Pascal Janetzky oppsummerer tre hovedlærdommer fra januar om frister, nedetid og flyt i maskinlæringsarbeid — en sak relevant for AI-nyheter.
Janetzky skriver at frister skaper klarhet og prioritering ved at team låser seg mot en levering, mens nedetid etter intense perioder bygger opp energi og forebygger langsiktig slitasje. Han foreslår å lage små interne frister, planlegge hvile periodevis og beskytte flyt ved å blokkere uavbrutt tid og skru av varsler. Flyt beskrives som timevis med fokus der arbeid føles meningsfullt og produktivt. Rådene retter seg mot arbeid med maskinlæring og produktledelse, og understreker behovet for å balansere kortvarig stress og pause i arbeidsrytmen for dem som jobber med kunstlig intelligens (KI).
I en norsk kontekst kan disse prinsippene brukes av norske utviklingsteam, forskere og produktledere som jobber med maskinlæring. Å planlegge frister, legge inn nedetid og beskytte flyt kan bidra til klarere prioriteringer og bedre arbeidsrytme i norske prosjekter.
Kilde: https://towardsdatascience.com/the-machine-learning-lessons-ive-learned-last-month | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
