Wall Street, Yapay Zeka Çağında Mühendis Yeteneklerini Geliştiriyor

Wall Street'teki büyük bankalar, yapay zeka (AI) teknolojilerine ayak uydurmak amacıyla mühendislerinin yeteneklerini geliştirmek için çeşitli eğitim programları ve kaynaklar sunuyor.

Yapay Zeka Çağında Sürekli Öğrenme

Morgan Stanley, Citi ve Capital One gibi önde gelen finans kuruluşları, mühendislerinin yapay zeka alanındaki bilgi ve becerilerini artırmak için video eğitimleri ve şirket içi kurslar düzenliyor. Morgan Stanley'nin Küresel Teknoloji Stratejisi, Mimari ve Modernizasyon Başkanı Trevor Brosnan, mühendislerin sürekli bir öğrenme sürecinde olduğunu belirtiyor.

Bankalar, iş gücünü daha verimli hale getirmek, müşteri deneyimini iyileştirmek ve maliyetleri düşürmek amacıyla yapay zekaya milyarlarca dolar yatırım yapıyor. Bu stratejileri hayata geçirecek yetenekleri bulmak için de yoğun çaba harcıyorlar.

Evident'in kurucu ortağı ve CEO'su Alexandra Mousavizadeh, bankaların mühendislerinin yapay zeka konusunda güncel kalmasını sağlamak için yarıştığını vurguluyor. Yeni yetenekleri işe alırken, "sürekli öğrenme" fırsatlarından yararlanma isteği büyük önem taşıyor.

Capital One'ın Kurumsal Veri Kıdemli Direktörü Nish Rana, yapay zeka ve makine öğrenimi yetenekleri için işe alımlarında "potansiyel beceri geliştirme" aradıklarını ifade ediyor. Citi ve Morgan Stanley sırasıyla 30.000 ve 15.000 geliştiriciye sahipken, Capital One bünyesinde yaklaşık 15.000 mühendis çalıştırıyor.

Morgan Stanley'de seçkin bir mühendis olan Dov Katz, geliştiricilerin adaptasyonunu hızlandırmaya yardımcı olmak için zaman harcandığını, böylece daha bilinçli hale gelebileceklerini ve kapasitelerinin bir kısmını geri verebileceklerini söylüyor.

İletişim Becerilerinin Önemi

Becerilerin geliştirilmesinin önemli bir parçası, yapay zeka aracılarıyla nasıl iletişim kurulacağını öğrenmeyi içeriyor. Geliştiricilerin, yeni nesil üretken yapay zeka araçlarıyla kod yerine İngilizce iletişim kurmaları gerekiyor. Citi'nin Bilgi İşlem Yöneticisi Jonathan Lofthouse, çoğu geliştiricinin ikinci dilinin Java olduğunu belirtiyor.

Brosnan, bir yapay zeka aracına, yapılacak görev ve istenen çıktı hakkında mümkün olduğunca fazla rehberlik vermenin önemli olduğunu söylüyor. Bu durum, geliştiricinin tüm kodu yazan kişi olmaktan çıkıp, daha büyük görevleri devretmesine doğru bir geçişi temsil ediyor. Bu, bir geliştirici olarak çalışmanın anlamında "temel bir değişim" olarak nitelendiriliyor.

Ancak, kodlamanın önemi azalmış değil. Tüm teknoloji liderleri, özellikle insanların yapay zeka araçlarının yazdığı tüm kodları kontrol etmesi gerektiğinden, temel kodlama dillerini bilmenin hala önemli olduğunu vurguluyor.

Şirket İçi Yapay Zeka Kursları ve Eğitimler

Capital One, temelleri kavramaktan ileri düzey öğrenmeye kadar "tek elden çözüm" olarak kabul edilen kendi AI Akademilerini geliştirdiğini belirtiyor. Bu kurslar, banka içindeki yapay zeka/makine öğrenimi temelleri, makine öğrenimi modelleme ve araştırma & prototipleme gibi teknoloji girişimlerini kapsıyor.

Morgan Stanley de dış kaynaklı ve şirket içi kursların bir karışımını sunarken, Citi yakın zamanda teknoloji ve iş geliştirme ekibindeki herkesin videoları izleyebileceği ve yapay zeka ile ilgili bazı zorluklara katılabileceği bir "Techflix" serisi düzenledi.

Business Insider'ın görüştüğü bankaların her biri, mühendislerine gelişen yapay zeka becerilerinde uzmanlaşmaları için video modülleri sunduklarını belirtti. Brosnan, bu videoların beş dakika kadar kısa olabileceğini ve birçok çalışanın YouTube'dan hem iş hem de kişisel ilgi alanları için çok şey öğrendiğini ve videoların güçlü bir araç olduğunu kanıtladığını ekliyor.

Bu yapay zeka'ya özgü beceri geliştirme çabalarının ötesinde, bankalar hackathon'lar ve teknoloji toplantıları gibi eski programlarına devam ediyor. Brosnan ve Lofthouse, gönüllü programların son derece popüler olduğunu ve öğrenme hızının artmaya devam etmesiyle birlikte önemli bir eğitim mimarisi olduğunu kanıtladığını belirtiyor.

Lofthouse, değişim konusunda bir endişe olsa da, bunun ne kadar heyecan verici olacağıyla dengelendiğini ifade ediyor.

Rana, bazı kıdemli mühendislerin yapay zekadaki hızlı değişimlere ayak uydurma konusunda endişeli olduğunu söylüyor. Ekibinin yaptığı her şeyin - yapay zeka akademilerinden çevrimiçi videolara ve teknoloji sohbetlerine kadar - mühendislere sadece başarılı olmaları için araçlar vermekle kalmayıp, aynı zamanda rahat bir kurumsal ortamda öğrenmenin "psikolojik güvenlik ağını" sağlamayı amaçladığını vurguluyor.