Onlarca yıldır, makale alıntı sayıları, H-endeksi, deneyim yılları, mezun olunan okulun itibarı gibi tek boyutlu göstergelere güvendik. Bu göstergeler faydalı olsa da, bir yeteneğin gerçek kapsamını tam olarak yansıtmaktan uzaktır. Tıpkı büyük bir senfoniyi sadece keman partisini dinleyerek anlamaya çalışmak gibi, bu göstergeler de hikayenin sadece küçük bir kısmını yakalayabilir ve bir bireyin gerçek katkılarını göz ardı edebilir.
Aynı zamanda, inovasyonun doğası da evrildi. Çığır açan bir fikir artık bir patent veya yaygın olarak alıntılanan bir dergi makalesi olmak yerine, GitHub’da bir “Pull Request” olarak veya önde gelen konferanslarda sunulan etkili makaleler serisi olarak ortaya çıkabilir. Bir mühendisin büyük bir çerçevedeki sessiz etkisini veya sadece pozitif sonuçlar yayınlayan bir araştırmacıyı, NeurIPS veya CVPR gibi rekabetçi konferanslarda sürekli olarak yer alan bir akademisyenden nasıl ayırabiliriz?
Bu büyük boşluk – değer yaratma ile değer ölçme arasındaki mevcut fark – sektörümüzdeki ana darboğazlardan biridir. Şirketlerin işe alım yöntemlerini, yatırımcıların teknik durum tespitlerini etkiliyor ve en önemlisi, her profesyonelin kendi değerini ve kariyer planlamasını anlama şeklini etkiliyor.
Bu büyük boşluğu kapatmak amacıyla, yetenek analizi konusunda daha zengin ve derin bir dil oluşturmayı hedefleyen iddialı bir girişim olan DINQ projesi (http://dinq.io) geliştirilmiştir. DINQ, Google Scholar veya GitHub bağlantıları aracılığıyla teknoloji ve araştırma yeteneklerini anlamaya eşi benzeri görülmemiş bir açıklık ve derinlik getirmeyi amaçlayan yapay zeka tabanlı bir platformdur.
DINQ’nin temel işlevleri ve önemi aşağıdaki prensiplerle özetlenebilir:
DINQ, sadece makale sayılarını saymakla kalmaz; bunların bağlamına daha derinlemesine dalar. Araştırmacıların yayın kayıtlarını, konferansların prestij seviyesi üzerinden analiz eder, bir atölye makalesi ile üst düzey bir konferansta yapılan sunum arasında net bir ayrım yapar. İlk yazarlığın önemini değerlendirir ve bir bireyin profesyonel yeteneklerinin ayrıntılı bir “teknik parmak izini” sunar.
DINQ, modern inovasyonun PDF belgeleriyle sınırlı olmadığını derinlemesine anlar. GitHub ile entegrasyon sağlayarak mühendislik katkılarının etkisini nicelendirmeye başlar – projelerin karmaşıklığı, kod tabanlarının önemi ve açık kaynak ekosistemindeki bireylerin etkisi gibi faktörleri göz önünde bulundurur. Kodu, akademik makalelerle aynı titizlikte analiz edilmeye değer bir çalışma olarak görür.
Belki de DINQ’ün en cesur özelliği, model tabanlı maaş tahminidir. Bu, son derece zorlayıcı ancak çözülmesi gereken bir konudur. Akademik başarılar ve mühendislik etkileri gibi onlarca veri noktasını entegre ederek, DINQ piyasa değeri için veri odaklı bir kıyaslama sağlar. Bu, bir kişiyi bir sayıya indirgemek için değil, bireysel değer hakkında daha simetrik ve adil bir diyalog başlatmak içindir.
DINQ, aşağıdaki gruplar için tasarlanmış bir araçtır:
“İnsan sermayesini” anlama şeklimizde önemli bir dönüşümün başlangıcında olduğumuza inanılıyor. DINQ’nin arkasındaki ekip, bu misyona kararlılıkla bağlı ve sektör manzarasını anlamak, gizli yetenekleri keşfetmek ve bireylerin kendi olağanüstü kariyer yolculuklarına yeni bir bakış açısı kazanmak için DINQ’ü kullanmaya teşvik ediyor.
Bu sadece bir ürün değil; geleceğe giden önemli bir adımdır. Bu gelecekte, her katkı görülür, her yetenek anlaşılır ve herkesin potansiyeli daha önce hiç olmadığı kadar tam ve adil bir şekilde gerçekleştirilebilir. Dehanın bileşimi karmaşıktır, ancak doğru merceğe sahip olduğumuz sürece, sonunda onun bütününü net bir şekilde görebileceğiz.
Bu makale, FinanceYF5 kaynağından alıntılanmıştır. İçeriğin tüm telif hakları yazara aittir. Telif haklarına ilişkin sorularınız için bizimle iletişime geçebilirsiniz.
Paylaş
İçindekiler