近年来，人工智能技术的发展推动了组织寻找相关数据的需求，以利用新技术提供的机会。领导这一变革的是高级副总裁兼公司负责人Avnish SinghGlobalLogic的内容工程。在最近的采访中TechGig， Avnish回答了问题a轮有限公司内容和数据工程，他对年轻专业人士的建议，他对未来的展望，以及公司在使用大数据时遇到的关键问题。
给下一代数据工程师的建议
看着年轻的职业Nals渴望在公司建立自己的职业生涯内容和数据工程，Avnish给出了重要的建议。他说，理解如何从非结构化数据中创造商业价值是关键。“作为一家数据公司内容工程师，你的角色通常涉及管理、清理和转换数据，以确保数据准确、相关并与业务目标保持一致。”
虽然其中一些现在可以通过基本的人工智能来完成，但人工智能完成的工作仍然需要人的触摸来验证、检查和最终批准。Avnish强调：“人工智能本身无法捕捉到数据丰富环境中出现的所有细微差别和复杂性。”这就是为什么人类的一致性是至关重要的，因为人们监督强化学习的输出，使其两者都有效文本意义和公平。
Avnish还讨论了特定领域知识的兴起。他说，随着人工智能系统变得越来越复杂，它们需要更专业的数据。人工智能集成专家，包括专门从事某些应用领域的工程师，来自STEM、医疗保健、金融和许多其他领域，将是定义公司的核心人工智能决策过程的图。“由于数据的限制，人工智能仍在努力创造思维链，这使得人工输入对于引导人工智能完成复杂的推理至关重要宁和决策，”Avnish解释道。
他指出，数据工程的成功不能仅仅通过工程学科的技能来理解。他们需要批判性思维和明确的思维方式来处理数据问题。他敦促年轻人职业孩子们应该将学习与批判性思维结合起来，因为掌握这两项技能将使他们能够在不断变化的人工智能和数据工程世界中取得成功。
公司的未来内容与数据工程
作为公司的高级副总裁Avnish在GlobalLogic的内容工程组织中定义了他的工作目标内容和数据工程将成为公司的战略资产将技术与业务成果联系起来。他指出：“大多数公司已经在构建强大的数据平台上投入了大量资金，但许多公司仍难以提取有意义的见解或产生切实的业务成果。”
这就是我们面临的挑战不是零不仅是获取数据，还包括如何在业务环境中分析数据并使其可用。人工干预仍然是需要的，从如何识别相关数据开始，到以co的过程结束将其转化为商业用途。随着人工智能推动了数据生成、处理和分析的更高速度，im人的监督的重要性日益凸显。
“人类仍然需要审查，”他说评估并验证人工智能的输出，以确保其准确、可靠和最终有价值。”
当谈到这些市场的未来时，Avnish清楚地看到了另一种演变随着人工智能日益成为武器在减少最初更复杂的任务时，重心将很快返回内容作为其工程，从而将数据作为公司的基础资产内容工程师将其业务价值最大化。”有限公司内容工程将帮助企业生成、策划和准备人工智能驱动的见解和创新所需的下一波数据，”他预测道。
大规模数据管理的挑战
当今公司面临的一个主要问题是如何处理大量的非结构化公司内容数据可以有效地用于人工智能培训或价值创造目的。Avnish解释说：“即使有强大的数据平台，将原始数据转换为可用的形式也需要专业知识，这是自动化工具无法实现的。”
因此，随着企业应用人工智能，对高质量、相关性和适当来源的数据的需求非常高。然而，在微调人工智能模型时最相关的领域特定数据通常是最罕见的，并且很难获得。在缺乏这种狭隘的数据管理的情况下，即使企业采用复杂的人工智能系统，也无法创造价值。
另一个问题来自于基于AI生成的数据集训练的AI模型所产生的偏见和错误。人工智能擅长技术然而，我的思维链与我的不相容人类思维的非文本和决策要素。这就是我们公司GlobalLogic的内容和数据工程团队开始发挥作用，将人类经验引入人工智能循环。
Avnish解释说：“我们确保人工智能生命周期的所有阶段都嵌入了人类的一致性——从数据管理到机器学习操作——防止错误，并确保人工智能输出与业务目标保持一致。”
Avnish指出的增长战略是GlobalLogic在行业中的主要区别，因为后者具有产品工程背景。这种混合物内容和数据工程技能；产品工程学科；和数字化转型能力使GlobalLogic能够为客户提供完整的行业特定解决方案。
“我们非常关注自动化和创新，通过利用人工智能和其他技术优化数据和流程。我们培育创新的文化，鼓励我们的团队接受新的挑战和成功不断发展我们的服务，”Avnish说。
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