Статистика

Рост специализаций в области ИИ наблюдается по всему миру, как в числе нанятых профессионалов, так и в числе компаний, заинтересованных в этих людях. К сентябрю 2023 года было зарегистрировано более 5000 активных предложений по найму, связанных с ИИ, открытыми более чем 2100 компаниями.

Между сентябрем 2021 и 2023 годом количество позиций, связанных с ИИ, увеличилось на 60%. Чаще всего такие вакансии открываются в Соединенных Штатах, за которыми следуют Канада, Великобритания и Германия. Однако Канада лидирует по числу уже активных специалистов по ИИ, соседствуя с Индией, Испанией, Германией и Великобританией.

Что касается доходности: особенно заметен рост средней заработной платы в Латинской Америке, выросшей с 71 000 долларов США в сентябре 2022 года до 73 000 долларов США в сентябре 2023 года (среднегодовой доход).

Несмотря на опасения, которые вызывает искусственный интеллект (ИИ) в отношении его влияния на рынок труда и его потенциального объема, существует более оптимистичный взгляд на будущее.

В отчете Всемирного экономического форума 2020 года отмечается, что хоть автоматизация может устранить 85 миллионов рабочих мест к 2025 году, она также создаст 97 миллионов новых рабочих мест.

*данные взяты из отчета Deel, глобального HR стартапа.

‍

Работа будущего

Крупные языковые модели, такие как GPT и Gemini/Bard, проходят обширное обучение на интернет-данных. Но для применения в реальном бизнесе им требуется специализированное руководство, подобно тому, как выпускникам института необходима дополнительная подготовка для выхода на первую работу. Представьте молодого журналиста и опытного редактора – есть разница?

Компании, скорее всего, будут разрабатывать собственные методы обучения, настраивая модели для конкретных задач. Чем специализированнее модель, тем лучше она справляется со своей задачей, особенно это важно в медицине и науке. Это как ресторан с большим меню, где нетрудно задаться вопросом: а правда ли здесь одинаково хорошо готовят все 97 позиций? Очевидно, что меню из 7 будет гораздо лучшее проработано.

Кто же нужен для этой задачи? Внутри компаний разработчики будут создавать индивидуальные обучающие программы, вводя новые закрытые данные для моделей. Они должны знакомить их с терминологией, задавая вопросы и предоставляя конструктивную обратную связь. Их цель – предоставить удобные для пользователя и настроенные под задачи модели сотрудникам и клиентам.

По мере того как искусственный интеллект берет на себя все больше человеческих ролей, возрастает спрос на "переобучателей" – преподавателей, помогающих людям быть впереди технологий. Эти специалисты будут направлять людей с обновленными специальностями, соответствующими развивающимся технологическим потребностям, революционизируя традиционные карьерные пути.

Например, специалисты по продажам могут изучать веб-разработку, маркетологи углубляться в графический дизайн, а специалисты по кадровым вопросам применять AI-инструменты для юридических вопросов, становясь паралегалами.

В финансовой сфере увеличивается зависимость от искусственного интеллекта для принятия решений, что требует особого понимания его рассуждений. Возрастает потребность в экспертах, подобных психотерапевтам для ИИ, чтобы интерпретировать и оценивать модели искусственного интеллекта. Важна прозрачность, особенно в  финансовых приложениях, таких как кредитный скоринг или оптимизация инвестиций. Представьте, что компьютер отказал в кредите крупной фирме, почему? Что он увидел в данных, что его привело к этому решению? Как он “чувствовал”? Иногда одного отказа недостаточно.

Для улучшения взаимодействия человека с искусственным интеллектом появляется новая профессия, называемая инженером запросов. Эти специалисты общаются с системами искусственного интеллекта на простом языке, инструктируя их выполнять различные задачи без использования сложных языков программирования. Например, компании по юридическому программному обеспечению нанимают инженеров запросов, чтобы обучить искусственных помощников анализу документов или созданию юридических меморандумов, требуя ясных инструкций и принципов программирования.

‍

Хорошо забытое новое

Аналитики по кибербезопасности в области искусственного интеллекта выступают как стражи у ворот, укрепляя защиту до возможных нарушений. По сути, это все те же специалисты по кибербезопасности, просто теперь у них новый профиль.

Поскольку рабочие места переходят к гибридным структурам, становится необходимым появление специалистов по аугментации искусственного интеллекта. Эти профессионалы управляют сложными партнерствами между людьми и искусственным интеллектом, способствуя сотрудничеству и эффективности в этой новой динамике сосуществования. Дайте человеку палку, и он разведет костер, дайте ее обезьяне, и она кинет ее. Сейчас мы на пути эволюционирования нашей работы, но нужно, чтобы появились те, кто сократит время и ресурсные затраты.

Сфера управления роботизированными процессами на базе искусственного интеллекта охватывает различные секторы, начиная с бизнес-операций и заканчивая экологическими программами и космическим исследованием. Управление и внедрение программ роботизации процессов (RPA) демонстрирует многофункциональное влияние искусственного интеллекта в различных областях.

На сцену выходят специалисты по опыту клиентов на базе искусственного интеллекта, формирующие персонализированные взаимодействия путем анализа данных и предсказания потребностей клиентов.

Цепи поставок также переживают двойное преобразование: аналитики по цепочкам поставок на базе искусственного интеллекта используют технологию как стратегическое и операционное преимущество.

Язык занимает центральное место среди специалистов по лингвистике, улучшающих языковые модели для бесшовного общения между людьми и машинами. Дипломы по лингвистике или изящным искусствам находят новое применение, показывая пересечение искусственного интеллекта с различными областями знаний.

Архитекторы виртуальной реальности на базе искусственного интеллекта смогут соединить виртуальные миры с реальными приложениями, от хирургии до военной подготовки и за ее пределами. Эта роль олицетворяет безграничный потенциал симуляций или опыта, который переживали и проходили настоящие люди и специалисты.

‍

ИИ-стартапы

В результате запуска ChatGPT в конце 2022 года ландшафт искусственного интеллекта пережил всплеск стартапов, которые плавают на волне достижений в области генеративного искусственного интеллекта. Вложения в эту область резко возросли, достигнув 21,4 миллиарда долларов к 30 сентября этого года, что существенно превышает 5,1 миллиарда, инвестированных в 2022 году, согласно данным PitchBook.

Джеймс Уэнг, опытный инвестор и сооснователь Lioness с опытом работы в крупных технологических компаниях, высказывает предостерегающую точку зрения. Несмотря на свое участие в инвестициях в области ИИ, Уэнг предвидит потенциальную опасность для многих современных стартапов, работающих с генеративным ИИ. Он утверждает, что ажиотаж вокруг ChatGPT побудил множество стартапов показывать себя с ярлыком "ИИ", но не обладающих существенной глубиной.

Уэнг считает, что просто наличие передовой технологии ИИ не гарантирует устойчивого успеха. Сравнивая это с наличием самого быстрого процессора в прошлом, он подчеркивает сложность поддержания конкурентного преимущества в быстро развивающемся ландшафте искусственного интеллекта, характеризующемся вкладами в открытые исследования и обширными мировыми достижениями.

Хотя Уэнг признает потенциальные ценности, такие как значительные вычислительные возможности или доступ к эксклюзивным данным, он остается скептически настроенным на предмет их долгосрочной осуществимости. Накопление вычислительных ресурсов за пределами крупнейших технологических гигантов кажется невозможным, а полное полагание на эксклюзивные данные реального мира тоже имеет свои ограничения.

Тем не менее, Уэнг видит потенциал в стартапах, занимающихся областями, где интернет-данные не так легкодоступны, например, в здравоохранении или научных экспериментах. В этих областях стартапы могут находить возможности для создания охраняемых ниш.

Основное сообщение Уэнга связано с идеей того, что общественная ценность от инноваций в области ИИ не обязательно коррелируется с успехом отдельной компании. Он подчеркивает, что, хоть сектор ИИ может приносить значительную общественную ценность, отдельные компании будут испытывать трудности с ее захватом.

В сущности, основная мысль предостережения Уэнга заключается в том, что просто владение передовой технологией ИИ не гарантирует успеха.

*В качестве источников использовались оригинальный пост Джеймса Уэнга и аналитика от TechStartups.

‍

Заключение

Мы говорили это тысячу раз и скажем еще раз: все в ваших руках. ИИ создает вакансии, которые максимально близки к тем, что уже существуют. Даже минимальные знания в области могут вас прокормить долгие годы. Главное – оставаться гибкими и открытыми к новому.