En el campo de la inteligencia artificial y la tecnología de vanguardia que evoluciona rápidamente, a menudo decimos que el talento es el activo más crítico. Es la esencia de la innovación, el punto de partida y el final de la victoria. Sin embargo, a pesar de los enormes avances que hemos hecho en la construcción de modelos de sistemas complejos, las herramientas que utilizamos para comprender y evaluar las mentes más brillantes siguen siendo sorprendentemente primitivas.
Durante décadas, hemos dependido de algunos indicadores aproximados: el número de citas de artículos, el índice H, los años de experiencia, la reputación de la universidad de graduación, etc. Estos indicadores no son del todo inútiles, pero son unidimensionales. Es como intentar apreciar una gran sinfonía solo escuchando la parte del violín; solo podemos captar una pequeña parte de la historia, mientras que nos perdemos la armonía de su ritmo, la rica cadencia y el verdadero alma de un contribuyente.
Al mismo tiempo, la esencia de la innovación en sí ha evolucionado. Una idea revolucionaria puede manifestarse ahora en un "Pull Request" en GitHub, en un popular repositorio de código abierto, o en una serie de trabajos que se iteran rápidamente y tienen un gran impacto en conferencias de primer nivel, mucho antes de que se consolide en una patente o en un artículo de revista ampliamente citado. ¿Cómo podemos medir el impacto de un ingeniero como un pilar silencioso de un gran marco? ¿Y cómo podemos distinguir a un investigador que solo publica resultados incrementales de otro académico que apunta continuamente y logra establecerse en conferencias como NeurIPS o CVPR, que son las más competitivas y definen la dirección del campo?
Esta enorme brecha—que existe entre cómo se crea el valor y cómo se mide el valor—es uno de los principales cuellos de botella en nuestra industria. Afecta la forma en que las empresas contratan, la debida diligencia técnica de los inversores, y lo más importante, afecta la percepción que cada profesional tiene de su propio valor y la planificación de su carrera.
Esta es precisamente la razón por la que un proyecto me atrae profundamente y tengo la suerte de ser su asesor: DINQ ( http:// dinq.io ).
Elijo participar en el proyecto DINQ porque no es solo otra herramienta de reclutamiento. Es un intento ambicioso de construir un nuevo lenguaje más rico y profundo para comprender el talento tecnológico y de investigación. Es una plataforma nativa de IA que se dedica a proporcionar una claridad y profundidad sin precedentes en el análisis de talento a través de un simple enlace de Google Scholar o GitHub.
Las funciones de DINQ y su importancia se pueden resumir en los siguientes principios clave, que también son la base de mi creencia en su valor:
El salto de "cantidad" a "calidad y contexto".
DINQ no solo cuenta la cantidad de artículos, sino que profundiza en su contexto. Analiza los registros de publicaciones de los investigadores a través del nivel de prestigio de las conferencias, diferenciando claramente entre un artículo de taller y una presentación oral en una conferencia de primer nivel. Pondera la importancia de ser primer autor y, según la evolución de su enfoque de trabajo, traza una trayectoria completa de desarrollo profesional. Lo que ofrece es un retrato detallado de las "huellas técnicas" de la capacidad profesional individual.
Considerar el "código" como un "ciudadano de primera clase" igualmente importante que el artículo.
DINQ comprende profundamente que la innovación moderna no se limita a documentos PDF. A través de la integración con GitHub, comienza a cuantificar el impacto de las contribuciones en ingeniería: la complejidad del proyecto, la importancia del repositorio de código y la influencia de los individuos en el ecosistema de código abierto. Considera el código como una colección de obras que merece un análisis tan riguroso como el de los artículos académicos.
Enfrentar directamente la cuestión central del "valor".
Quizás la función más audaz y llamativa de DINQ sea su estimación salarial basada en modelos. Este es un problema extremadamente desafiante, pero también uno que debe ser resuelto. Al integrar decenas de puntos de datos, desde logros académicos hasta impacto en la ingeniería, DINQ proporciona un referente basado en datos para el valor de mercado. No se trata de reducir a una persona a un número, sino de iniciar un diálogo sobre el valor personal que sea más simétrico en información y más justo.
Esta es una herramienta diseñada para las siguientes personas:
Los reclutadores y los gerentes de contratación les ayudarán a encontrar la verdadera señal en medio del ruido informativo, identificando a esos candidatos excepcionales cuyas hojas de vida pueden no mostrar completamente su talento.
Inversores de capital de riesgo e inversionistas, empoderándolos para llevar a cabo una nueva investigación técnica de due diligence, obteniendo el respaldo de datos para una confianza más profunda en la profundidad técnica del equipo en el que invierten.
Investigadores y ingenieros, les otorgamos una perspectiva global para que examinen su identidad profesional, les ayudamos a medir su progreso y a expresar su valor de manera más efectiva.
Creo que estamos al comienzo de una gran transformación sobre cómo entender el "capital humano". El equipo detrás de DINQ es uno de los más enfocados y reflexivos con los que he tenido el privilegio de colaborar, y están dedicados inquebrantablemente a esta misión.
Animo a los creadores, inversores y pensadores de mi red a explorar DINQ personalmente. Utilízalo para entender el panorama de la industria, descubrir esos tesoros ocultos, y quizás, obtener una nueva perspectiva sobre tu propio viaje profesional excepcional.
Esto no es solo un producto, es un paso importante hacia el futuro. En este futuro, cada contribución es vista, cada talento es entendido y el potencial de cada persona puede realizarse de manera más plena y justa que nunca.
La composición del genio es compleja, pero mientras tengamos la lente adecuada, eventualmente podremos ver claramente su totalidad.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Análisis de genios: ¿por qué necesitamos un nuevo lenguaje para medir el valor del talento en IA?
Autor: AI Will
En el campo de la inteligencia artificial y la tecnología de vanguardia que evoluciona rápidamente, a menudo decimos que el talento es el activo más crítico. Es la esencia de la innovación, el punto de partida y el final de la victoria. Sin embargo, a pesar de los enormes avances que hemos hecho en la construcción de modelos de sistemas complejos, las herramientas que utilizamos para comprender y evaluar las mentes más brillantes siguen siendo sorprendentemente primitivas.
Durante décadas, hemos dependido de algunos indicadores aproximados: el número de citas de artículos, el índice H, los años de experiencia, la reputación de la universidad de graduación, etc. Estos indicadores no son del todo inútiles, pero son unidimensionales. Es como intentar apreciar una gran sinfonía solo escuchando la parte del violín; solo podemos captar una pequeña parte de la historia, mientras que nos perdemos la armonía de su ritmo, la rica cadencia y el verdadero alma de un contribuyente.
Al mismo tiempo, la esencia de la innovación en sí ha evolucionado. Una idea revolucionaria puede manifestarse ahora en un "Pull Request" en GitHub, en un popular repositorio de código abierto, o en una serie de trabajos que se iteran rápidamente y tienen un gran impacto en conferencias de primer nivel, mucho antes de que se consolide en una patente o en un artículo de revista ampliamente citado. ¿Cómo podemos medir el impacto de un ingeniero como un pilar silencioso de un gran marco? ¿Y cómo podemos distinguir a un investigador que solo publica resultados incrementales de otro académico que apunta continuamente y logra establecerse en conferencias como NeurIPS o CVPR, que son las más competitivas y definen la dirección del campo?
Esta enorme brecha—que existe entre cómo se crea el valor y cómo se mide el valor—es uno de los principales cuellos de botella en nuestra industria. Afecta la forma en que las empresas contratan, la debida diligencia técnica de los inversores, y lo más importante, afecta la percepción que cada profesional tiene de su propio valor y la planificación de su carrera.
Esta es precisamente la razón por la que un proyecto me atrae profundamente y tengo la suerte de ser su asesor: DINQ ( http:// dinq.io ).
Elijo participar en el proyecto DINQ porque no es solo otra herramienta de reclutamiento. Es un intento ambicioso de construir un nuevo lenguaje más rico y profundo para comprender el talento tecnológico y de investigación. Es una plataforma nativa de IA que se dedica a proporcionar una claridad y profundidad sin precedentes en el análisis de talento a través de un simple enlace de Google Scholar o GitHub.
Las funciones de DINQ y su importancia se pueden resumir en los siguientes principios clave, que también son la base de mi creencia en su valor:
DINQ no solo cuenta la cantidad de artículos, sino que profundiza en su contexto. Analiza los registros de publicaciones de los investigadores a través del nivel de prestigio de las conferencias, diferenciando claramente entre un artículo de taller y una presentación oral en una conferencia de primer nivel. Pondera la importancia de ser primer autor y, según la evolución de su enfoque de trabajo, traza una trayectoria completa de desarrollo profesional. Lo que ofrece es un retrato detallado de las "huellas técnicas" de la capacidad profesional individual.
DINQ comprende profundamente que la innovación moderna no se limita a documentos PDF. A través de la integración con GitHub, comienza a cuantificar el impacto de las contribuciones en ingeniería: la complejidad del proyecto, la importancia del repositorio de código y la influencia de los individuos en el ecosistema de código abierto. Considera el código como una colección de obras que merece un análisis tan riguroso como el de los artículos académicos.
Quizás la función más audaz y llamativa de DINQ sea su estimación salarial basada en modelos. Este es un problema extremadamente desafiante, pero también uno que debe ser resuelto. Al integrar decenas de puntos de datos, desde logros académicos hasta impacto en la ingeniería, DINQ proporciona un referente basado en datos para el valor de mercado. No se trata de reducir a una persona a un número, sino de iniciar un diálogo sobre el valor personal que sea más simétrico en información y más justo.
Esta es una herramienta diseñada para las siguientes personas:
Los reclutadores y los gerentes de contratación les ayudarán a encontrar la verdadera señal en medio del ruido informativo, identificando a esos candidatos excepcionales cuyas hojas de vida pueden no mostrar completamente su talento.
Inversores de capital de riesgo e inversionistas, empoderándolos para llevar a cabo una nueva investigación técnica de due diligence, obteniendo el respaldo de datos para una confianza más profunda en la profundidad técnica del equipo en el que invierten.
Investigadores y ingenieros, les otorgamos una perspectiva global para que examinen su identidad profesional, les ayudamos a medir su progreso y a expresar su valor de manera más efectiva.
Creo que estamos al comienzo de una gran transformación sobre cómo entender el "capital humano". El equipo detrás de DINQ es uno de los más enfocados y reflexivos con los que he tenido el privilegio de colaborar, y están dedicados inquebrantablemente a esta misión.
Animo a los creadores, inversores y pensadores de mi red a explorar DINQ personalmente. Utilízalo para entender el panorama de la industria, descubrir esos tesoros ocultos, y quizás, obtener una nueva perspectiva sobre tu propio viaje profesional excepcional.
Esto no es solo un producto, es un paso importante hacia el futuro. En este futuro, cada contribución es vista, cada talento es entendido y el potencial de cada persona puede realizarse de manera más plena y justa que nunca.
La composición del genio es compleja, pero mientras tengamos la lente adecuada, eventualmente podremos ver claramente su totalidad.