首頁在AI時代取勝：用AI建構或用AI發展業務
探索生成式AI的職業機會
生成式人工智慧（AI）為科技愛好者和商業策略家開啟了令人興奮的職業道路。與傳統技術不同，AI提供了兩條截然不同的路徑：一條專注於開發AI技術，另一條則利用AI增強業務運營。
Aditya Challapally，微軟的關鍵人物兼史丹佛線上教育的講師，在其近期研究中深入探討了這兩條職業軌道。他的發現凸顯了AI在技術和商業環境中扮演的動態角色。
技術職業軌道
對於IT專業人士來說，為了應對不斷變化的業務需求，快速交付解決方案的競爭正在加劇。Challapally強調通過採用新工具，如GitHub Copilot、Cursor和Claude Code，保持領先的重要性。他在接受ZDNET採訪時分享道：「根據我的經驗，有效使用這些工具的開發者往往被稱為10倍程式設計師，即使其他人迎頭趕上，他們仍能保持競爭優勢。」
領域專長職業軌道
在商業領域，生成式AI不僅僅關於技術本身，更在於有效應用它來滿足特定行業需求。Challapally指出，隨著AI變得越來越普遍，真正的價值在於專業知識。他表示：「脫穎而出的專家是那些深入了解自己行業，並能精確指出AI能產生最大影響的人。」然而，他也警告說，單靠AI機器人無法傳達這種細膩的理解。
Challapally對50位商業領袖的訪談顯示，對AI專業知識的需求很高，技術與商業技能的融合變得越來越重要。他觀察到：「領袖們優先考慮這一點，超越了傳統任務，如項目管理或打造產品願景。」
橋接差距
根據商業領袖的看法，當今最受追捧的是那些能夠同時駕馭商業和技術領域的專業人士。這些人能夠制定產品願景，掌握程式設計基礎，並將技術能力與商業目標對齊。Challapally解釋道：「這關於將商業敏銳度與技術素養相結合。」
掌握AI工具
對於技術領域的人來說，掌握AI工具的使用至關重要。Challapally強調學會有效提示這些工具以獲得準確結果的重要性。他還警告不要低估這些工具，因為它們能顯著提升生產力，特別是對於較小的任務。他補充說：「頂尖專業人士每週都會花時間探索新模型和工具，即使大多數最終未被採用。」
給技術專業人士的建議
- 堅持基本原則：即使有了AI工具，傳統軟體工程原則，如模組化設計和系統思維，仍然至關重要。將快速的AI驅動開發與穩健的產品思維結合，能加速職業成長。
- 學習基礎知識：花費兩到四週時間獲得AI和生成式AI的基礎知識。熟悉ChatGPT和DALL-E等工具，並磨練你的提示工程技能。
- 成為提示大師：掌握提示的藝術至關重要，這可能需要四到六週的時間。從基本的輸入/輸出進展到進階技術，如多通道提示和JSON格式化，以確保AI模型輸出的穩定性和可靠性。
- 選擇你的路徑：在掌握基礎知識後，根據你的職業背景決定專業方向。企業專業人士可能專注於系統架構和AI整合，而獨立專業人士則可掌握低程式碼/無程式碼工具以及快速原型設計的基本程式設計。
給商業專業人士的建議
- 繪製你所在行業的AI地圖：花費兩到三週時間研究你所在領域現有的AI應用。了解什麼有效，什麼無效，以及新機會在哪裡。
- 了解用戶行為：花時間學習你所在行業的用戶如何與AI系統互動。在你的領域測試主要AI工具能提供寶貴的見解。
- 懂得如何行銷：隨著AI應用的激增，學習如何讓你的AI應用脫穎而出並吸引注意力至關重要。
Challapally還指出，雖然AI可以處理大約80%的簡單應用程式開發，但最後20%仍需技術專長進行除錯和現實世界的應用。他預計，對於簡單應用程式，這一比例可能很快提升至95%，但目前技術技能仍不可或缺。
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評論 (8)
0/500
![LarryHernández]()
Interessant, dass man hier zwischen 'AI bauen' und 'AI nutzen' unterscheidet. Ich sehe mich eher in der zweiten Gruppe – als Nicht-Programmierer finde ich es beruhigend, dass man auch mit Anwendungs-Know-how Karriere machen kann. Die Frage ist nur, ob die ganzen 'Prompt Engineer'-Jobs wirklich nachhaltig sind oder nur ein kurzer Hype. 🤔
![ChristopherDavis]()
Intéressant ! J'avoue que la distinction entre 'construire l'IA' et 'construire avec' est une nuance importante souvent négligée. Pour la plupart des entreprises, la seconde voie semble bien plus réaliste, non ? 😅 À méditer pour nos propres parcours pro...
![GeorgeMiller]()
AI careers sound thrilling! Building AI tech or weaving it into business strategy—both paths spark innovation. I’m curious, which route feels more impactful to you? 🚀
![JerryGonzález]()
生成AIってめっちゃ面白そう！技術者じゃなくてもビジネスに活かせる道があるなんて新鮮。どんな業界が変わるのかワクワクするね！😄
![RogerGonzalez]()
¡La IA generativa es alucinante! Me intriga cómo puede ayudar a los negocios, aunque me preocupa si las empresas pequeñas podrán competir con los gigantes usando esto. 🧐 ¡Quiero aprender más!
![DanielWalker]()
L’IA générative, c’est fascinant ! Je me demande si ça va vraiment révolutionner le marché du travail ou si c’est juste un buzz. Des opportunités sympas, mais j’espère que l’éthique suivra. 🤔
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對於技術領域的人來說，掌握AI工具的使用至關重要。Challapally強調學會有效提示這些工具以獲得準確結果的重要性。他還警告不要低估這些工具，因為它們能顯著提升生產力，特別是對於較小的任務。他補充說：「頂尖專業人士每週都會花時間探索新模型和工具，即使大多數最終未被採用。」
給技術專業人士的建議
- 堅持基本原則：即使有了AI工具，傳統軟體工程原則，如模組化設計和系統思維，仍然至關重要。將快速的AI驅動開發與穩健的產品思維結合，能加速職業成長。
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Challapally還指出，雖然AI可以處理大約80%的簡單應用程式開發，但最後20%仍需技術專長進行除錯和現實世界的應用。他預計，對於簡單應用程式，這一比例可能很快提升至95%，但目前技術技能仍不可或缺。
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10 個工具
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Intéressant ! J'avoue que la distinction entre 'construire l'IA' et 'construire avec' est une nuance importante souvent négligée. Pour la plupart des entreprises, la seconde voie semble bien plus réaliste, non ? 😅 À méditer pour nos propres parcours pro...
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