使用 AI 專門幫公司內部的流程做最佳化，這個團隊的角色會越來越重要
最近的 AI 發展速度引起不少人的焦慮，我自己的心情多多少少也有受到影響
昨天在跑步的時候，想起了 6 年前辦了很多場的 The Effective Engineer 這本書的線上讀書會，這本書講的內容，我覺得 AI 時代還是適用。
聽說當年我辦這本書的讀書會，天瓏書局也進了不少這本書的紙本書進來台灣賣，這本書有 epub 電子書，可以拿最近很熱門那個翻譯工具把這本書翻成中文來看，我相信看了之後你就會知道為什麼我說這本書在 AI 時代，裡面講的原則還是適用
如果你有興趣，可以先看在 Soft & Share 網站翻譯過 The Effective Engineer 作者寫的一系列文章。我還是建議你買這本書來看，會比較了解作者全面性的想法。
專門幫公司內部的流程做最佳化的 AI 團隊會越來越重要
我根據這本書的內容來預測未來的公司內部都會有一個 AI 自動化團隊，專門幫公司內部的流程做最佳化，這個團隊的角色會越來越重要
公司不僅僅限於高科技公司，任何公司都會需要，所以軟體開發者要好好思考這一塊職涯發展的可能性
這是我前年寫下為何要辦開源報報的初衷，現在看起來這個趨勢會越來越明顯，軟體工程師善用各種開源工具，整合 AI 服務，為企業內部流程做最佳化，這個角色跟以前的 MIS 不太一樣，而且會越來越重要
有人說軟體工程師未來也會被 AI 取代，真的不要太悲觀，只要保持開放的心態，很多企業內部都會需要軟體工程師來對內部流程做客製化
所以如果你對最近的 AI 發展太快感到焦慮，最好的方式就是好好地按部就班學習如何在這個基礎上打造一些客製化的工具，這些工具未來會成為你要去進入這個 AI 自動化團隊的作品集
大約 5 年前我就有聽到 RPA 這個流程自動化工具，但是 RPA 被一些大型的商業軟體公司給綁住，要在那個基礎上做客製化，還要先去學某家的 RPA 軟體，但是 OpenAI 進入門檻真的很低，你只要會呼叫 API ，會任何一種你熟悉的程式語言就可以開始做了，我已經在國外網站看到不少工程師在做這些事情，也許那些工具沒有市場價值，但是放到公司內部做客制化就很有價值了
對了 AI 整合不一定只有 OpenAI 這家公司，HuggineFace or Replicate 這樣的網站， 上面還有很多人工智慧模型可以拿來整合，所以會呼叫 API 只能算是初階，懂得整合各種 AI 資源會更有競爭力
附記
有網友看到我寫這篇，私訊問我，那要如何開始? 如果你習慣從閱讀文件開始學習，那當然就是先去看 OpenAI 的 API 文件開始，如果你習慣看線上課程，這門線上課程是我目前在上的課程，這門課的講師我去年有上過他的 flask 課程，覺得他上課風格很有條理，缺點是簡報都是文字
這門課還包含有如何 fine-tune private data ，這個就是未來很多公司需要找的人會的技能
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