Top AI Skills 2026-ஆம் ஆண்டில் வேலைவாய்ப்பைப் பெறத் தேவையான முக்கிய AI திறன்கள் எவை? மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் ஜெனரேட்டிவ் AI மூலம் உங்கள் தகுதியை வளர்த்துக்கொள்வது எப்படி?
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) பயன்பாடு அனைத்துத் துறைகளிலும் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது. 2025-ஆம் ஆண்டில் பெரும்பாலான நிறுவனங்களின் கவலையே, "நாங்கள் AI தொழில்நுட்பத்தை பயன்படுத்தத் தயார், ஆனால் அதனைச் செயல்படுத்தத் தகுதியான ஊழியர்கள் இல்லை" என்பதுதான். சில ஆண்டுகளுக்கு முன்பு வரை பெரிதாகப் பேசப்படாத 'Large Language Model (LLM) நிபுணர்கள்', 'AI தயாரிப்புத் தலைவர்கள்' மற்றும் 'Data Pipeline பொறியாளர்கள்' போன்ற பதவிகள் தற்போது நிதித் துறை முதல் உற்பத்தித் துறை வரை எங்கும் நீக்கமற நிறைந்துள்ளன.
நிறுவனங்கள் எதிர்பார்ப்பது என்ன?
இன்றைய சூழலில் நிறுவனங்கள் அடிப்படை தொழில்நுட்ப அறிவை மட்டும் எதிர்பார்ப்பதில்லை. AI அமைப்புகளைப் புரிந்துகொள்ளவும், அவற்றை உருவாக்கவும், பொறுப்புடன் செயல்படுத்தவும் தெரிந்த நிபுணர்களையே தேடுகின்றன. ஆட்டோமேஷன் (Automation), கணிப்பு மாதிரிகள் (Predictive Models) மற்றும் ஜெனரேட்டிவ் டூல்களை அன்றாடப் பணிகளில் இணைப்பது அதிகரித்து வருகிறது. எனவே, தொழில்நுட்பம் கிடைப்பது சவாலல்ல; அதனை நம்பிக்கையுடன் கையாளும் திறமையான மனிதவளத்தைக் கண்டறிவதே சவாலாக உள்ளது என மனிதவள மேம்பாட்டுத் துறையினர் கூறுகின்றனர்.
மெஷின் லேர்னிங் (Machine Learning): AI-யின் அடிப்படை
எதிர்கால வேலைவாய்ப்புகளுக்கு அடித்தளமாக அமைவது மெஷின் லேர்னிங் திறன்கள்தான். சிம்பிளிலர்ன் (Simplilearn) போன்ற தளங்கள் வழங்கும் பயிற்சிகள் மூலம், மேற்பார்வையிடப்பட்ட (Supervised) மற்றும் மேற்பார்வையிடப்படாத (Unsupervised) கற்றல் மாதிரிகள் எப்படிச் செயல்படுகின்றன என்பதைத் தெரிந்துகொள்ளலாம். TensorFlow மற்றும் PyTorch போன்ற 'Deep Learning' கட்டமைப்புகளைக் கையாளுதல், தரவுகளைச் சீரமைத்தல் (Feature Engineering) மற்றும் மாடல்களை மதிப்பீடு செய்தல் போன்ற நடைமுறைத் திறன்கள் இப்போது மிக அவசியமாகிவிட்டன.
Related Articles
ஜெனரேட்டிவ் AI (Generative AI): புதிய ஆயுதம்
அலுவலகப் பணிகளில் ஜெனரேட்டிவ் AI கருவிகள் இப்போது ஒரு முக்கிய அங்கமாகிவிட்டன. உரை (Text), படம் (Image), ஆடியோ மற்றும் குறியீடு (Code) உருவாக்கம் போன்ற பணிகளுக்கு இந்தக் கருவிகளைப் பயன்படுத்துவது எப்படி என்று தெரிந்திருக்க வேண்டும். மேலும், வெக்டர் டேட்டாபேஸ்கள் (Vector Databases) மற்றும் எம்பெட்டிங்ஸ் (Embeddings) போன்ற தொழில்நுட்பங்களை எண்டர்பிரைஸ் அமைப்புகளில் பயன்படுத்துவது குறித்தும், AI-யை நெறிமுறைகளுடன் (Responsible AI) கையாள்வது குறித்தும் அறிந்துகொள்வது அவசியம்.
2026-ம் ஆண்டை நோக்கித் தயாராகுங்கள்
மெஷின் லேர்னிங்கில் வலுவான அடித்தளத்தையும், ஜெனரேட்டிவ் AI கருவிகளில் நேரடிப் பயிற்சியையும் பெறும் தொழில் வல்லுநர்களே 2026-ம் ஆண்டில் வேலைவாய்ப்பில் முன்னிலை வகிப்பார்கள். வெறும் ஏட்டுக் கல்வியாக இல்லாமல், நடைமுறைத் திறன்களாக (Practical Skills) மாற்றிக்கொள்பவர்களுக்கே எதிர்காலத்தில் மவுசு அதிகம். தொழில்நுட்பம் மாறும் வேகத்திற்கு ஏற்ப, நம்மைத் நாமே தகுதிப்படுத்திக்கொள்வதே புத்திசாலித்தனம்.
