• 2023年、AIエンジニアと応用データサイエンティストの役割は大きく変化
  • AIエンジニアと応用データサイエンティストは、prompt engineeringやパラメータの調整などに時間を費やす
  • AIの採用ニーズが高まり、RAG(Retrieval augmented generation)が導入される
  • 競争力のあるオープンソースモデルが登場し、技術開発の可能性が拡大
  • モデルの統合ライブラリやAIエンジニアの役割拡大
  • 2022年にMRKL(Modular Reasoning, Knowledge and Language)が登場し、外部システムとの相互作用が開始
  • ChatGPTプラグインや意味関数などのツールが導入され、AIエンジニアの役割が変化
  • ツール呼び出しの導入により、行動ベースのAIの台頭
  • Agentic AIの台頭により、AIエンジニアの役割が拡大、複雑さが増大
  • AIエンジニアリングの未来は、迅速な適応力と創造的な問題解決能力にある

AIエンジニアリングの未来は、迅速な適応と創造的な問題解決能力にあると考えられる。最も成功するAIエンジニアは、開発が得意なだけでなく、以下のことができる人達であるとされる。この急速に進化する分野で活動することは興奮を覚えますが、その最前線に立つためにはかなりの個人的投資が必要です。

元記事: https://towardsdatascience.com/ai-shapeshifters-the-changing-role-of-the-ai-engineer-and-applied-data-scientist-3e811b33bead