AI エンジニアにとって過小評価されている 15 のスキル (時間の経過とともに複合化): 1. 効果的なプロンプトを書く 2. 微調整と非調整のタイミングを知る 3. 信頼性の高い ML パイプラインの構築 4. 速度、コスト、精度のバランス 5. ビルダーの考え方で研究を読む 6. モデルファーストではなく、ツールを第一に考える 7. モデルアップグレードのROIを見積もる 8. ヒューマン AI インターフェイスの設計 9. 確率システムの評価 10. 本番環境でのモデルの監視 11. モデル障害の計画 12. AI ワークロードのコンテナ化 13. モデルのバージョンとロールバックの管理 14. 推論コストの効果的な最適化 15. 倫理的な AI ガードレールの構築

他に何を追加しますか?