В США нанимают больше специалистов по ИИ, чем инженеров по данным — и это грозит провалом большинству AI-проектов

В последние годы искусственный интеллект стал главным претендентом на успех в современном бизнесе, однако эксперты все чаще указывают на одну существенную проблему, которую едва ли можно игнорировать: ИИ зависит от данных, а достаточного внимания к этой теме компании не уделяют. На первый взгляд может показаться, что США переживают настоящий бум новых вакансий в области искусственного интеллекта — рабочих мест для специалистов AI/ML открывается заметно больше, чем для инженеров по управлению и обработке данных, но чем может обернуться такой дисбаланс?

Аналитики Doubletrack пришли к выводу, что причина неудач большинства ИИ-проектов кроется вовсе не в плохих нейросетях или алгоритмах, а в проблемах с качеством и доступностью данных. Согласно исследованию, более 80% проектов, связанных с искусственным интеллектом, не достигают поставленных целей. Этот показатель ровно вдвое выше по сравнению с традиционными ИТ-инициативами. При этом порядка двух третей компаний признают, что не уверены в своих подходах к работе с данными для ИИ.

Рынок труда лишь подтверждает: работодатели готовы инвестировать в специалистов по ИИ, но забывают обеспечить фундамент — стабильную и качественную инфраструктуру данных. По данным DoubleTrack, на каждую тысячу вакансий инженеров по базам данных приходится почти полторы тысячи позиций в области AI/ML. В некоторых секторах, как, например, в продажах, разрыв достиг особенно внушительных размеров: количество ИИ-вакансий превышает предложения по работе с данными более чем вдвое. Маркетинг тоже не отстает: здесь на 54% больше специалистов по ИИ, хотя именно в этих сферах ошибки в данных способны обернуться дорогими провалами.

Особенно интересная картина складывается по географии: наиболее активно искусственный интеллект продвигают регионы, традиционно считающиеся далекими от эпицентра высоких технологий, — штаты Миссисипи, Миссури, Канзас и Монтана. Рост интереса к ИИ здесь объясняют, среди прочего, стремлением не упустить модный тренд, несмотря на отсутствие развитой инфраструктуры.

Любопытно, что специалисты по искусственному интеллекту в среднем получают примерно на 15 тысяч долларов больше, чем их коллеги по работе с данными, однако именно от последних во многом зависит успешность цифровых инициатив. Эксперты Doubletrack подчеркивают: компании, которые делают ставку исключительно на специалистов по ИИ, забывая про инвестиции в данные, подвергаются наибольшему риску провала своих проектов.

В итоге специалисты советуют не гнаться за скоростью внедрения искусственного интеллекта, а сделать акцент на качестве данных и грамотном управлении ими — иначе даже самая современная технология останется лишь бесполезной игрушкой без прочной базы. Михаил Новокшенов