اگر همین امروز وارد مسیر شغلی هوش مصنوعی می‌شوید، حقیقت این است: نیازی نیست «همه چیز» را بدانید؛ بلکه باید اصول فنی ماندگار را بیاموزید. مهارت‌های کلیدی که در ۵ تا ۱۰ سال آینده در صنعت خریدار دارند، عبارتند از:

۱. درک مکانیزم LLMها: به جای غرق شدن در ریاضیات پیچیده، باید مفاهیمی مثل Embedding، توکن‌ها، پنجره زمینه (Context Window) و تفاوت حیاتی بین Fine-tuning و RAG را عمیقاً درک کنید.

۲. تسلط بر بازیابی (Retrieval): ستون فقرات هوش مصنوعی سازمانی، RAG است. دانش درباره دیتابیس‌های برداری و استراتژی‌های قطعه‌بندی (Chunking) شما را ارزشمند می‌کند.

۳. هنر ارزیابی سیستم‌ها: ساخت مدل کافی نیست؛ کسانی ارتقا می‌گیرند که بتوانند دقت، ایمنی و ارتباط پاسخ‌ها را بسنجند.

۴. مهندسی پرامپت و ایجنت‌ها: پرامپت‌نویسی اکنون نوعی طراحی مهندسی است. آینده متعلق به ایجنت‌هایی است که فراتر از پاسخ‌دهی، تصمیم می‌گیرند و اقدام می‌کنند.

۵. پروژه‌های واقعی و تخصص دامنه: به جای دموهای ساده، ابزارهایی بسازید که مشکلات واقعی کسب‌وکار را حل کنند و دانش AI را با یک صنعت خاص (مثل مالی یا عملیات) ادغام کنید.

فرمول شتاب شغلی: مهارت هوش مصنوعی + عمق دانش تخصصی.


@AIforManager

تا حالا اسم «هومص» یا «چیزنت» به گوشتان خورده؟ 😄

شاید فکر کنید هومص یک دیپ جدید خوشمزه است یا چیزنت شوخیِ کاربران توییتر! اما اشتباه نکنید؛ این‌ها واژگان رسمی و تخصصی در استاندارد ملی شماره ۲۳۶۷۹ ایران هستند.

این استاندارد که ترجمه دقیق استاندارد جهانی ISO/IEC 22989 است، به تازگی منتشر شده و مفاهیم پایه هوش مصنوعی را بومی‌سازی کرده است. در این سند: 🔹 هومص = هوش مصنوعی (AI) 🔹 چیزنت = اینترنت اشیا (IoT) 🔹 دگرپیرو = Heteronomous (سیستمی که تحت کنترل انسان است)

فراتر از این معادل‌سازی‌های جالب (و شاید کمی عجیب برای گوش‌های ما)، این سند برای مدیران بسیار مهم است. چرا؟ چون زبان مشترکی برای چرخه عمر سیستم‌ها، اعتمادپذیری و مدیریت ریسک ایجاد می‌کند. برای تنظیم قراردادهای دقیق و رعایت الزامات قانونی آینده، آشنایی با ادبیات این استاندارد ضروری است.

پس اگر در جلسه‌ای شنیدید سیستم باید «دگرپیرو» باشد، تعجب نکنید!



@AIforManager

رشد پایدار: درسی مدیریتی از یک دانه برنج

این ویدیو فرآیند ۱۶ روزه‌ی جوانه‌زنی (Germination) و رشد اولیه‌ی یک دانه برنج را به تصویر می‌کشد؛ کلاسی فشرده برای مدیرانی که به دنبال توسعه‌ی پایدار هستند. همان‌طور که می‌بینید، روزهای ابتدایی (روز ۱ تا ۴) تنها صرف تورم دانه و ریشه‌دوانی در بستر می‌شود و هیچ نشانه‌ای از ساقه‌ی سبز نیست. در مدیریت نیز، "دوره کمون" بخش حیاتی موفقیت است.

بسیاری از مدیران انتظار دارند بذرِ استراتژی یا پروژه جدید، یک‌شبه سبز شود. اما این ویدیو به ما یادآوری می‌کند که برای قد کشیدن (Growth)، ابتدا باید ریشه‌های قوی (Foundation) داشت. اگر در روز سوم که هنوز خبری از ساقه نیست ناامید شوید و بستر را رها کنید، هرگز سبزی و رشد روز شانزدهم را نخواهید دید.

به عنوان یک رهبر، وظیفه‌ی شما تنها کاشت ایده نیست؛ بلکه فراهم کردن اکوسیستم مناسب (مثل آب و خاک در ویدیو) و داشتن تاب‌آوری است. موفقیت‌های بزرگ، تجمیعِ رشدهای کوچکِ نامرئی هستند که ناگهان سر از آب بیرون می‌آورند.

منبع معتبر: مراحل رشد گیاه برنج (موسسه بین‌المللی تحقیقات برنج - IRRI) irri.org/growth-stages

@AIforManager

نجات جان بیمار توسط هوش مصنوعی Grok؛ هشداری برای تغییر؟

یک مرد مدعی است که هوش مصنوعی Grok (متعلق به ایلان ماسک) پس از ناکامی پزشکان در تشخیص یک وضعیت مرگبار، جان او را نجات داده است. آیا این هشداری برای لزوم تغییر فوری در سیستم‌های درمانی ماست؟

پس از ۲۴ ساعت تحمل درد شدید، پزشکان ابتدا مورد نگران‌کننده‌ای نیافتند و او را بدون انجام اسکن مرخص کردند. اما درد متوقف نشد. او در خانه علائمش را با جزئیات برای Grok شرح داد. پاسخ هوش مصنوعی کلی نبود؛ بلکه احتمالات جدی را مشخص کرد و یک پیشنهاد عملی داد: «به بیمارستان برگرد و درخواست سی‌تی اسکن کن.»

او همین کار را کرد. تصویربرداری، آپاندیسی ملتهب و در آستانه پارگی را نشان داد. جراحی اورژانسی انجام شد و پزشکان تأیید کردند که تأخیر بیشتر می‌توانست کشنده باشد.

مطالعات نشان می‌دهند خطاهای تشخیصی از عوامل اصلی آسیب‌های قابل پیشگیری هستند؛ اغلب نه به دلیل فقدان مهارت پزشک، بلکه به خاطر فشار کاری و محدودیت زمان. هوش مصنوعی جایگزین قضاوت بالینی نمی‌شود، بلکه با الگویابی دقیق به بیماران کمک می‌کند سوالات هوشمندانه‌تری بپرسند.

آینده‌ی سلامت متعلق به بیمارانی آگاه و پزشکانی است که توسط سیستم‌های هوشمند پشتیبانی می‌شوند. گاهی همین تفاوت، مرز بین مرگ و زندگی است.



@AIforManager

این روش، سرعت تولید محتوای بصری برای کمپین‌ها و شبکه‌های اجتماعی را ده‌برابر می‌کند.

@AIforManager

آیا می‌دانستید هوش مصنوعی هم مثل دانشجویی که شب امتحان درس می‌خواند، مطالب وسط جزوه را فراموش می‌کند؟ این پدیده علمی «گمشده در میانه» (Lost in the Middle) نام دارد.

اگرچه مدل‌های پیشرفته امروزی قادر به خواندن متون بسیار طولانی (Long Context) هستند، اما تحقیقات نشان می‌دهد دقت آن‌ها از یک منحنی U شکل پیروی می‌کند: هوش مصنوعی اطلاعات موجود در ابتدا (Primacy Bias) و انتهای متن (Recency Bias) را عالی پردازش می‌کند، اما در بازیابی اطلاعاتی که در میانه متن دفن شده‌اند، دچار ضعف شدید می‌شود. جالب است بدانید در برخی آزمایش‌ها، وقتی پاسخ سوال در وسط اسناد بود، عملکرد مدل حتی بدتر از زمانی شد که هیچ سندی در اختیار نداشت!

این یعنی «اطلاعات بیشتر» همیشه به معنای «پاسخ بهتر» نیست.

راهکار مدیریتی: ساختار پرامپت شما حیاتی است. هنگام کار با اسناد طولانی، همیشه دستورالعمل‌های کلیدی و داده‌های مهم را در آغاز یا پایان پیام خود قرار دهید تا شانس پردازش دقیق آن‌ها را به حداکثر برسانید.

منبع معتبر (مقاله دانشگاه استنفورد و برکلی): https://arxiv.org/abs/2307.03172

@AIforManager

♨️ اعتراف Salesforce: جایگزینی 4 هزار نیرو با AI زود بود!

کمپانی Salesforce رسماً تأیید کرده که اخراج حدود 4,000 کارمند پشتیبانی (کاهش از 9,000 به 5,000 نفر) و جایگزینی آن‌ها با هوش مصنوعی، با چالش‌های غیرمنتظره‌ای روبرو شده است. مدیران ارشد این شرکت اکنون اعتراف می‌کنند که در مورد توانایی مدل‌های زبانی (LLM) برای مدیریت مستقل امور، "بیش از حد خوش‌بین" بوده‌اند.

گزارش‌های جدید نشان می‌دهد سیستم‌های هوش مصنوعی در موارد زیر عملکرد ضعیفی داشته‌اند:

ناتوانی در دستورات پیچیده: مدل‌ها در مواجهه با بیش از 8 دستورالعمل همزمان، دچار خطا می‌شوند.

عدم درک زمینه: هوش مصنوعی در سناریوهای خاص که نیاز به قضاوت انسانی و همدلی دارد، شکست خورده است.

افزایش نارضایتی: کاربران از پاسخ‌های کلیشه‌ای و عدم حل واقعی مشکلات شکایت دارند.

مدیران Salesforce اعلام کرده‌اند که AI به تنهایی نمی‌تواند جایگزین تجربه انسانی شود و اکنون برای بازیابی اعتماد مشتریان، مجبور به بازنگری در استراتژی و بازگرداندن "نظارت انسانی" به چرخه پشتیبانی شده‌اند.

🔗 منبع معتبر: Times of India
@AIforManager

🤖 حافظ؛ اولین دیتاساینتیست تاریخ!
تا حالا از این زاویه به جناب حافظ نگاه کرده بودین؟ 😄

واقعاً که تکنولوژی جلوش لنگ می‌ندازه! فکر کن قرن‌ها پیش، بدون هیچ سرور و GPU و دیتاسنتری، یه الگوریتم "ماشین‌لرنینگ" طراحی کرده که هنوز که هنوزه دقیق‌ترین خروجی رو میده. نیت می‌کنی (Input)، کتاب رو باز می‌کنی (Processing)، و بوم! جواب (Output) صاف می‌شینه تو دلت.

به قول دوستمون: درود بر تو ای ایرانی نخبه‌ی وایت‌هتِ شیرازی! که بدون پایتون و کدنویسی، دیتابیس امید و عشق رو برای همیشه ران (Run) کردی. 😎🌹

قدر این دارایی‌های باحال و بی‌زمان‌مون رو بدونیم که هیچ هوش مصنوعی‌ای به گرد پاشون نمی‌رسه.


@AIforManager

خیلی‌ها می‌پرسن چرا بعضی «هوش مصنوعی‌های چتی» بعد از مدتی گفت‌وگو کیفیت‌شون افت می‌کنه یا جواب‌ها نامرتبط‌تر می‌شه.

یکی از دلایل اصلی به محدودیت فنی‌ای برمی‌گرده که بهش Context Window (پنجرهٔ زمینه/بافت) می‌گن: هر مدل در هر نوبت فقط می‌تونه تا حجم مشخصی از متنِ «گفت‌وگوی جاری» رو هم‌زمان ببیند و پردازش کند. وقتی مکالمه طولانی می‌شود و از این ظرفیت عبور می‌کند، سیستم برای اینکه مکالمه قابل‌ادامه بماند معمولاً ناچار است بخش‌های قدیمی‌تر را فشرده‌سازی یا خلاصه‌سازی کند و آن‌ها را به شکل چند نکتهٔ کلیدی کوتاه نگه دارد.

مثلاً بعد از چند ساعت گفتگو، ممکن است تنها چیزی که از ابتدای بحث باقی بماند چنین خلاصه‌ای باشد: 👇

«کاربر دربارهٔ طراحی یک سیستم امتیازدهی، منطق تصمیم‌گیری و سناریوهای مختلف آن سؤال کرده است.»

در این حالت، مدل دیگر به جزئیات دقیق پیام‌های قبلی دسترسی ندارد و ناچار است ادامهٔ مکالمه را بر اساس همین خلاصهٔ سطح بالا پیش ببرد. به همین دلیل، پاسخ‌ها ممکن است کم‌جزئیات‌تر، کلی‌تر یا تا حدی ناهماهنگ با انتظار کاربر به نظر برسند؛ موضوعی که ریشه در محدودیت‌های فنی دارد، نه در «ضعیف شدن» خود مدل.

@AIforManager

یه همکلاسی از دوره دبستان دارم که حرف نمی‌زنیم ولی تو اینستا همدیگرو فالو داریم.

از ۹۶ به اینور شغل هایی که داشته: مشاور کنکور، معلم زبان، تریدر، نتورکر، باریستا، آتش نشان، تعمیر آیفون و الان متخصص هوش مصنوعی.

قشنگ با نیاز جامعه داره پیش میره :))))


این رفتار برای مدیران یک زنگ خطر است: توهم تخصص. بسیاری از افراد با تغییر عنوان لینکدین خود به "AI Specialist" و یادگیری چند ابزار ساده (مانند ChatGPT)، خود را متخصص معرفی می‌کنند. اما متخصص واقعی هوش مصنوعی کسی است که درک عمیقی از داده‌ها، الگوریتم‌ها و حل مسئله داشته باشد، نه صرفاً کاربری ابزارها. هنگام استخدام، به دنبال «مهارت‌های T-شکل» باشید: دانش عمیق در حداقل یک حوزه و توانایی تطبیق با ابزارهای جدید؛ در غیر این صورت، سازمان شما پر از «توریست‌های شغلی» خواهد شد.

@AIforManager

تفاوت بنیادین پرپلکسیتی (Perplexity) با سایر مدل‌های زبانی در ماهیت عملکرد آن است؛ این ابزار یک «موتور پاسخ‌دهی» (Answer Engine) دقیق است، نه صرفاً یک تولیدکننده متن خلاق. در حالی که ابزارهایی مانند ChatGPT بیشتر بر مکالمه و خلاقیت ادبی تمرکز دارند، پرپلکسیتی برای جستجوی زنده، استخراج حقایق و ترکیب آن با قدرت هوش مصنوعی طراحی شده است.

این ویژگی، آن را به گزینه‌ای حیاتی برای تدوین گزارش‌های مدیریتی و تخصصی تبدیل می‌کند که در آن‌ها صحت اطلاعات «حرف اول» را می‌زند. در حوزه‌هایی نظیر حقوق، پزشکی و پژوهش‌های علمی که کوچک‌ترین خطا می‌تواند تبعات سنگینی داشته باشد، پرپلکسیتی با ارائه لینک‌های مستقیم به منابع و ژورنال‌های معتبر، ریسک «توهم» یا اطلاعات نادرست را عملاً از بین می‌برد.

به‌جای تکیه بر احتمالات آماری، این هوش مصنوعی مستندات واقعی را در اختیار شما می‌گذارد تا وکلا، پزشکان و مدیران بتوانند با اطمینان کامل به داده‌ها استناد کنند. اگر به دنبال دستیابی به حقیقت محض، دوری از پاسخ‌های کلی و داشتن مرجعی برای راستی‌آزمایی هستید، پرپلکسیتی قدرتمندترین دستیار شماست.

منبع معتبر: searchengineland.com/how-different-ai-engines-generate-and-cite-answers-463234

@AIforManager

💡 اینترنت در سال ۱۹۹۵... هوش مصنوعی امروز!
سال ۱۹۹۵، زمانی که بیل گیتس با اشتیاق از اینترنت به عنوان "مهم‌ترین تحول آتی" و لزوم حمایت از توسعه "شبکه جهانی" صحبت می‌کرد...

خیلی‌ها حرف‌هایش را به تمسخر گرفتند! 🤦‍♂️ می‌گفتند: «چه فایده‌ای دارد؟ مگر رادیو یا نوار کاست چه کم دارند؟» یا «چه کسی وقت می‌گذارد تا صفحه شخصی بسازد؟»

اما امروز، اینترنت بزرگترین زیرساخت زندگی ماست. بدون آن، دنیا تقریباً از کار می‌افتد.

و اما امروز: هوش مصنوعی (AI)
تاریخ در حال تکرار است. امروز، هوش مصنوعی همان جایگاه را دارد.

عده‌ای آن را یک اسباب‌بازی یا یک ترند زودگذر می‌بینند. عده‌ای دیگر، تماماً در برابر آن موضع می‌گیرند و از خطراتش می‌گویند.

اما واقعیت این است:

هوش مصنوعی نیز مانند اینترنت در حال تبدیل شدن به یک زیرساخت اساسی است.

این یک "ابزار" ساده نیست، بلکه یک "شریک فکری" و "موتور محرک" آینده در تمام صنایع، از آموزش و پزشکی گرفته تا کسب‌وکار و هنر است.

پذیرش یا رد کردن آن انتخاب ماست. اما درس تاریخ این است: کسانی که با موج تحول همراه شدند، توانستند آینده را بسازند.

@AIforManager