Hızlı mühendisliğin yükselişi ve vakası: umut verici bir yapay zeka mesleği çok kısa sürede nasıl kullanılmaya başladı?

2023'ten itibaren en sıcak AI işinin yükselişi ve düşüşü

Hızlı mühendis mesleği, umut verici bir meslek olarak derhal ilan edilen mesleği, oldukça kısa bir yaşam döngüsünden geçmiştir. ChatGPT gibi büyük ses modelleri çalışma dünyasında devrim yaratırken, optimal girişlerin ifadesi için özel rollerin 2025'te zaten büyük ölçüde gereksiz hale geldiği ortaya çıkıyor. Wall Street Journal'ın mevcut raporlarına göre, “2023'teki en sıcak AI işi” birkaç yıl içinde işgücü piyasasından neredeyse kayboldu. Kullanıcı niyetlerini anlamada daha iyi ve daha iyi hale gelen daha güçlü AI modellerinin hızlı gelişimi, hızlı becerilerin artık genel bir yetkinlik ve bağımsız bir iş profili olarak daha az talep olduğu anlamına geliyordu. Bu gelişme, AI teknolojilerinin işgücü piyasasını değiştirdiği benzeri görülmemiş bir hızın bir örneğidir.

İçin uygun:

• Üretken görseller ve metinler için en önemli ve etkili 10 komut istemi

Hızlı mühendisliğin kısa tarihi

“Hızlı mühendislik” terimi, büyük dil modellerinin (büyük dil modelleri, LLMS) yayılması sırasında oluşturuldu ve AI sistemlerinden optimum cevaplar elde etmek için kesin talimatlar formüle etme sanatını tanımladı. 2022 ve 2023 yılları arasında, bu faaliyete olan ilgi hızla arttı ve teknoloji endüstrisinde çok tartışılan yeni bir iş profiline dönüştü.

Yüksek aşama: altın kazma ruh hali 2023

2023'ün sonunda, Mühendislik teknoloji sektöründeki en yeni yeni işlerden biriydi. Kasım 2023'te Wall Street Journal'ın bir videosu, şirketlerin bu rol için yılda 250.000 dolara kadar maaş sunduğunu gösterdi. Video, hızlı mühendisliğin sadece Chatt gibi büyük ses modellerinin ortaya çıkmasıyla mümkün olan tamamen yeni bir iş türü olarak görüldüğünü gösterdi.

Bu etkinliğin çekirdeği, üretken AI sistemlerinden mümkün olan en iyi cevapları elde etmek için metin girişleri veya “istemi” yazmaktı. Arkasındaki mantık basitti: giriş ne kadar iyi olursa, çıktı o kadar iyi olur. Hızlı mühendisler, karmaşık teknolojiyi programlama bilgisi olmayan insanlar için erişilebilir hale getirmesi gereken insan ve makine arasında bir çevirmen olarak görülüyordu.

Hızlı hayal kırıklığı

İlk coşku ve yüksek maaş vaadine rağmen, hayal kırıklığı hızla meydana geldi. Microsoft'un KI pazarlama sorumlusu Jared Spataro gibi şöyle fark etti: “İki yıl önce herkes şöyle dedi: 'Ah, bence derhal mühendis sıcak iş olacak.' Bu hiç de doğru değil ”. Bu ifade, beklentilerin bu iş tanımına ne kadar hızlı değiştiğini göstermektedir.

2025'teki gerçeklik farklı görünüyor: Wall Street Journal'dan Isabelle Bousquette, “hızlı mühendis” iş unvanı olan kimseyi tanımadığını ve konuştuğu teknoloji yöneticilerinin de örnek veremeyeceğini buldu. Umut verici bir kariyer yolu olarak başlayan şey, sadece iki yıl içinde pratik olarak çözüldü.

İçin uygun:

• Elektrik ve lojistik endüstrisi için düşük kod ekosistemleri ve robotları ile yenilikçi çözümler-yetenekli işçi sıkıntısı? Dün oldu!

Hızlı düşüşün nedenleri

Hızlı mühendisliğin bağımsız bir iş tanımı olarak hızlı bir şekilde inişi, bir araya getirilen çeşitli teknolojik ve örgütsel gelişmelere atfedilebilir.

AI modellerinde teknolojik ilerleme

Düşüş için önemli bir faktör, AI modellerinin kendisinin hızlı bir şekilde geliştirilmesidir. Büyük dil modellerinin daha yeni sürümleri, kullanıcıların niyetlerini anlamak için sezgisel olarak önemli ölçüde daha iyi hale gelmiştir. Bu, mükemmel girdiyi formüle eden son derece uzmanlaşmış uzmanlara olan ihtiyacı azaltır.

Modern AI sistemleri artık bir talimatı tam olarak anlamıyorlarsa soru sorabilir. Bu etkileşimli yetenek, sofistike hızlı teknikleri daha az önemli hale getirir, çünkü modeller diyaloğu açıklığa kavuşturmak için kullanabilir.

Deloitte'nin 2025 yıllık “Teknik Trendleri” raporu, AI gelişimini ileriye taşıyan üç sütunu tanımlamaktadır: küçük dil modelleri, multimodal modeller ve ajan tabanlı AI. Bu gelişmeler AI ile etkileşim şeklimizi değiştirir ve özel hızlı formülasyon giderek daha gereksiz hale getirir.

Hızlı bilginin demokratikleştirilmesi

Bir diğer önemli neden de şirketlerdeki hızlı becerilerin geniş arabuluculuğudur. Bireysel uzmanlara güvenmek yerine, bugün AI modellerinin etkili kullanımı için çeşitli işlevlerde çalışanları eğitmektedir. Nationwide CTO'su Jim Fowler, onu özetle özetliyor: "Bunun bağımsız bir iş unvanı değil, bir iş unvanı içinde bir yetenek haline geldiğini görüyoruz".

Bilginin bu demokratikleşmesi, AI yeterliliklerini izole uzman rollerine yoğunlaştırmak yerine genel eğilimlere karşılık gelir. Bu, daha fazla çalışanın AI araçlarını özel çalışma alanlarında etkili bir şekilde kullanmasını sağlar.

Mevcut iş profillerine entegrasyon

Bir zamanlar bağımsız bir meslek olarak tasarlanan şey, mevcut roller içindeki bir bileşene dönüşmüştür. AI-prompt becerileri, ayrı bir kariyer yolu olarak değil, bugün mevcut iş profillerine ek olarak kabul edilmektedir. Bu entegrasyon, AI'nın çalışma dünyasına nasıl gömüldüğüne dair daha gerçekçi bir yaklaşımı yansıtmaktadır.

Gerçekten de AI başkan yardımcısı Hannah Calhoon, "Bu rol için pek çok gerçek tutum görmedik". Bu, ilk hiperlere rağmen, saf hızlı mühendislere olan gerçek talebin sınırlı olduğunu göstermektedir.

Tüm şirket meseleleri için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında bir AI platformunun entegrasyonu-imge: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran en esnek AI platformu-tailor yapımı çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Bu AI platformu tüm belirli veri kaynaklarıyla etkileşime girer
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ve diğer birçok veri yönetim sisteminden
• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

AI platformumuzun çözdüğü zorluklar

• Geleneksel AI çözümlerinin doğruluğu eksikliği
• Hassas verilerin veri koruması ve güvenli yönetimi
• Bireysel AI gelişiminin yüksek maliyetleri ve karmaşıklığı
• Nitelikli AI eksikliği
• AI'nın mevcut BT sistemlerine entegrasyonu

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

İşgücü piyasasının yapay zeka tarafından dönüşümü

Hızlı mühendislik örneği, AI'nın işgücü piyasasında neden olduğu hızlı değişiklikler için örnek almaktadır. Bu gelişme, AI'nın her iki işini de ortadan kaldırdığı ve yenilerini yarattığı, ancak şimdiye kadar bilinmeyen bir hızda daha geniş bir patern haline gelir.

Teknoloji işleri için gereksinimlerde değişiklik

Teknoloji sektöründeki jobl manzarası giderek karmaşıklaşıyor ve kafa karıştırıcı hale geliyor. Wall Street Journal'a göre, iş isimleri “daha ​​çeşitli, belirsiz, örtüşen ve bazen daha anlamsız” hale geldi. Bu, özellikle anlamının genel bir şekilde anlaşılmasından önce yeni rollerin ortaya çıktığı ve kaybolduğu AI alanında geçerlidir.

Derhal mühendislik bağımsız bir disiplin olarak hemen önemini kaybederken, AI ile ilgili diğer becerilere olan talep artar. LinkedIn hakkındaki yorumlar, AI sistemleri mühendislerinin ve daha derin teknik bilgi gerektiren diğer pozisyonların artık daha fazla talep olduğunu göstermektedir.

Yazılım geliştirme üzerindeki etkiler

AI sadece AI'nın kendisinin rollerini değiştirmekle kalmaz, aynı zamanda yazılım geliştirme gibi profesyonel alanlar da yer alır. Kodlama işleminin önemli bölümlerini otomatikleştirebilen AI tabanlı kodlama araçları, yüzde onun üzerindeki verimlilik artışlarına katkıda bulunur ve daha hızlı kod üretimi sağlar.

Bu gelişme, yeni çalışanlar işe alırken daha ince kalkınma ekiplerine ve daha yüksek gereksinimlere yol açabilir, çünkü şirketler üretken AI kodlama araçlarına giderek daha fazla güvenmektedir. Bu, AI'nın mevcut profesyonel alanları nasıl dönüştürdüğünün bir başka örneğidir.

İçin uygun:

• Yapay Zeka: Sürdürülebilir Kurumsal Yönetim İçin Yapay Zeka Dönüşümü Başkanlığı için Beş Temel Strateji

Hızlı yeterliliğin geleceği

Derhal mühendislik derhal bağımsız bir meslek olarak önemini kaybederse de, AI sistemleri ile etkili bir şekilde iletişim kurma yeteneği alakalı kalır. Ancak, başlangıçta beklenenden farklı bir form alır.

Farklı profesyonel alanlara entegrasyon

Gelecekte, hızlı becerilerin çeşitli mesleklere entegre edilmesi bekleniyor. Bir LinkedIn kullanıcısı şunları söyledi: "Her pazarlama ekibinin AI yeterliliği, sistemik düşünme, hızlı ve test ve öğrenme zihniyeti olan birine ihtiyacı var. İş başlıkları ve bu becerileri bir ekipte sabitlemekle ilgili daha azdır".

Bu perspektif daha nüanslı bir gelişmeyi göstermektedir: Derhal mühendisler yerine, şirketler AI araçlarını etkili bir şekilde kullanabilen çeşitli departmanlarda çalışanlara ihtiyaç duyarlar. Yapay zeka ile etkileşim kurma yeteneği, bugün dijital bilgiye benzer temel bir yetkinlik haline gelir.

Yeni uzmanlıklar ve daha karmaşık görevler

Basit hızlı mühendislik daha gelişmiş AI modelleri aracılığıyla eski olsa da, yeni, daha karmaşık silindirler oluşturulur. LinkedIn hakkında bir yorumcu, örneğin, şirketinin istemi “istemi kataloglamak ve istemi oluştururken fonksiyonel son kullanıcıyı yönlendirmek” olan hızlı bir mühendis yerine “derhal koordinatör” tuttuğundan bahsediyor.

Başka bir yorum, istemlerin arka uç boru hatlarına da gömüldüğünü göstermektedir: “LLM'ler arama, önerilerde, özetler, ajan tabanlı iş veya içerik üretimi için kullanıldığı sürece, birisinin model davranışını büyük ölçekte tasarlaması, test etmesi ve beklemesi gerekir”. Bu, uzmanlaşmış derhal ekspertise belirli teknik bağlamlarda alakalı kaldığını göstermektedir.

AI güdümlü iş dünyası için öğretim

Hızlı mühendisliğin hızlı yükselişi ve düşüşü, AI odaklı işgücü piyasasının dinamikleri hakkında değerli bilgiler sunar ve çalışanlar ve kuruluşlar için öğretim sağlar.

Teknolojik değişim hızı

Belki de en önemli bilgi, yapay zeka ile ilgili iş profillerinin geliştirdiği benzeri görülmemiş bir hızdır. Daha önceki teknolojik devrimler genellikle belirli meslekleri dönüştürmek için onlarca yıla ihtiyaç duysa da, bu AI çağında birkaç yıl hatta aylar içinde gerçekleşir.

Bu hızlı evrim, becerilerini sürekli olarak geliştirmek için sürekli adaptasyon ve isteklilik gerektirir. Ayrıca, hızla modası geçmiş olabilecek son derece uzmanlaşmış niş becerilere doğru aktarılabilir temel yeterliliklerin öneminin altını çizmektedir.

Uzmanlık yerine entegre etme eğilimi

Bir diğer önemli bulgu, AI becerilerini tamamen yeni uzmanlıklar oluşturmak yerine mevcut rollere entegre etme eğilimidir. Bu, teknolojinin kuruluşlara nasıl gömüldüğüne dair daha gerçekçi bir görüşe karşılık gelir.

Eğitim kurumları ve eğitim programları için bu, AI becerilerini yalıtılmış AI uzmanları yerine mevcut uzman alanlara ek olarak aktarmanız gerektiği anlamına gelir. AI araçlarını çeşitli mesleki bağlamlarda etkili bir şekilde kullanma yeteneği, saf teknik uzmanlıktan daha değerli hale gelmektedir.

İçin uygun:

• % 67 ile% 90 arasında | B2B, web aramasını klasik arama motorları yerine AI araçlarıyla tercih ediyor

AI çalışma dünyasının gelişimi

Hızlı mühendisliğin bağımsız bir iş tanımı olarak hızlı yükselişi ve düşüşü, yapay zekanın işgücü piyasası üzerindeki dönüştürücü gücünü göstermektedir. Sadece birkaç yıl içinde, umut verici bir kariyer yolu, yüksek ücretli özel bir meslekten farklı rollerle ilgili entegre bir yeteneğe dönüştü.

AI modellerinde teknolojik gelişmeler, AI bilgisinin artan demokratikleştirilmesi ve mevcut iş profillerine entegrasyonun artan demokratikleştirilmesi, adanmış derhal mühendislerin bugün neredeyse hiç talep görmediği anlamına geliyordu. Bununla birlikte, AI sistemleri ile etkili bir şekilde iletişim kurma yeteneği, başlangıçta beklenenden farklı bir biçimde de olsa değerli kalır.

Bu gelişme, işçilerin ve kuruluşların kendilerini sürekli olarak adapte etme ve daha da eğitme ihtiyacının altını çizmektedir. AI tarafından giderek daha fazla şekillendirilen bir iş dünyasında, teknolojik değişiklikleri tahmin edebilen ve becerilerini buna göre geliştirebilenler.

Hızlı mühendislik örneği, işgücü piyasasının AI tarafından daha geniş bir dönüşümünün başlangıcı olabilir. Bazı uzmanlıklar ortaya çıkıp geçerken, sürekli uyum sağlama ve öğrenme yeteneği, işin geleceği için en önemli yeterlilik olmaya devam etmektedir.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus