Da Executive a Sviluppatore AI
Ho trascorso sei mesi cercando di costruire agenti AI utilizzando la mia esperienza dirigenziale.
Ho imparato che il 40% delle mie vecchie competenze non era applicabile in questo nuovo campo. Come Deputy CEO, conoscevo la strategia e la gestione dei team. Non sapevo come costruire sistemi multi-agente.
Alcune competenze mi sono ancora state d'aiuto. Ho utilizzato il project management per guidare lo sviluppo dei miei agenti. Ho dato priorità ai compiti e gestito le risorse. Ho ottimizzato i miei agenti su Oracle Cloud. Questo ha ridotto i miei costi del 25% grazie all'autoscaling e all'utilizzo del free tier.
Il lavoro tecnico è stato difficile. Ho faticato a integrare Groq e Claude nei miei sistemi. Un errore di Oracle Cloud ha richiesto tre settimane per essere risolto. Ho dovuto imparare a fare il debug del codice e a leggere la documentazione per risolvere i problemi.
Il mio percorso non tradizionale è ora un punto di forza. Non ho un'istruzione standard nel campo dell'AI. Questo mi costringe a pensare in modo diverso. Ho costruito un sistema per instradare i messaggi di Telegram e WhatsApp attraverso agenti AI utilizzando il machine learning.
I vincoli del mondo reale sono l'ostacolo maggiore. Devo ottimizzare gli agenti per farli girare con poche risorse. Utilizzo il model pruning e la knowledge distillation per risparmiare memoria. Gestisco anche le regole sulla privacy dei dati e sulla sicurezza.
Ho commesso un errore. Ho cercato di nascondere la mia mancanza di conoscenze tecniche. Avrei dovuto chiedere aiuto prima. Se dovessi ricominciare, costruirei una rete di mentor e farei domande immediatamente.
Come sei passato da un ruolo non tecnico a uno tecnico?
Quali problemi tecnici hai affrontato costruendo l'AI?
Come gestisci i limiti di risorse quando distribuisci i sistemi?
Che consiglio daresti a chi sta cambiando carriera?
Fonte: https://dev.to/elenarevicheva/executive-to-ai-dev-4ole
Community di apprendimento opzionale: https://t.me/GyaanSetuAi