Luis Fernando'dan 3 Startup CTO İçgörüsü: Yapay Zeka ile Teknolojik İnovasyonu Desteklemek

Şu anda, Gelişmiş BT departmanlarının %50'si Yapay zekaya yatırım yaptık ve diğer %20'lik kesim de bunu 2024'ün sonuna kadar yapmayı planlıyor. Daha az gelişmiş kuruluşlar bile yapay zekaya yatırım yapmaya başlıyor ve bu yıl %35'i bu yatırıma katılıyor.

Bu, CTO'ların şirketlerini önde ve rekabetçi tutmak için yapay zekayı nasıl kullanacaklarını bilmelerinin önemli olduğu anlamına geliyor.

Lumaa'nın 22 yaşındaki kurucu ortağı ve CTO'su Luis Fernando için yapay zekayla inovasyonu desteklemek yalnızca teknik becerilerle ilgili değil. Beklenmeyenleri kucaklamak, hızlı bir şekilde yinelemek ve sektör uzmanlarına güvenmekle ilgilidir.

Luis Fernando'nun yazılım mühendisliği ve yapay zeka inovasyonuna yönelik eşsiz yolculuğunu takip edin ve her sektördeki startup CTO'larına yardımcı olabilecek, edindiği değerli dersleri öğrenin.

Teen Coder'dan CTO'ya

Luis Fernando kodlamaya sadece 14 yaşında başladı, çeşitli programlama dillerini ve projelerini keşfedip denemeler yaptı. Bu, yazılım mühendisliği ve yapay zeka inovasyonunda etkileyici bir kariyerin temelini attı.

2020 yılında COVID salgını nedeniyle üniversiteyi bir yıl erteledi ve memleketi Brezilya'nın Feira de Santana şehrinde Yardımcı Yazılım Mühendisi olarak profesyonel olarak çalışmaya başladı. Bunu takiben, Londra'daki bir girişimde sistem altyapılarını dönüştürmekten, Microsoft'ta yüksek riskli hükümet projelerini yönetmeye geçti.

Yolculuğu boyunca Luis, ister platformları yenilemek, ister lojistiği yönetmek veya ekiplere rehberlik etmek olsun, sürekli olarak yeni zorluklar ve liderlik rolleri üstlendi. Akran Programlama Eğitmeni olarak öğretme becerilerini geliştirdi ve kodlayıcı arkadaşlarına mentorluk yaptı; Brezilya Öğrenciler Birliği'ndeki liderliği ise büyük ölçekli etkinlikleri koordine etmeyi ve çeşitli ekipleri yönetmeyi içeriyordu.

Farklı geçmişi onu, kurucu ortağı olduğu Lumaa'da bir CTO olarak yapay zeka inovasyonunu desteklemek için gereken benzersiz beceriler ve içgörülerle donatıyor. Madhumitha Somu Dinakaran .

Madhu Dinakaran: İnovasyonun Ortağı

Madhumitha Dinakaran, Think Global School aracılığıyla 12 farklı ülkede okumak için 250 bin dolar burs topladıktan sonra 14 yaşında evinden ayrıldı. TGS aracılığıyla, testlere girmek yerine projeler üzerinde çalışarak, aktif temelli öğrenmenin modern eğitim yaklaşımına odaklandı. Panama'da görme engelliler için gözlükler üretti ve Japonya'da, Almanya'daki BM oturumunda sergilenen bir proje olan Hiroşima bombalaması hakkında bir VR filmi yaptı.

2021 yılında liseden mezun olduktan sonra Minerva Üniversitesi'nde Sosyal Bilimler ile Sanat ve Beşeri Bilimler alanında okumak için 100 bin dolar burs kazandı. Minerva'da Öğrenci Yaşamı Stajyeri olarak çalıştı ve uzaktaki öğrencilerin topluluğa entegrasyonuna yardımcı oldu.

Madhu, Güney Kore'de bulunduğu süre boyunca yaşlılar arasındaki yalnızlıkla sanatı kullanarak mücadele etmek için bir topluluk projesi tasarladı. Arjantin'de, Caminito için Buenos Aires sakinlerinin hikayelerini sergileyen bir açılış sayfası geliştirmek amacıyla UI/UX tasarımcısı olarak çalıştı. Arjantin'deyken Lumaa için satın alma araştırmalarına da başladı. Ocak 2024'te Madhu, Luis ile birlikte tam zamanlı olarak Lumaa'ya odaklanmak için San Francisco'ya taşındı.

Lumaa

Luis ve Madhu tarafından oluşturulan Lumaa, satıcıların RFP'lere ve güvenlik anketlerine yanıtlarını otomatikleştiren bir platformdur. Bu otomatikleştirilmiş iş akışı, hızlı bir şekilde kesin yanıtlar oluşturarak yeni projelere teklif veren şirketler için zamandan ve paradan tasarruf sağlar ve ekiplerin her yanıtı manuel olarak oluşturma ihtiyacını ortadan kaldırır. Bu, kuruluşların diğer önemli görevlere odaklanmasına olanak tanır ve ek kaynak ihtiyacını azaltır.

Luis Fernando'nun Yapay Zeka Odaklı CTO'lara Yönelik Görüşleri

Yapay zeka ve genel olarak teknoloji inovasyonuyla çalışma konusundaki köklü geçmişi sayesinde Luis, yapay zeka ile çalışan diğer CTO'lar için çeşitli bilgiler geliştirdi.

Beklenmedik Zorluklarla Karşılaşın

Luis, yazılım mühendisi olarak ilk işine başladığında, kıdemli mühendis sadece iki hafta sonra işten ayrıldı. Aniden takımdaki tek mühendis o oldu ve çok az mesleki tecrübesi vardı.

Bu beklenmedik zorluk, onu hızla öğrenmeye ve adapte olmaya zorladı; birdenbire devasa bir kod tabanını yönetmek ve kendi başına yeni özellikler yaratmak zorunda kaldı. Bu deneyim ona baskı altında problem çözme ve yenilik yapma konusunda çok şey öğretti.

Yapay zeka teknolojilerinden yararlanan ve bunlara uyum sağlayan CTO'lar için beklenmedik zorluklar daha sık ve karmaşık hale geliyor. Aslında, CTO'ların yaklaşık %66'sı Mevcut ağ altyapılarının üretken yapay zekayı etkili bir şekilde destekleme kapasitesinden yoksun olduğuna inanırken, %76'sı bunun çalışması için artan bir baskı hissettiğini belirtiyor.

Luis'e göre yapay zeka inovasyonunun anahtarı, bu zorlukları iyileştirme şansı olarak görmektir. Örneğin, üretken yapay zekadan yararlanmak zor olabilir ancak veri işlemeyi hızlandırabilir ve gerçek zamanlı analizlere olanak sağlayabilir. Bu, CTO'ların karar alma süreçlerini daha iyi bilgilendirebilir ve günlük operasyonlarını daha verimli hale getirebilir. Bu nedenle, bu sorunların doğrudan ele alınması yalnızca mevcut sorunları çözmekle kalmaz, aynı zamanda kuruluşları giderek artan yapay zeka dünyasında gelecekteki büyümeye de hazırlar.

Hızlı ve Verimli Bir Şekilde Yineleyin

Yapay zeka araçlarını benimserken bir CTO, temel işlevselliğini müşterilere veya paydaşlara göstermek için temel bir model veya prototip geliştirebilmelidir. Ancak bu temel modelin mükemmel olması gerekmiyor. Bu, Luis için potansiyel kullanıcılarla buluşmadan önce zorlu tasarım süreci üzerinde ter döktüğü günlerin artık geride kaldığı anlamına geliyor. Bunun yerine, bir CTO'nun rolünün, hemen sağlam çözümler üretmek değil, şirket ve müşterileri için en iyi teknolojik adımları belirlemek olduğunu fark etti.

"Nisan ayında" diye açıklıyor, "İnsanlara göstermek için tam teşekküllü bir çalışma kodu oluşturmaya çalışıyordum ve yarattığım çözüme çok bağlıydım. Şimdi önümüzdeki hafta bir demoyla, çevrimiçi olarak gösterilebilecek, insanların dosya yükleyebileceği ve çıktıyı konsolda görebileceği basit bir Python betiği oluşturacağım."

Bu yaklaşım Luis'in esnek olmasını ve geri bildirimlere yanıt vermesini sağlıyor; böylece kullanıcılarının gerçek ihtiyaçlarını karşılayan prototipleri hızlı bir şekilde oluşturabiliyor.

Sektör Uzmanlarından Öğrenin

Luis ayrıca yapay zeka inovasyonunu desteklemek için diğer sektör uzmanlarıyla bağlantı kurmanın önemini de vurguluyor. Sonuçta teknoloji her zaman değişiyor ve hiçbir CTO veya geliştirici her şeyi bilemez. Diğer profesyonellerle konuşmak, yenilikçilerin güncel kalmasına ve uzun yıllara dayanan deneyime ve gelişmiş becerilere sahip kişilerden yeni bilgiler edinmesine yardımcı olur.

Örneğin, farklı alanlardaki uzmanlarla etkileşime geçmek, yapay zekaya dayalı ürünleri geliştirmek için yeni yollar sağlayabilir.

Luis şöyle açıklıyor: "Daha iyi kod yazmak, ürününüzü geliştirmek, minimum uygulanabilir ürününüzü geliştirmek ve sonuçta girişiminizi bir sonraki seviyeye taşıyarak bu süreçte daha fazla müşteri çekmek için onların bilgilerini kullanabilirsiniz."

Bir CTO olarak Yapay Zeka İnovasyonunda Liderlik

Yapay zeka inovasyonunu desteklemek CTO'lar için önemli bir sorumluluktur ve Luis Fernando bunun nasıl doğru şekilde yapılacağını gösteriyor. Beklenmedik zorluklarla başa çıkmaktan hızlı bir şekilde yinelemeye ve bu alandaki diğerlerinden öğrenmeye kadar yolculuğu önemli dersler sunuyor.

Yaklaşımı esnek olmanın, geri bildirimleri ciddiye almanın ve müşterilerin gerçek dünyadaki ihtiyaçlarını karşılamak için başkalarının uzmanlığından yararlanmanın önemini vurguluyor. CTO'lar, onun öngörülerini takip ederek şirketlerinin giderek yapay zekanın yönlendirdiği bir pazarda önde kalmasına yardımcı olabilir.

Yapay zeka inovasyonuna öncülük etme konusunda daha fazla ipucu ve pratik tavsiye için, Luis Fernando'nun hikayesini takip edin ve bu stratejileri CTO olarak kendi rolünüzde nasıl uygulayabileceğinizi görün.