Même les licenciements parmi les grandes entreprises technologiques n’ont pas apaisé la tension.. De plus, les DSI sont aujourd’hui en concurrence sur un marché virtuel mondial des talents, ce qui aggrave le problème. « Cette flexibilité a rendu plus difficile pour les entreprises d’attirer et de retenir les meilleurs talents », explique Chan.
Recherche désespérée de compétences en IA
Le fait que l’IA ait dépassé la cybersécurité, qui était le poste le plus difficile à pourvoir au cours des quatre dernières années, en dit long.dit Khan. « L’émergence de l’IA générative a commencé à reconfigurer les besoins en capital humain, exigeant de nouvelles compétences et de nouveaux rôles spécialisés », dit-il.
Les candidats formés aux grands modèles de langage (LLM) reçoivent une rémunération d’un million de dollarsselon le le journal Wall Streetet certaines entreprises embauchent des équipes entières d’ingénieurs pour intégrer en masse les talents de l’IA.
Avec leurs interfaces faciles à utiliser, l’IA générative et les LLM suscitent un intérêt considérable chez Avnet, qui exploite l’IA et l’apprentissage automatique depuis plus de cinq ans. « Ce changement Cela nous a ouvert des opportunités pour résoudre des problèmes commerciaux qui étaient auparavant hors de notre portée.« dit Chan. « Par exemple, dans le domaine de l’ingénierie, quelques jours d’ingénieurs peuvent être nécessaires pour élaborer une nouvelle conception, tandis que l’IA générative est capable de créer cinq alternatives ou plus en quelques minutes. »
Pourtant, la plupart des services informatiques n’ont pas fait beaucoup d’apprentissage automatique ou de traitement du langage naturel en interne. « Soudain, avec l’IA générative, la plupart d’entre nous ont dû faire du travail d’IA », explique Nickolaisen, de l’État de l’Utah.
Lorsque l’analyse des données est apparue il y a plus de dix ans, son essor progressif a permis aux décideurs informatiques de développer et d’acquérir des compétences au fil du temps.. De plus, les outils technologiques ont progressé à un rythme si rapide que la plupart des DSI n’ont pas eu besoin d’embaucher des docteurs pour effectuer le travail. En échange, « Il semble que l’IA générative soit là en un seul week-end et que nous devions apprendre et expérimenter et commencer à l’utiliser au milieu de la semaine suivante.« dit Nickolaisen. « Le monde n’a pas encore eu le temps de créer des programmes de formation et de les étendre. » Pire encore, la situation évolue également rapidement, de sorte que les compétences initiales dont nous avons besoin pourraient être différentes de celles dont nous aurons besoin dans quelques mois.
mai 30, 2024
Les 10 postes informatiques les plus difficiles à pourvoir et comment les aborder
Même les licenciements parmi les grandes entreprises technologiques n’ont pas apaisé la tension.. De plus, les DSI sont aujourd’hui en concurrence sur un marché virtuel mondial des talents, ce qui aggrave le problème. « Cette flexibilité a rendu plus difficile pour les entreprises d’attirer et de retenir les meilleurs talents », explique Chan.
Recherche désespérée de compétences en IA
Le fait que l’IA ait dépassé la cybersécurité, qui était le poste le plus difficile à pourvoir au cours des quatre dernières années, en dit long.dit Khan. « L’émergence de l’IA générative a commencé à reconfigurer les besoins en capital humain, exigeant de nouvelles compétences et de nouveaux rôles spécialisés », dit-il.
Les candidats formés aux grands modèles de langage (LLM) reçoivent une rémunération d’un million de dollarsselon le le journal Wall Streetet certaines entreprises embauchent des équipes entières d’ingénieurs pour intégrer en masse les talents de l’IA.
Avec leurs interfaces faciles à utiliser, l’IA générative et les LLM suscitent un intérêt considérable chez Avnet, qui exploite l’IA et l’apprentissage automatique depuis plus de cinq ans. « Ce changement Cela nous a ouvert des opportunités pour résoudre des problèmes commerciaux qui étaient auparavant hors de notre portée.« dit Chan. « Par exemple, dans le domaine de l’ingénierie, quelques jours d’ingénieurs peuvent être nécessaires pour élaborer une nouvelle conception, tandis que l’IA générative est capable de créer cinq alternatives ou plus en quelques minutes. »
Pourtant, la plupart des services informatiques n’ont pas fait beaucoup d’apprentissage automatique ou de traitement du langage naturel en interne. « Soudain, avec l’IA générative, la plupart d’entre nous ont dû faire du travail d’IA », explique Nickolaisen, de l’État de l’Utah.
Lorsque l’analyse des données est apparue il y a plus de dix ans, son essor progressif a permis aux décideurs informatiques de développer et d’acquérir des compétences au fil du temps.. De plus, les outils technologiques ont progressé à un rythme si rapide que la plupart des DSI n’ont pas eu besoin d’embaucher des docteurs pour effectuer le travail. En échange, « Il semble que l’IA générative soit là en un seul week-end et que nous devions apprendre et expérimenter et commencer à l’utiliser au milieu de la semaine suivante.« dit Nickolaisen. « Le monde n’a pas encore eu le temps de créer des programmes de formation et de les étendre. » Pire encore, la situation évolue également rapidement, de sorte que les compétences initiales dont nous avons besoin pourraient être différentes de celles dont nous aurons besoin dans quelques mois.
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