редакции
Два месяца и 66 500 рублей — и вы ИИ-инженер. А бизнесу от этого что?
И здесь возникает вопрос: ИИ-инженер — действительно новая профессия или красивое название для человека, который научился пользоваться нейросетями?
Стать ИИ-инженером теперь можно за два месяца
Одна из программ обещает обучение работе с нейросетями за 2–2,5 месяца. Стоимость на момент подготовки статьи — от 66 500 до 89 000 рублей. В программу входят работа с текстами, изображениями, анализом данных и создание ИИ-помощников.
Есть и более серьёзные программы продолжительностью до 11 месяцев. Там уже изучают программирование, базы данных, машинное обучение, большие языковые модели и развёртывание решений.
Получается странный разрыв: один человек учится два месяца без глубокого погружения в программирование, другой — почти год. Но в резюме оба могут написать: «ИИ-инженер».
Для собственника это создаёт новую проблему. Название должности уже ничего не гарантирует.
Спрос растёт быстрее, чем понимание профессии
По данным исследования PwC, основанного более чем на миллиарде вакансий, число предложений работы, требующих навыков в области искусственного интеллекта, выросло на 69%. Общий рынок вакансий за тот же период вырос только на 9%.
Работники с навыками в сфере искусственного интеллекта в среднем получают на 62% больше специалистов на сопоставимых должностях без таких требований.
Рынок уже платит за новую компетенцию. Но высокая зарплата специалиста ещё не означает, что компания получит соразмерный результат.
Именно здесь заканчивается хайп и начинается экономика.
Нейросеть есть почти у всех. Прибыль — у немногих
Согласно исследованию McKinsey, 37% опрошенных компаний уже отмечают положительное влияние искусственного интеллекта на операционную прибыль.
Но к группе компаний, получивших действительно значимый финансовый результат, исследователи отнесли только 6% участников.
Разрыв огромный.
Компания может купить доступ к десяткам сервисов, нанять специалиста и запустить несколько ИИ-помощников. Но если расходы не снизились, продажи не выросли, а сотрудники не стали выполнять работу быстрее, это пока эксперимент, а не результат.
Кого на самом деле нанимает компания
Под названием «ИИ-инженер» сегодня могут скрываться три разных специалиста.
Первый умеет составлять запросы и пользоваться готовыми сервисами.
Второй связывает нейросети с таблицами, базами данных, системой управления клиентами и другими рабочими инструментами.
Третий способен проектировать, программировать и поддерживать собственные решения.
Все трое могут быть полезны. Но они решают разные задачи и должны стоить по-разному.
Поэтому я бы не оценивал кандидата по сертификатам и количеству изученных нейросетей.
Пять вопросов для ИИ-инженера
Перед наймом я бы задал человеку пять вопросов:
- Какой конкретный процесс вы предлагаете изменить?
- Сколько времени или денег компания сейчас на нём теряет?
- Как будет измеряться результат?
- Во сколько обойдутся разработка и дальнейшая поддержка?
- Что произойдёт, если нейросеть ошибётся?
Если специалист не может ответить, возможно, перед вами хороший пользователь нейросетей. Но называть его инженером пока рано.
Как проверить специалиста без большого риска
Я бы начал не с перестройки всей компании, а с одного процесса.
Например, взять подготовку коммерческих предложений, обработку обращений или внутреннюю отчётность. Зафиксировать, сколько времени процесс занимает сейчас, а затем сравнить показатели после внедрения.
У собственника должны появиться конкретные ответы:
- сколько часов удалось сэкономить;
- сколько стоит решение;
- насколько часто оно ошибается;
- кто отвечает за его работу;
- когда вложения окупятся.
Тогда становится понятно, нужен компании ИИ-инженер или она просто оплачивает модную должность.
Так это профессия или хайп?
ИИ-инженер — реальная и востребованная специальность. Но единых границ у неё пока нет.
Двухмесячный курс способен дать полезные навыки. Он не делает человека инженером автоматически. Так же как высокая зарплата и модное название не гарантируют пользы для бизнеса.
Мы тоже пока не знаем, какой результат принесёт ИИ-инженер нашей компании. Поэтому не собираемся выдавать ожидания за готовый успех.
Позиция у меня простая: новый специалист должен доказать свою ценность не сертификатом, а цифрами.
Если после его работы компания стала быстрее, точнее или прибыльнее — это профессия.
Если изменилось только название должности — это хайп.