Sokan érezzük úgy, hogy egyre csak újabb és újabb AI-tanfolyamok, eszközök és hírek vonják el a figyelmünket – nyitva maradt böngészőfülek, félig végignézett tutorialok és egyre hosszabb „majd kipróbálom” listák gyarapodnak mindennapjainkban.
A videó végigvezet egy gondolkodási modellen, amely segít eldönteni, érdemes-e tényleg energiát és időt áldozni egy adott AI-eszköz vagy tudás elmélyítésére, vagy csak a FOMO (lemaradástól való félelem) hajt bennünket, miközben valójában sosem kerül sor a gyakorlati alkalmazásra.
Fontos kérdéseket vet fel: miért tanulunk meg százféle AI-platformot, ha mindig ugyanazt a néhányat használjuk? Hogyan lehet a tutorialnézés-kényszert produktív cselekvéssé alakítani, hogy ne félkész ismeretekbe és befejezetlen projektekbe fulladjon a tanulás?
A szerző bemutat egy döntési mátrixot (LEAP), amely a tőkeáttétel, értékkivonás, alkalmazhatóság és „megtérülés” szempontjai szerint segít szűrni, mire éri meg valóban időt fordítani.
Külön hangsúlyt kap, melyek a hosszú távon értékes „szuper képességek” az AI világában, például a prompt engineering – és melyek azok a trendek, amelyek sok időt visznek el, de középtávon ritkán bizonyulnak tartósan hasznosnak. Továbbá szó esik arról is, hogyan lehet a tanultakat valódi projektekben alkalmazni, hogy az elméletből valóban tapasztalati tudás váljon.
