Generative artificial intelligence (AI) menawarkan peluang karir yang menarik bagi para ahli teknologi dan bisnis. Berbeda dengan jenis teknologi sebelumnya, ada dua jalur yang dapat dikejar – baik membangun AI atau mempekerjakan AI untuk membangun bisnis mereka. Penelitian terbaru yang dilakukan oleh Aditya Challapally, kepala ilmu terapan Microsoft, mengeksplorasi dua jalur menuju kesuksesan AI.
Juga: Merangkak, lalu berjalan, sebelum Anda berlari dengan agen AI, para ahli merekomendasikan
Bagi para profesional IT, itu berarti memberikan solusi dengan cepat untuk tetap unggul dalam menghadapi perubahan bisnis yang semakin cepat – jalur karir teknis. “Para profesional IT sebaiknya secara aktif menjelajahi alat baru seperti GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, dan lainnya untuk tetap berada di garis depan,” kata Challapally kepada ZDNET. Dia juga menambahkan bahwa dalam banyak organisasi, dia telah melihat pengembang dengan cepat mendapatkan reputasi sebagai pengode 10x hanya dengan memanfaatkan alat-alat ini secara efektif, dan keuntungan itu cenderung bertahan bahkan ketika orang lain mengejarnya.
Dari sudut pandang bisnis, AI generatif tidak dapat beroperasi dalam hampa teknis – ahli subjek yang paham AI diperlukan untuk mengadaptasi teknologi ke persyaratan bisnis tertentu – itulah jalur karir keahlian domain. “Saat model AI menjadi lebih terkomoditisasi, pengetahuan domain khusus menjadi semakin berharga,” ujar Challapally. Dia juga menekankan bahwa yang membedakan para ahli sejati adalah pemahaman mendalam mereka tentang industri tertentu yang dikombinasikan dengan kemampuan untuk mengidentifikasi di mana dan bagaimana gen AI dapat diterapkan secara efektif di dalamnya. Dia juga memperingatkan bahwa bot saja tidak dapat menyampaikan pengetahuan khusus tersebut.
Wawancara dengan 50 pemimpin bisnis mengenai kebutuhan mereka akan kecakapan AI, Challapally menemukan bahwa pengetahuan mendalam tentang AI sangat diminati – dan kebutuhan akan keterampilan teknis dan kemampuan bisnis semakin menyatu. “Pemimpin menilai ini sebagai lebih penting daripada tugas manajemen proyek tradisional atau tugas terkait bisnis seperti membawa visi produk yang meyakinkan atau koordinasi yang baik,” katanya.
Bagaimana orang non-teknis terbaik bisa sukses dan mengembangkan karir mereka dengan cepat di bidang AI? (Penilaian rata-rata dalam skala 1-10) Memahami teknologi secara mendalam (10) Visi produk (7) Dapat melakukan atau melaksanakan persyaratan produk (6) Mengumpulkan dan membela persyaratan (5)
Pemimpin bisnis mengatakan bahwa kebutuhan yang paling intens pada saat ini “adalah untuk para profesional yang menjembatani kedua dunia – mereka yang benar-benar memahami persyaratan bisnis sambil juga memahami dasar-dasar teknis AI,” kata Challapally.
Juga: Apakah bisnis Anda siap menghadapi AI? 5 cara untuk menghindari tertinggal
Bagi mereka di sisi teknis, penting “untuk menguasai seni memicu alat-alat ini untuk memberikan hasil yang akurat,” kata Challapally. Dia juga mencatat bahwa “beberapa pengembang berpengalaman cenderung meremehkan alat-alat baru ini, menganggapnya sebagai trik untuk pemula. Namun, alat-alat ini dapat sangat membantu dalam menyederhanakan alur kerja dan tugas pengkodean yang lebih kecil, dan orang-orang yang memanfaatkannya menemukannya sangat membantu.”
Profesional terbaik, lanjutnya, “mengabdikan waktu setiap minggu untuk bereksperimen dengan model, kerangka kerja, dan alat baru yang muncul, meskipun mereka menyingkirkan sebagian besar dari mereka.”
Challapally memberikan saran berikut kepada para profesional teknologi: Menjaga prinsip-prinsip dasar pengembangan perangkat lunak. “Alat-alat ini membuat prinsip-prinsip tradisional rekayasa perangkat lunak seperti desain modular, pemikiran desain sistem yang baik, dan pemahaman persyaratan produk menjadi lebih penting,” katanya. “Saya telah melihat para profesional IT menggunakan pengembangan yang sangat cepat, didukung oleh AI, ditambah dengan pemikiran produk atau bisnis yang baik untuk mempercepat karir mereka.”
Belajar. “Luangkan waktu dua hingga empat minggu dan fokus pada pengetahuan dasar,” katanya. “Pelajari dasar-dasar AI dan gen AI, akrab dengan alat-alat populer seperti ChatGPT dan DALL-E, dan kembangkan keterampilan rekayasa prompt yang penting. Dengan sedikit usaha, LLM ini dapat dipicu untuk melakukan hal-hal hebat.” Menjadi master prompt. “Mempromosikan adalah keterampilan paling penting untuk berhasil menggunakan gen AI dan biasanya membutuhkan empat hingga enam minggu untuk dikuasai,” katanya. “Para profesional harus berkembang dari tugas input/output sederhana ke teknik lanjutan seperti mempromosikan multi-channel dan pemformatan JSON. Tujuannya adalah untuk mencapai output yang konsisten, dapat diulang dari LLM, dan menilai kemampuan gen AI secara akurat untuk tugas-tugas tertentu.” Pilih jalur lanjutan. “Setelah Anda menguasai dasar-dasar teknis, Anda perlu memutuskan bagaimana untuk mengkhususkan diri tergantung pada konteks karir Anda,” katanya. “Profesional perusahaan kemungkinan akan fokus pada arsitektur sistem, aliran data, dan integrasi gen AI. Profesional independen, di sisi lain, perlu menguasai alat-alat low-code/no-code dan mempelajari pengkodean dasar dengan bantuan LLM, memungkinkan prototyping dan pengembangan yang cepat.”
Di sisi bisnis, hal-hal belum mencapai titik di mana keterampilan teknis yang keras mungkin tidak lagi diperlukan untuk pengembangan aplikasi. “AI saat ini cukup baik dalam membangun aplikasi sederhana – mencapai sekitar 80% dari kesana,” kata Challapally. “Namun, menyelesaikan 20% terakhir masih membutuhkan pengetahuan teknis nyata untuk debugging dan membuat hal-hal berjalan di dunia nyata. Ini mungkin akan meningkat menjadi 95% segera, tetapi hanya untuk aplikasi yang sederhana.”
Juga: Pemimpin bisnis merangkul AI, tapi karyawan mereka tidak begitu yakin
Bagi para profesional bisnis, Challapally memberikan saran berikut: Petai lanskap AI industri Anda. “Habiskan dua hingga tiga minggu untuk mempelajari aplikasi gen AI yang ada dalam bidang Anda,” katanya. “Pahami implementasi yang sukses, upaya yang gagal, dan peluang yang muncul.” Memahami perilaku pengguna. “Investasikan waktu untuk memahami bagaimana pengguna industri Anda berinteraksi dengan sistem AI,” katanya. “Anda dapat dengan mudah melakukannya dengan mencoba alat-alat AI utama dalam bidang Anda.” Tahu cara memasarkan. “Seiring dengan meluasnya aplikasi gen AI, salah satu hal terbaik yang dapat dipelajari seorang profesional bisnis adalah bagaimana membuat aplikasi gen AI Anda menonjol dan menarik perhatian.”