85 % projektů umělé inteligence selže, zatímco se zároveň na trhu objevuje spousta „certifikovaných expertů na umělou inteligenci“?!

Zapomeňte na certifikáty AI: Těchto 5 dovedností z vás udělá skutečného profesionála v oblasti AI

Jaká je realita za nespočtem certifikátů umělé inteligence, které jsou dnes nabízeny? Tato otázka se v technologickém průmyslu stále častěji objevuje, protože firmy i jednotlivci čelí záplavě certifikačních programů. Rostoucí kritika těchto programů není neopodstatněná. Studie ukazují, že 85 % projektů umělé inteligence selhává, zatímco současně se na trhu objevuje spousta „certifikovaných expertů na umělou inteligenci“. Tento rozpor mezi teoretickými znalostmi a praktickým úspěchem vyvolává vážné otázky o skutečné hodnotě tradičních certifikačních přístupů.

Problém spočívá v zásadní povaze těchto certifikací. Zatímco 81 % IT profesionálů věří, že by uměli efektivně využívat umělou inteligenci, pouze 12 % skutečně disponuje potřebnými dovednostmi. Tuto propast mezi sebevnímáním a skutečnou kompetencí dále zhoršují povrchní certifikační programy, které slibují rychlé úspěchy, ale neposkytují pevný základ pro skutečné implementace umělé inteligence.

Skutečná odbornost v oblasti umělé inteligence vyžaduje mnohem víc než jen složení testů s výběrem odpovědí nebo povrchní tutoriály o frameworkech. Vyžaduje hluboké pochopení architektury systému, kvality dat, obchodních procesů a řízení změn. Tyto dovednosti se nerozvíjejí během několika hodin online školení, ale prostřednictvím let praktických zkušeností s reálnými projekty.

Co se skrývá za kritikou tradičních programů pro výcvik umělé inteligence?

Proč jsou certifikace v oblasti umělé inteligence tak ostře kritizovány? Odpověď spočívá ve způsobu, jakým jsou tyto programy strukturovány. Tradiční certifikace se zaměřují především na teoretické znalosti a standardizované testovací postupy. Typický certifikát učí základy neuronových sítí, povrchně pokrývá frameworky jako PyTorch nebo TensorFlow během několika hodin a končí zkouškou, která primárně testuje zapamatované znalosti.

Tento přístup ignoruje složitou realitu implementace umělé inteligence ve firmách. Praktické projekty umělé inteligence vyžadují nejen technické znalosti, ale také schopnost porozumět složitým obchodním problémům, řídit zainteresované strany a vyvíjet dlouhodobé strategie. Certifikát může naučit, jak algoritmus funguje, ale nenaučí, jak integrovat systém umělé inteligence do stávající podnikové infrastruktury nebo jak se vypořádat s neúplnými a kontaminovanými daty.

Nejčastější problémy tradičního školení v oblasti umělé inteligence jsou předvídatelné: příliš mnoho teorie bez praktického významu, nerealistická očekávání od školení v oblasti umělé inteligence, povrchní přepínání mezi nástroji bez hlubší integrace a standardizované příklady bez relevance pro dané odvětví. K tomu se často přidává nedostatek následné práce – po školení jsou účastníci ponecháni sami sobě.

Obzvláště problematická je tendence prezentovat 15 různých nástrojů umělé inteligence, aniž by se vysvětlilo, jak je lze integrovat do stávajících pracovních postupů. Úspěšnější je zaměřit se na několik skutečně užitečných nástrojů a jejich integraci podrobně rozebrat. Realita je taková, že bez praktické aplikace dlouhodobě implementuje to, co se naučí v rámci školení o umělé inteligenci, pouze 10–20 % účastníků. Po jednom měsíci se ztratí až 70 % znalostí.

Jaké dovednosti vyžaduje skutečná znalost umělé inteligence?

Co odlišuje skutečnou odbornost v oblasti umělé inteligence od povrchních znalostí certifikace? Skutečná kompetence v oblasti umělé inteligence zahrnuje několik kritických dimenzí, které dalece jdou nad rámec toho, co se vyučuje v tradičních certifikačních programech. V první řadě je to pochopení systémových architektur. Systémy umělé inteligence nefungují izolovaně, ale musí být integrovány do komplexního podnikového prostředí. To vyžaduje znalosti škálovatelnosti, datových toků, optimalizace latence a stability systému.

Stejně důležité jsou i dovednosti v oblasti vývoje platforem. Umělá inteligence musí být integrována do reálného podnikového softwaru, což vyžaduje znalost API, architektur mikroslužeb, kontejnerových technologií a cloudových infrastruktur. Tyto praktické implementační dovednosti nelze naučit teoretickými kurzy, ale lze je rozvíjet pouze praktickou prací na reálných projektech.

Kvalita dat představuje další kritickou oblast. Bez čistých a dobře strukturovaných dat je jakýkoli model umělé inteligence bezcenný. Skutečná odbornost znamená pochopení procesů správy dat, zvládnutí technik čištění dat a rozpoznání dopadu nízké kvality dat na systémy umělé inteligence. 86 % respondentů uvádí významné problémy s daty, od získávání smysluplných poznatků až po zajištění přístupu k datům v reálném čase.

Obchodní odbornost je často přehlíženým aspektem skutečné odbornosti v oblasti umělé inteligence. Úspěšné implementace umělé inteligence vyžadují pochopení obchodních procesů, výpočtů návratnosti investic a strategického plánování. Projekty umělé inteligence musí přinášet měřitelné obchodní výsledky, nejen technické demonstrace. To vyžaduje schopnost vést iniciativy v oblasti umělé inteligence od nápadu až po tvorbu měřitelné hodnoty.

Řízení změn je možná nejdůležitější, ale nejméně chápanou dovedností. Implementace umělé inteligence mění pracovní postupy, role a odpovědnosti. Úspěšní experti na umělou inteligenci chápou, jak tyto transformace vést zaměstnance, překonávat odpor a vytvářet kulturu přijetí umělé inteligence.

Jak vzniká propast mezi teoretickými znalostmi a jejich praktickým využitím?

Proč je tak velký rozdíl mezi certifikovanými znalostmi a jejich aplikací v reálném světě? Důvody spočívají v zásadních rozdílech mezi akademickým učením a řešením problémů v reálném světě. Univerzitní programy a mnoho certifikací kladou důraz na teoretický základ, který má poskytnout široké a hluboké pochopení základních principů a teorií.

Bootcampy a praktické programy naopak nabízejí projektové, praktické učení – učení praxí. Tento přístup se zaměřuje na vybavení studentů dovednostmi potřebnými pro konkrétní role na dnešním trhu práce. Od prvního dne studenti bootcampů pracují na programátorských výzvách, vytvářejí portfolia a spolupracují na projektech, které simulují reálné pracovní zkušenosti.

Tempo inovací převyšuje připravenost pracovní síly. Umělá inteligence se vyvíjí mnohem rychleji, než většina organizací dokáže své týmy připravit. Společnosti mohou investovat do technologií bez jasného plánu na rozvoj interních talentů potřebných k jejich udržení. To prohlubuje propast mezi tím, co technologie umožňuje, a tím, co týmy dokáží přinést.

Rozpor mezi vzděláním a požadavky průmyslu tento problém zhoršuje. Ačkoli je umělá inteligence ústředním bodem obchodních strategií, akademické instituce se stále do značné míry spoléhají na zastaralé osnovy. Mnoho programů klade důraz na teoretické koncepty spíše než na praktické aplikace, takže absolventi nejsou připraveni na reálné výzvy, kterým podniky čelí.

Tento rozpor je obzvláště výrazný v odvětvích, která vyžadují specifické aplikace umělé inteligence, jako je zdravotnictví nebo logistika, kde jsou znalosti oboru stejně důležité jako technické znalosti. Certifikát v oboru strojového učení vás automaticky nepřipraví na vývoj řešení umělé inteligence pro lékařskou diagnostiku nebo optimalizaci dodavatelského řetězce.

Co tyto výzvy znamenají pro firmy?

Jaký dopad tyto problémy mají na svět podnikání? Společnosti čelí při implementaci umělé inteligence značným výzvám, které jdou daleko za hranice technických aspektů. Zatímco 96 % IT manažerů vnímá umělou inteligenci jako konkurenční výhodu, 90 % CIO vyjadřuje obavy ohledně integrace umělé inteligence do svých operací.

Náklady na implementaci umělé inteligence jsou často výrazně podceňovány. Transformace umělé inteligence vyžaduje značné počáteční investice do specializované infrastruktury, kvalifikovaných pracovníků a průběžné údržby, což mnoho organizací podceňuje. Složitost budování systémů umělé inteligence na podnikové úrovni od nuly často vede k překročení rozpočtu a zpožděným harmonogramům.

Mnoho společností špatně odhaduje náklady na umělou inteligenci tím, že ji považují za jednorázový nákup technologie, nikoli za průběžnou provozní investici. Úspěšná implementace umělé inteligence vyžaduje specializované výpočetní zdroje, neustálou optimalizaci modelů a specializovaný personál, který bude udržovat výkon systému v průběhu času.

Zajištění kvality představuje další zásadní výzvu. Špatná kvalita dat představuje nejzákladnější překážku úspěchu podniků v oblasti umělé inteligence. Organizace zjišťují, že jejich tvrzení, že jsou „podniky řízenými daty“, se hroutí, když systémy umělé inteligence vyžadují konzistentní a čisté informace spíše než digitální ekvivalent rozptýlených tabulek a nekompatibilních databází.

Nedostatek talentů a odborných znalostí v oblasti umělé inteligence je obzvláště problematický. 34,5 % organizací s rozvinutými implementacemi umělé inteligence uvádí jako hlavní překážku nedostatek dovedností a talentů v oblasti infrastruktury umělé inteligence. Tradiční IT týmy mají důkladné znalosti stávajících systémů, ale umělá inteligence vyžaduje zcela odlišnou sadu dovedností, které kombinují technické znalosti se znalostmi obchodních oblastí.

Jakou roli hraje kvalita dat a jejich správa?

Proč je kvalita dat tak důležitá pro úspěch umělé inteligence? Známý koncept „garbage in, garbage out“ (což je odpad dovnitř, to je odpad ven) věrně vystihuje vztah mezi kvalitou trénovacích dat a výkonem modelu umělé inteligence. Zajištění vysoce kvalitních dat je jednou z nejobtížnějších výzev při trénování umělé inteligence, a to nejen kvůli objemu dat, ale i kvůli mnoha aspektům kvality trénovacích dat umělé inteligence.

Správa dat se stává klíčovou před zahájením jakékoli implementace umělé inteligence. Společnosti musí zavést komplexní procesy, které zajistí přesnost, konzistenci a dodržování předpisů v oblasti informací. Tento základ určuje, zda iniciativy v oblasti umělé inteligence přinesou smysluplné poznatky, nebo zda povedou k nákladným zklamáním.

Nebezpečí nízké kvality dat v systémech umělé inteligence jsou rozmanitá. Zaujatost a diskriminace vznikají, když jsou systémy umělé inteligence trénovány na zkreslených datech a tyto zaujatosti reprodukují a zesilují ve svých výstupech, což vede k diskriminaci určitých skupin lidí. K nesprávným rozhodnutím dochází, když data obsahují chybné informace a systémy umělé inteligence činí nesprávná rozhodnutí. To může mít vážné důsledky, například ve zdravotnictví, finančním sektoru a právním systému.

Bezpečnostní rizika vyplývají také z nepřesných dat, která mohou být zneužita zlými úmysly k manipulaci se systémy umělé inteligence, což vede k bezpečnostním rizikům, jako je hacking nebo šíření dezinformací. Proto je nezbytné implementovat robustní strategie správy dat, které upřednostňují kvalitu a integritu.

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Řešení spravované umělé inteligence – Průmyslové služby umělé inteligence: Klíč ke konkurenceschopnosti v odvětví služeb, průmyslu a strojírenství

Jak se bootcampy liší od tradičních vzdělávacích přístupů?

Co odlišuje bootcampy od tradičního vzdělávání? Snad nejdůležitější rozdíl mezi univerzitními a bootcampovými programy spočívá v jejich přístupu ke kurikulu. Univerzitní programy kladou důraz na teoretický základ, jehož cílem je poskytnout široké a hluboké pochopení základních principů a teorií.

Bootcampy však nabízejí strukturované, intenzivní učení s živými kurzy, zpětnou vazbou od instruktorů a přístupem do komunity. Univerzitním osnovám často chybí silná praktická složka, v níž bootcampy vynikají. Bootcampy nabízejí projektové, praktické učení, což jinými slovy znamená učení se praxí.

Styly hodnocení se značně liší. Univerzity používají zkoušky, eseje a teoretické úkoly, které testují pochopení základních konceptů. Bootcampy se spoléhají na portfoliové projekty, programátorské výzvy a skupinovou práci, které odrážejí prostředí na pracovišti.

Časová investice se dramaticky liší: studium na univerzitě trvá 3–4 roky, zatímco bootcampy 3–9 měsíců. Významný je i rozdíl v cenách: univerzitní vzdělání v Evropě stojí 30 000–60 000 eur, zatímco bootcampy stojí 6 500–8 500 eur.

Statistiky úspěšnosti ukazují zajímavé výsledky. Průměrná míra uplatnění ve velkých bootcampech je 71 %, ve srovnání s 68 % u absolventů informatiky. U špičkových programů, jako je TripleTen, tato míra stoupá až na 87 %. Absolventi bootcampů i univerzit potřebují k nalezení zaměstnání přibližně tři až šest měsíců, ale pouze bootcampy nabízejí záruku vrácení peněz, pokud nezískáte novou práci v oblasti technologií do 10 měsíců od ukončení studia.

Jaká je hodnota certifikátů ve specializovaných oborech?

Jsou všechny certifikáty bezcenné? Ne nutně. Certifikace jsou důležitější ve specializovaných oblastech, jako je MLOps. Certifikát je cenný, protože firmě prokazuje, že znáte konkrétní cloudovou platformu, jako je GCP, AWS nebo Azure. Cloudové certifikace často zákazníkům předkládají společnosti poskytující služby, aby prokázaly svou odbornost v oblasti cloudových platforem.

Praktický příklad: Středně velká finanční firma potřebovala posílit svou kybernetickou bezpečnost po sérii kybernetických hrozeb. Náborový tým upřednostňoval kandidáty s certifikacemi jako CISSP (Certified Information Systems Security Professional) a CEH (Certified Ethical Hacker). Tyto certifikace byly nezbytné vzhledem ke složité a citlivé povaze finančních dat.

Po najmutí certifikovaného experta na kybernetickou bezpečnost společnost zaznamenala významné zlepšení svého bezpečnostního stavu. Nový zaměstnanec byl schopen implementovat pokročilé bezpečnostní protokoly a provádět důkladná hodnocení rizik, což bylo klíčové pro ochranu zdrojů společnosti.

V určitých kontextech mohou být certifikace v oblasti umělé inteligence velmi cenné. Certifikáty AWS ML s přísnými zkouškami, u kterých 50 % kandidátů neuspěje napoprvé, prokazatelně vedou k pracovním umístěním. Klíčem je kvalita a hloubka certifikace, nikoli pouze její samotná existence.

Certifikace potvrzují znalosti kandidáta a jeho odhodlání k profesnímu růstu, zatímco zkušenosti poskytují praktické dovednosti a schopnosti řešit problémy. Pro zaměstnavatele je klíčové najít rovnováhu mezi těmito dvěma aspekty. Komplexní náborová strategie by měla zohledňovat relevanci certifikací, hloubku a rozmanitost zkušeností a schopnost kandidáta se adaptovat a růst.

Jak by měly firmy hodnotit talenty v oblasti umělé inteligence?

Na co by se měly firmy zaměřit při hodnocení kandidátů na pozice v oblasti umělé inteligence? Odpověď nespočívá v počtu certifikátů, ale v prokazatelných výsledcích a praktických dovednostech. Úspěšní profesionálové v oblasti umělé inteligence se vyznačují schopností řešit složité obchodní problémy, nikoli sbírkou digitálních odznaků.

Portfoliové projekty poskytují mnohem lepší vhled do skutečných schopností kandidáta. Expert na umělou inteligenci by měl být schopen demonstrovat komplexní projekty, které řeší skutečné obchodní problémy. Tyto projekty by měly pokrývat celý životní cyklus umělé inteligence: od definice problému, sběru dat a jejich čištění až po vývoj modelu, implementaci a monitorování.

Komunikační dovednosti a dovednosti v oblasti řízení zainteresovaných stran jsou stejně důležité. Projekty umělé inteligence často selhávají nikoli kvůli technickým problémům, ale kvůli nedostatečné komunikaci mezi technickými týmy a obchodními jednotkami. Dobrý expert na umělou inteligenci dokáže vysvětlit složité technické koncepty způsobem, kterému rozumí i netechničtí lidé, a převést obchodní požadavky do technických řešení.

Znalost oboru je často podceňována, ale je klíčová pro úspěch. Expert na umělou inteligenci ve zdravotnictví musí rozumět nejen strojovému učení, ale také lékařským pracovním postupům, regulačním požadavkům a klinické praxi. Tuto odbornost specifickou pro dané odvětví nelze získat prostřednictvím generických certifikací.

Schopnost neustále se učit je v rychle se vyvíjejícím prostředí umělé inteligence zásadní. Místo hledání stávajících certifikací by společnosti měly hodnotit kandidáty, kteří prokazují zvědavost, přizpůsobivost a ochotu zapojit se do nových technologií.

Jaké existují alternativy k tradičním certifikacím?

Jak mohou profesionálové efektivně rozvíjet své dovednosti v oblasti umělé inteligence? Odpověď spočívá v praktických, projektových přístupech k učení, které řeší skutečné obchodní problémy. Místo testů s výběrem odpovědí by se aspirující experti na umělou inteligenci měli zaměřit na reálné projekty, které přinášejí měřitelné obchodní výsledky.

Příspěvky s otevřeným zdrojovým kódem nabízejí vynikající příležitost k získání praktických zkušeností a zároveň k přínosu pro komunitu. Přispíváním k zavedeným projektům umělé inteligence se vývojáři učí nejen technickým dovednostem, ale také procesům spolupráce a kontroly kódu, které jsou v profesionálním prostředí nezbytné.

Soutěže Kaggle a podobné platformy vám umožňují pracovat s reálnými datovými sadami a vyvíjet řešení reálných problémů. Tyto soutěže poskytují nejen praktické zkušenosti, ale také příležitost učit se od ostatních účastníků a porovnávat různé přístupy.

Mentorské a praktické školicí programy vykazují výrazně lepší výsledky než tradiční certifikační programy. Obzvláště ceněné jsou programy, které nabízejí individuální podporu v menších skupinách, možnost kladení otázek a průběžnou výměnu názorů i po samotném školení.

Partnerství mezi vzdělávacími institucemi a společnostmi v rámci průmyslu vytvářejí cenné mosty mezi teorií a praxí. Tyto programy umožňují studentům pracovat na reálných firemních projektech a zároveň mít přístup ke zkušeným mentorům a strukturované zpětné vazbě.

Jak se bude vyvíjet budoucnost vzdělávání v oblasti umělé inteligence?

Kam směřuje vzdělávání v oblasti umělé inteligence? Budoucnost vzdělávání v oblasti umělé inteligence spočívá v hybridních přístupech, které kombinují teoretické základy s intenzivním praktickým využitím. Úspěšné programy budoucnosti se budou vyznačovat několika klíčovými rysy.

Personalizované vzdělávací cesty se stanou standardem. Personalizace s využitím umělé inteligence může zlepšit angažovanost zaměstnanců až o 60 % a učinit proces školení dynamičtějším a efektivnějším. Tyto personalizované přístupy umožňují studentům zaměřit se na oblasti, ve kterých potřebují zlepšení, což v konečném důsledku vede k lepšímu rozvoji dovedností.

Vzhledem k rychlému rozvoji technologií umělé inteligence se stává nezbytné průběžné vzdělávání. Místo jednorázových certifikací se úspěšní profesionálové budou účastnit programů průběžného vzdělávání, které jim umožní sledovat nejnovější vývoj a neustále rozšiřovat jejich dovednosti.

Interdisciplinární přístupy budou stále důležitější. Úspěšné implementace umělé inteligence vyžadují spolupráci napříč obory: datovými vědci, softwarovými inženýry, obchodními analytiky, experty na etiku a specialisty v daných oblastech. Budoucí vzdělávací programy budou tuto spolupráci od samého začátku podporovat.

Etika a zodpovědná umělá inteligence se stávají nedílnou součástí vzdělávání. Vzhledem k tomu, že systémy umělé inteligence získávají stále větší vliv, musí si profesionálové osvojit nejen technické dovednosti, ale také hluboké pochopení etických důsledků své práce.

Měření studijního úspěchu se přesune od výsledků zkoušek k reálným aplikacím a obchodním výsledkům. Skutečný úspěch vzdělávání v oblasti umělé inteligence bude měřen tím, jak sebejistě a často jednotlivci umělou inteligenci používají, sdílejí znalosti a prosazují inovace.

Co se mohou firmy naučit z úspěšných implementací umělé inteligence?

Jaké ponaučení si úspěšné společnosti odnášejí ze svých projektů s umělou inteligencí? Úspěšné zavádění umělé inteligence se řídí rozpoznatelnými vzorci, které se výrazně liší od neúspěšných projektů. Tyto organizace před vývojem složitých aplikací značně investují do základů.

Úspěšné firmy začínají s jasně definovanými obchodními problémy, nikoli s technickými příležitostmi. Identifikují specifická problematická místa, která lze vyřešit pomocí umělé inteligence, a měří úspěch pomocí konkrétních obchodních metrik. Toto zaměření na obchodní hodnotu odlišuje úspěšné implementace od technologicky řízených projektů, které postrádají jasné cíle.

Správa dat je od samého začátku prioritou. Úspěšné organizace investují značný čas a zdroje do vytváření čistých a dobře strukturovaných datových kanálů ještě před zahájením vývoje modelu. Chápou, že kvalita dat přímo určuje kvalitu výsledků umělé inteligence.

Mezioborové týmy se stávají normou. Místo toho, aby se projekty umělé inteligence nechávaly izolovaným týmům pro datovou vědu, úspěšné společnosti vytvářejí smíšené týmy složené z odborníků na danou oblast, datových specialistů, inženýrů a obchodních analytiků. Tato spolupráce zajišťuje, že technická řešení skutečně řeší obchodní problémy.

Je implementován iterativní vývoj a průběžné monitorování. Úspěšné systémy umělé inteligence se nevyvinou jednou a pak se na ně nezapomene. Vyžadují průběžné monitorování, pravidelné aktualizace a úpravy na základě měnících se obchodních požadavků a nových dat.

Řízení změn je uznáváno jako kritický faktor úspěchu. Úspěšné implementace investují stejnou částku do školení a podpory zaměstnanců jako do samotné technologie. Chápou, že i ta nejlepší technologie umělé inteligence je bezcenná, pokud ji zaměstnanci nemohou přijmout nebo efektivně používat.

Cesta ke skutečné kompetenci v oblasti umělé inteligence

Jaký je závěr této analýzy? Certifikace v oblasti umělé inteligence nejsou v zásadě bezcenné, ale také nejsou klíčem ke skutečné odbornosti v oblasti umělé inteligence. Skutečná hodnota spočívá v praktickém uplatnění, řešení reálných problémů a rozvoji komplexních dovedností, které dalece jdou nad rámec technických znalostí.

Skutečná odbornost v oblasti umělé inteligence se rozvíjí kombinací solidních teoretických znalostí, intenzivních praktických zkušeností a neustálého vzdělávání. Vyžaduje nejen technické dovednosti, ale také obchodní prozíravost, komunikační dovednosti a schopnost řídit složité systémy v reálných prostředích.

Pro jednotlivce to znamená zaměření na praktické projekty, neustálé vzdělávání a rozvoj odborných znalostí v daném odvětví. Pro firmy to znamená, že se při hodnocení kandidátů musí dívat nad rámec certifikací a místo toho oceňovat prokazatelné výsledky, dovednosti v řešení problémů a schopnost spolupracovat.

Budoucnost vzdělávání v oblasti umělé inteligence spočívá v hybridních přístupech, které kombinují to nejlepší z tradičního vzdělávání a praktické aplikace. Tyto programy budou personalizované, kontinuální a silně zaměřené na reálné obchodní výsledky.

Nakonec se nepočítá certifikát ve formátu PDF na zdi, ale schopnost vyvíjet systémy umělé inteligence, které ušetří miliony, zdesetinásobí hodnotu a řeší skutečné obchodní problémy. První lze vytisknout; vytvoření, testování a dodání druhého trvá roky. Rozdíl mezi těmito dvěma definuje hranici mezi povrchní znalostí certifikátů a skutečnou odborností na umělou inteligenci.

Ki-Gamechanger: Nejflexibilnější řešení platformy AI na platformě AI, která snižují náklady, zlepšují jejich rozhodnutí a zvyšují efektivitu

Nezávislá platforma AI: Integruje všechny relevantní zdroje dat společnosti

• Rychlá integrace AI: Řešení AI na míru na míru na míru nebo dny místo měsíců
• Flexibilní infrastruktura: cloudové nebo hostování ve vašem vlastním datovém centru (Německo, Evropa, svobodný výběr umístění)

• Nejvyšší zabezpečení dat: Používání v právnických firmách je bezpečný důkaz
• Používejte napříč širokou škálou zdrojů firemních dat
• Výběr vašich vlastních nebo různých modelů AI (DE, EU, USA, CN)

Více o tom zde:

• Nezávislé platformy umělé inteligence vs. hyperscalery: Které řešení je pro vás to pravé?

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑ Vytváření nebo přepracování strategie AI

☑️ Pioneer Business Development

 

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

 

 

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus