimintatavoitteiden yhdistämisen. IT-ammattilaisille tekoälytyökalujen tehokas käyttö on olennaista.

Vaikka jotkut kokeneet kehittäjät saattavat aliarvioida näitä teknologioita ohimenevinä muotisuuntauksina, ne, jotka hyödyntävät niitä, voivat merkittävästi parantaa tuottavuuttaan. Huipputason ammattilaiset käyttävät aikaa uusien mallien ja työkalujen kokeilemiseen, vaikka suurin osa niistä lopulta hylätään. Challapally tarjoaa useita suosituksia teknologiatoimijoille: 1. **Noudata perustavanlaatuisia ohjelmistokehityksen periaatteita**: AI-työkalut korostavat modulaarisen suunnittelun ja järjestelmäajattelun tärkeyttä. 2. **Sijoita aikaa perustietämykseen**: Käytä muutama viikko tekoälyn ja sen työkalujen, kuten ChatGPT:n ja DALL-E:n, opiskeluun kehotustekniikoita kehittäessäsi. 3. **Hallitse kehotuksia**: Keskity syöttöjen/ulostulojen ja edistyneiden tekniikoiden hallintaan varmistaaksesi luotettavat tulokset tekoälymalleilta. 4. **Valitse edistynyt erikoistumispolku**: Kontekstista riippuen yritysammattilaisten tulisi keskittyä järjestelmärakenteeseen ja tekoälyn integroimiseen, kun taas itsenäiset ammattilaiset voisivat hyötyä low-code-työkaluista ja koodauksen perusteista tekoälyn avustuksella. Liiketoimintapuolella tekniset taidot ovat edelleen keskeisessä roolissa. Vaikka tekoäly voi rakentaa yksinkertaisia sovelluksia jonkin verran, niiden viimeisteleminen vaatii usein ihmisen panosta virheiden korjaamiseksi ja käytännön toteutuksen vuoksi. Challapally tunnustaa, että vaikka tekoälyn kyvyt paranevat, viimeiset 20 % vaativat edelleen merkittävää teknistä asiantuntemusta. Näin ollen liiketoiminta-ammattilaisille yhdistelmä tekoälyn ymmärtämistä ja perinteistä liiketoimintaosaamista on edelleen olennaista.