एआय स्किल्स म्हणजे काय? सरळ मार्गदर्शक.

उत्सुकता, चिंताग्रस्तता, की फक्त गमतीजमतींनी भरलेले? तसेच. एआय स्किल्स कॉन्फेटीसारखा फिरवला जातो, तरीही त्यात एक साधी कल्पना लपवली जाते: तुम्ही व्यावहारिकदृष्ट्या काय करू शकता - एआय डिझाइन करणे, वापरणे, व्यवस्थापित करणे आणि प्रश्न विचारणे जेणेकरून ते लोकांना प्रत्यक्षात मदत करेल. हे मार्गदर्शक उदाहरणे, तुलनात्मक सारणी आणि काही प्रामाणिक बाजूंसह ते वास्तविक शब्दांमध्ये मोडते कारण, तुम्हाला माहिती आहे की ते कसे आहे.

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 एआय कोणत्या उद्योगांना अडथळा आणेल?
एआय आरोग्यसेवा, वित्त, किरकोळ विक्री, उत्पादन आणि लॉजिस्टिक्सला कसे आकार देते.

🔗 एआय कंपनी कशी सुरू करावी
एआय स्टार्टअप तयार करण्यासाठी, लाँच करण्यासाठी आणि वाढवण्यासाठी चरण-दर-चरण रोडमॅप.

🔗 सेवा म्हणून एआय म्हणजे काय?
जड पायाभूत सुविधांशिवाय स्केलेबल एआय टूल्स देणारे एआयएएस मॉडेल.

🔗 एआय अभियंते काय करतात?
आधुनिक एआय भूमिकांमध्ये जबाबदाऱ्या, कौशल्ये आणि दैनंदिन कार्यप्रवाह.

एआय कौशल्ये म्हणजे काय? जलद, मानवी व्याख्या 🧠

एआय कौशल्ये ही अशी क्षमता आहे जी तुम्हाला एआय प्रणाली तयार करण्यास, एकत्रित करण्यास, मूल्यांकन करण्यास आणि नियंत्रित करण्यास अनुमती देते - तसेच वास्तविक कामात त्यांचा जबाबदारीने वापर करण्याची विवेकबुद्धी देखील. ते तांत्रिक ज्ञान, डेटा साक्षरता, उत्पादनाची जाणीव आणि जोखीम जागरूकता यांचा समावेश करतात. जर तुम्ही एखादी गोंधळलेली समस्या घेऊ शकत असाल, तर ती योग्य डेटा आणि मॉडेलशी जुळवा, उपाय अंमलात आणा किंवा व्यवस्थित करा आणि ती निष्पक्ष आणि लोकांना विश्वास ठेवण्याइतकी विश्वासार्ह आहे याची पडताळणी करा - हाच गाभा आहे. धोरणात्मक संदर्भ आणि कोणत्या कौशल्यांना महत्त्व आहे हे ठरवणाऱ्या चौकटींसाठी, एआय आणि कौशल्यांवर ओईसीडीचे दीर्घकाळ चाललेले काम पहा. [1]

चांगले एआय कौशल्य काय आहे ✅

चांगले लोक एकाच वेळी तीन गोष्टी करतात:

1. शिप व्हॅल्यू
   तुम्ही व्यवसायाच्या अस्पष्ट गरजांना एका कार्यरत एआय वैशिष्ट्यात किंवा वर्कफ्लोमध्ये बदलता जे वेळ वाचवते किंवा पैसे कमवते. नंतर नाही-आता.

2. सुरक्षितपणे स्केल करा
   तुमचे काम छाननीला सामोरे जाते: ते पुरेसे स्पष्टीकरणात्मक आहे, गोपनीयतेची जाणीव आहे, त्याचे निरीक्षण केले जाते आणि ते सुंदरपणे कमी होते. NIST चे AI जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क विश्वासार्हतेचे आधारस्तंभ म्हणून वैधता, सुरक्षा, स्पष्टीकरणक्षमता, गोपनीयता वाढवणे, निष्पक्षता आणि जबाबदारी यासारख्या गुणधर्मांवर प्रकाश टाकते. [2]

3. लोकांशी चांगले वागा.
   तुम्ही लोकांना एकमेकांशी जोडून डिझाइन करता: स्पष्ट इंटरफेस, अभिप्राय चक्र, निवड रद्द करणे आणि स्मार्ट डिफॉल्ट. हे जादूटोणा नाही - हे थोडे गणित आणि थोडीशी नम्रता असलेले चांगले उत्पादन आहे.

एआय कौशल्यांचे पाच आधारस्तंभ 🏗️

ह्यांना स्टॅक करण्यायोग्य थर म्हणून समजा. हो, हे रूपक थोडेसे डळमळीत आहे - सँडविचसारखे जे सतत टॉपिंग्ज घालत राहते - पण ते काम करते.

1. तांत्रिक गाभा

   • डेटा रँगलिंग, पायथॉन किंवा तत्सम, व्हेक्टरायझेशन बेसिक्स, एसक्यूएल

   • मॉडेल निवड आणि सुधारणा, त्वरित डिझाइन आणि मूल्यांकन

   • पुनर्प्राप्ती आणि ऑर्केस्ट्रेशन नमुने, देखरेख, निरीक्षणक्षमता

2. डेटा आणि मापन

   • डेटा गुणवत्ता, लेबलिंग, आवृत्तीकरण

   • केवळ अचूकताच नव्हे तर परिणाम प्रतिबिंबित करणारे मेट्रिक्स

   • ए/बी चाचणी, ऑफलाइन विरुद्ध ऑनलाइन मूल्यांकन, ड्रिफ्ट डिटेक्शन

3. उत्पादन आणि वितरण

   • संधी आकारमान, ROI प्रकरणे, वापरकर्ता संशोधन

   • एआय यूएक्स पॅटर्न: अनिश्चितता, उद्धरण, नकार, फॉलबॅक

   • मर्यादांनुसार जबाबदारीने शिपिंग

4. जोखीम, प्रशासन आणि अनुपालन

   • धोरणे आणि मानकांचे स्पष्टीकरण; एमएल जीवनचक्रात नियंत्रणे मॅप करणे

   • दस्तऐवजीकरण, शोधण्यायोग्यता, घटनेचा प्रतिसाद

   • EU AI कायद्याच्या जोखीम-आधारित दृष्टिकोनासारख्या नियमांमध्ये जोखीम श्रेणी आणि उच्च-जोखीम वापर समजून घेणे. [3]

5. एआय वाढवणारी मानवी कौशल्ये

   • विश्लेषणात्मक विचारसरणी, नेतृत्व, सामाजिक प्रभाव आणि प्रतिभा विकास हे नियोक्ता सर्वेक्षणांमध्ये (WEF, २०२५) एआय साक्षरतेसोबतच स्थानावर आहेत. [4]

तुलना सारणी: एआय कौशल्यांचा जलद सराव करण्यासाठी साधने 🧰

ते संपूर्ण नाही आणि हो, वाक्यरचना जाणूनबुजून थोडी असमान आहे; क्षेत्रातील खऱ्या नोट्स अशा दिसतात...

एक छोटीशी टीप: किमती नेहमीच बदलतात आणि फ्री टियर्स प्रदेशानुसार बदलतात. हे पावती म्हणून नाही तर एक धक्का म्हणून घ्या.

खोलवर जाण्यासाठी १: तांत्रिक एआय कौशल्ये जी तुम्ही लेगो ब्रिक्सप्रमाणे साठवू शकता 🧱

• डेटा साक्षरता प्रथम : प्रोफाइलिंग, मिसिंग-व्हॅल्यू स्ट्रॅटेजीज, लीकेज गॉचा आणि बेसिक फीचर इंजिनिअरिंग. प्रामाणिकपणे सांगायचे तर, एआयचा अर्धा भाग स्मार्ट जॅनिटोरियल काम आहे.

• प्रोग्रामिंगची मूलतत्त्वे : पायथॉन, नोटबुक्स, पॅकेज हायजीन, पुनरुत्पादनक्षमता. नंतर तुम्हाला त्रास देणार नाहीत अशा जॉइन्ससाठी SQL जोडा.

• मॉडेलिंग : रिट्रीव्हल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) पाइपलाइन फाइन-ट्यूनिंगला कधी मागे टाकते हे जाणून घ्या; एम्बेडिंग कुठे बसते; आणि जनरेटिव्ह विरुद्ध प्रेडिक्टिव्ह टास्कसाठी मूल्यांकन कसे वेगळे आहे हे जाणून घ्या.

• प्रॉम्प्टिंग २.० : स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट्स, टूल यूज/फंक्शन कॉलिंग आणि मल्टी-टर्न प्लॅनिंग. जर तुमचे प्रॉम्प्ट्स टेस्टेबल नसतील तर ते प्रोडक्शन-रेडी नाहीत.

• मूल्यांकन : BLEU किंवा अचूकता-परिदृश्य चाचण्या, विरोधी प्रकरणे, ग्राउंडनेस आणि मानवी पुनरावलोकनाच्या पलीकडे.

• एलएलएमओपीएस आणि एमएलओपीएस : मॉडेल रजिस्ट्रीज, वंश, कॅनरी रिलीझ, रोलबॅक प्लॅन. निरीक्षणक्षमता पर्यायी नाही.

• सुरक्षा आणि गोपनीयता : गुपिते व्यवस्थापन, पीआयआय स्क्रबिंग आणि त्वरित इंजेक्शनसाठी रेड-टीमिंग.

• दस्तऐवजीकरण : डेटा स्रोत, इच्छित वापर, ज्ञात अपयश पद्धतींचे वर्णन करणारे लहान, जिवंत दस्तऐवज. भविष्यात तुम्ही तुमचे आभार मानाल.

बांधताना उत्तर-तारे : NIST AI RMF विश्वासार्ह प्रणालींचे गुणधर्म सूचीबद्ध करते - वैध आणि विश्वासार्ह; सुरक्षित; सुरक्षित आणि लवचिक; जबाबदार आणि पारदर्शक; स्पष्टीकरणात्मक आणि अर्थपूर्ण; गोपनीयता-वर्धित; आणि हानिकारक पूर्वाग्रह व्यवस्थापित करून निष्पक्ष. मूल्यांकन आणि रेलिंग आकार देण्यासाठी यांचा वापर करा. [2]

डीप डायव्ह २: अभियंते नसलेल्यांसाठी एआय कौशल्ये - हो, तुम्ही येथे आहात 🧩

मौल्यवान असण्यासाठी तुम्हाला सुरुवातीपासून मॉडेल्स तयार करण्याची आवश्यकता नाही. तीन लेन:

1. एआय-जागरूक व्यवसाय ऑपरेटर

   • नकाशा प्रक्रिया आणि स्पॉट ऑटोमेशन पॉइंट्स जे मानवांना नियंत्रणात ठेवतात.

   • केवळ मॉडेल-केंद्रित नसून मानव-केंद्रित असलेल्या परिणाम मापदंडांची व्याख्या करा.

   • अभियंते ज्या आवश्यकतांची अंमलबजावणी करू शकतात त्यामध्ये अनुपालनाचे भाषांतर करा. EU AI कायदा उच्च-जोखीम वापरासाठी दायित्वांसह जोखीम-आधारित दृष्टिकोन घेतो, म्हणून PM आणि ऑपरेशन टीमना केवळ कोडच नाही तर दस्तऐवजीकरण, चाचणी आणि बाजारपेठेनंतरचे निरीक्षण कौशल्ये आवश्यक आहेत. [3]

2. एआय-सॅव्ही कम्युनिकेटर

   • वापरकर्ता शिक्षण, अनिश्चिततेसाठी मायक्रोकॉपी आणि एस्केलेशन मार्ग तयार करा.

   • चमकदार UI च्या मागे न लपवता, मर्यादा स्पष्ट करून विश्वास निर्माण करा.

3. लोकनेते

   • पूरक कौशल्यांसाठी भरती करा, एआय टूल्सच्या स्वीकारार्ह वापरासाठी धोरणे निश्चित करा आणि कौशल्य ऑडिट करा.

   • WEF च्या २०२५ च्या विश्लेषणातून असे दिसून येते की AI साक्षरतेसोबत विश्लेषणात्मक विचार आणि नेतृत्वाची मागणी वाढत आहे; २०१८ च्या तुलनेत आता लोक AI कौशल्ये जोडण्याची शक्यता दुप्पट

खोलवर जाणे ३: प्रशासन आणि नीतिमत्ता - करिअरला कमी लेखणारे घटक 🛡️

जोखीमपूर्ण काम हे कागदोपत्री काम नाही. ते उत्पादनाच्या गुणवत्तेचे आहे.

• जोखीम श्रेणी आणि दायित्वे जाणून घ्या . EU AI कायदा एक स्तरित, जोखीम-आधारित दृष्टिकोन (उदा., अस्वीकार्य विरुद्ध उच्च-जोखीम) आणि पारदर्शकता, गुणवत्ता व्यवस्थापन आणि मानवी देखरेख यासारख्या कर्तव्यांना औपचारिक करतो. तांत्रिक नियंत्रणांसाठी आवश्यकता मॅपिंगमध्ये कौशल्ये निर्माण करा. [3]

• चौकट स्वीकारा . NIST AI RMF संपूर्ण जीवनचक्रात जोखीम ओळखण्यासाठी आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी एक सामायिक भाषा देते, जी दैनंदिन चेकलिस्ट आणि डॅशबोर्डमध्ये चांगल्या प्रकारे अनुवादित होते. [2]

• पुराव्यांवर आधारित रहा : ओईसीडी हे एआय कौशल्य मागणी कशी बदलते आणि कोणत्या भूमिकांमध्ये सर्वात मोठे बदल होतात (देशांमधील ऑनलाइन रिक्त पदांच्या मोठ्या प्रमाणात विश्लेषणाद्वारे) ट्रॅक करते. प्रशिक्षण आणि भरतीचे नियोजन करण्यासाठी आणि एकाच कंपनीच्या किस्सेवरून अतिसामान्यीकरण टाळण्यासाठी त्या अंतर्दृष्टीचा वापर करा. [6][1]

सखोल अभ्यास ४: एआय कौशल्यांसाठी बाजारपेठेतील संकेत 📈

आणि गोष्टींसाठी पैसे देतात १५ देशांमधील ५०० दशलक्षपेक्षा जास्त नोकरीच्या जाहिरातींच्या २०२४ च्या पीडब्ल्यूसी विश्लेषणात असे आढळून आले की एआयच्या संपर्कात असलेल्या क्षेत्रांमध्ये उत्पादकता वाढ सुमारे ४.८ पट वेगाने , दत्तक घेण्याच्या प्रसारासह वेतनात वाढ होण्याची चिन्हे आहेत. ते दिशात्मक म्हणून घ्या, नशिबाचे नाही - परंतु आता ते कौशल्य वाढवण्याचा एक धक्का आहे. [७]

पद्धतीच्या नोंदी: सर्वेक्षणे (WEF सारखी) अर्थव्यवस्थांमधील नियोक्त्यांच्या अपेक्षा कॅप्चर करतात; रिक्त जागा आणि वेतन डेटा (OECD, PwC) निरीक्षण केलेल्या बाजार वर्तनाचे प्रतिबिंबित करतात. पद्धती वेगवेगळ्या आहेत, म्हणून त्या एकत्रितपणे वाचा आणि एका-स्त्रोत निश्चिततेपेक्षा पुष्टीकरण शोधा. [4][6][7]

खोलवर अभ्यास ५: आयुष्यात एक दिवस सराव करताना एआय कौशल्ये कोणती असतात 🗓️

कल्पना करा की तुम्ही उत्पादन-माइंडेड जनरलिस्ट आहात. तुमचा दिवस असा दिसू शकतो:

• सकाळ : कालच्या मानवी मूल्यांकनांमधून मिळालेल्या अभिप्रायाचा आढावा घेणे, विशिष्ट प्रश्नांवर भ्रम वाढल्याचे लक्षात येणे. तुम्ही पुनर्प्राप्तीमध्ये बदल करता आणि प्रॉम्प्ट टेम्पलेटमध्ये एक मर्यादा जोडता.

• सकाळी उशिरा : तुमच्या रिलीज नोट्ससाठी उद्देशित वापराचा सारांश आणि एक साधे जोखीम विधान कॅप्चर करण्यासाठी कायदेशीर सोबत काम करणे. नाटक नाही, फक्त स्पष्टता.

• दुपारी : एक छोटासा प्रयोग पाठवत आहे जो डीफॉल्टनुसार उद्धरणांना समोर आणतो, पॉवर वापरकर्त्यांसाठी स्पष्ट पर्याय वगळून. तुमचे मेट्रिक फक्त क्लिक-थ्रू-नाही तर तक्रार दर आणि कार्य यश आहे.

• दिवसाचा शेवट : एका अपयशी केसवर एक लहान पोस्टमॉर्टेम करणे जिथे मॉडेलने खूप आक्रमकपणे नकार दिला. तुम्ही त्या नकाराचे कौतुक करता कारण सुरक्षितता ही एक वैशिष्ट्य आहे, बग नाही. हे विचित्रपणे समाधानकारक आहे.

क्विक कंपोझिट केस: एका मध्यम आकाराच्या किरकोळ विक्रेत्याने "माझी ऑर्डर कुठे आहे?" या ईमेलमध्ये मानवी हँडऑफसह , तसेच संवेदनशील प्रॉम्प्टसाठी साप्ताहिक रेड-टीम ड्रिल सादर केल्यानंतर 38% कपात केली. विजय केवळ मॉडेलचा नव्हता; तो वर्कफ्लो डिझाइन, मूल्यांकन शिस्त आणि घटनांसाठी स्पष्ट मालकी होता. (उदाहरणार्थ संमिश्र उदाहरण.)

ही एआय कौशल्ये आहेत कारण ती तांत्रिक छेडछाडीला उत्पादन निर्णय आणि प्रशासनाच्या निकषांसह एकत्र करतात.

कौशल्य नकाशा: नवशिक्या ते प्रगत 🗺️

• पाया

  • वाचन आणि टीका करण्याच्या सूचना

  • साधे RAG प्रोटोटाइप

  • कार्य-विशिष्ट चाचणी संचांसह मूलभूत मूल्यांकन

  • दस्तऐवजीकरण साफ करा

• इंटरमीडिएट

  • साधन-वापर ऑर्केस्ट्रेशन, बहु-वळण नियोजन

  • आवृत्तीसह डेटा पाइपलाइन

  • ऑफलाइन आणि ऑनलाइन मूल्यांकन डिझाइन

  • मॉडेल रिग्रेशनसाठी घटना प्रतिसाद

• प्रगत

  • डोमेन अनुकूलन, विवेकपूर्ण फाइन-ट्यूनिंग

  • गोपनीयता जपण्याचे नमुने

  • भागधारकांच्या पुनरावलोकनासह पक्षपाती ऑडिट

  • कार्यक्रम-स्तरीय प्रशासन: डॅशबोर्ड, जोखीम नोंदणी, मंजुरी

जर तुम्ही धोरण किंवा नेतृत्व क्षेत्रात असाल, तर प्रमुख अधिकारक्षेत्रांमध्ये विकसित होत असलेल्या आवश्यकतांचा देखील मागोवा घ्या. EU AI कायद्याची अधिकृत स्पष्टीकरण पृष्ठे गैर-वकिलांसाठी चांगली प्राथमिक माहिती आहेत. [3]

तुमचे एआय कौशल्य सिद्ध करण्यासाठी मिनी-पोर्टफोलिओ कल्पना 🎒

• आधी आणि नंतरचा वर्कफ्लो : मॅन्युअल प्रक्रिया दाखवा, नंतर वेळ वाचवणारा, त्रुटी दर आणि मानवी तपासणीसह तुमचा एआय-सहाय्यित आवृत्ती दाखवा.

• मूल्यांकन नोटबुक : एज केसेससह एक लहान चाचणी संच, तसेच प्रत्येक केस का महत्त्वाची आहे हे स्पष्ट करणारा रीडमी.

• प्रॉम्प्ट किट : ज्ञात बिघाड मोड आणि शमनसह पुन्हा वापरता येणारे प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स.

• निर्णय मेमो : एक-पानाचा जो तुमच्या NIST विश्वसनीयतेच्या समाधानाचे नकाशे तयार करतो - AI गुणधर्म - वैधता, गोपनीयता, निष्पक्षता इ. - जरी अपूर्ण असले तरी. परिपूर्णतेपेक्षा प्रगती. [2]

सामान्य समज, थोडे उलगडले 💥

• गैरसमज: तुम्ही पीएचडी पातळीचे गणितज्ञ असले पाहिजे.
  वास्तव: भक्कम पाया मदत करतो, परंतु उत्पादनाची जाणीव, डेटा स्वच्छता आणि मूल्यांकन शिस्त हे तितकेच निर्णायक आहेत.

• गैरसमज: एआय मानवी कौशल्यांची जागा घेते.
  वास्तव: नियोक्ता सर्वेक्षणे एआय स्वीकारण्याबरोबरच विश्लेषणात्मक विचार आणि नेतृत्व यासारख्या मानवी कौशल्यांमध्ये वाढ दर्शवितात. त्यांना जोडा, त्यांचा व्यापार करू नका. [4][5]

• गैरसमज: अनुपालन नवोपक्रमाला मारून टाकते.
  वास्तव: जोखीम-आधारित, दस्तऐवजीकरण केलेला दृष्टिकोन गती कारण प्रत्येकाला खेळाचे नियम माहित असतात. EU AI कायदा ही अगदी अशा प्रकारची रचना आहे. [3]

एक साधी, लवचिक कौशल्य विकास योजना जी तुम्ही आजच सुरू करू शकता 🗒️

• आठवडा १ : कामाच्या ठिकाणी एक छोटीशी समस्या निवडा. सध्याच्या प्रक्रियेवर सावली द्या. वापरकर्त्यांचे परिणाम प्रतिबिंबित करणारे यशाचे मापदंड तयार करा.

• आठवडा २ : होस्ट केलेल्या मॉडेलसह प्रोटोटाइप. आवश्यक असल्यास पुनर्प्राप्ती जोडा. तीन पर्यायी प्रॉम्प्ट लिहा. लॉग अपयश.

• आठवडा ३ : हलक्या वजनाचा मूल्यांकन हार्नेस डिझाइन करा. त्यात १० हार्ड एज केसेस आणि १० सामान्य केसेस समाविष्ट करा. एक ह्युमन-इन-द-लूप चाचणी करा.

• आठवडा ४ : विश्वासार्ह-एआय गुणधर्मांशी जुळणारे रेलिंग जोडा: गोपनीयता, स्पष्टीकरण आणि निष्पक्षता तपासणी. दस्तऐवज ज्ञात मर्यादा. निकाल आणि पुढील पुनरावृत्ती योजना सादर करा.

ते आकर्षक नाही, पण ते सवयी वाढवते ज्या वाढवतात. पुढे काय चाचणी करायची हे ठरवताना विश्वसनीय वैशिष्ट्यांची NIST यादी ही एक सुलभ चेकलिस्ट आहे. [2]

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न: मीटिंगसाठी चोरू शकणारी छोटी उत्तरे 🗣️

• तर, एआय कौशल्ये म्हणजे काय?
  सुरक्षितपणे मूल्य प्रदान करण्यासाठी एआय सिस्टम डिझाइन, एकत्रित, मूल्यांकन आणि नियंत्रित करण्याची क्षमता. तुम्हाला आवडत असल्यास हे अचूक वाक्यांश वापरा.

• एआय कौशल्ये विरुद्ध डेटा कौशल्ये काय आहेत?
  डेटा कौशल्ये एआयला फीड करतात: संकलन, साफसफाई, जोडणी आणि मेट्रिक्स. एआय कौशल्यांमध्ये मॉडेल वर्तन, ऑर्केस्ट्रेशन आणि जोखीम नियंत्रणे देखील समाविष्ट आहेत.

• नियोक्ते प्रत्यक्षात एआय कौशल्ये कशा शोधतात?
  याचे मिश्रण: व्यावहारिक साधनांचा वापर, त्वरित आणि पुनर्प्राप्ती प्रवाहीपणा, मूल्यांकनाचे मुद्दे आणि सौम्य गोष्टी - विश्लेषणात्मक विचार आणि नेतृत्व नियोक्त्यांच्या सर्वेक्षणांमध्ये मजबूत दिसून येत आहे. [4]

• मला मॉडेल्समध्ये सुधारणा करण्याची आवश्यकता आहे का?
  कधीकधी. बऱ्याचदा पुनर्प्राप्ती, त्वरित डिझाइन आणि UX ट्वीक्स तुम्हाला कमी जोखीमसह बहुतेक मार्ग मिळवून देतात.

• मी गती कमी न करता कसे अनुपालन करू शकतो?
  NIST AI RMF शी जोडलेली हलकी प्रक्रिया स्वीकारा आणि EU AI कायद्याच्या श्रेणींशी तुमचा वापर तपासा. एकदा टेम्पलेट तयार करा, कायमचा पुन्हा वापरा. ​​[2][3]

टीएल; डीआर

एआय कौशल्ये म्हणजे काय असे विचारत असाल , तर येथे लहान उत्तर आहे: ते तंत्रज्ञान, डेटा, उत्पादन आणि प्रशासनातील मिश्रित क्षमता आहेत जे एआयला एका आकर्षक डेमोमधून विश्वासार्ह टीममेटमध्ये बदलतात. सर्वोत्तम पुरावा म्हणजे प्रमाणपत्र नाही - ते मोजता येण्याजोगे परिणाम, स्पष्ट मर्यादा आणि सुधारणा करण्याचा मार्ग असलेले एक लहान, पाठवलेले कार्यप्रवाह आहे. धोकादायक होण्यासाठी पुरेसे गणित शिका, मॉडेलपेक्षा लोकांची काळजी घ्या आणि विश्वासार्ह-एआय तत्त्वे प्रतिबिंबित करणारी चेकलिस्ट ठेवा. नंतर पुन्हा करा, प्रत्येक वेळी थोडे चांगले. आणि हो, तुमच्या कागदपत्रांमध्ये काही इमोजी शिंपडा. ते मनोबल वाढविण्यास मदत करते, विचित्रपणे 😅.

संदर्भ

1. ओईसीडी - कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि कौशल्यांचे भविष्य (सीईआरआय) : अधिक वाचा

2. एनआयएसटी - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिस्क मॅनेजमेंट फ्रेमवर्क (एआय आरएमएफ १.०) (पीडीएफ): अधिक वाचा

3. युरोपियन कमिशन - EU AI कायदा (अधिकृत आढावा) : अधिक वाचा

4. वर्ल्ड इकॉनॉमिक फोरम - फ्युचर ऑफ जॉब्स रिपोर्ट २०२५ (पीडीएफ): अधिक वाचा

5. वर्ल्ड इकॉनॉमिक फोरम - "एआय कामाच्या ठिकाणी कौशल्ये बदलत आहे. पण मानवी कौशल्ये अजूनही महत्त्वाची आहेत" : अधिक वाचा

6. OECD - कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि कामगार बाजारपेठेत कौशल्यांची बदलती मागणी (२०२४) (PDF): अधिक वाचा

7. पीडब्ल्यूसी - २०२४ ग्लोबल एआय जॉब्स बॅरोमीटर (प्रेस रिलीज) : अधिक वाचा

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल