- ИИ не может существовать без данных – так почему же США нанимают больше специалистов по ИИ, чем инженеров по обработке данных?
- Менее технологически развитые регионы, вероятно, больше всего нарушают хайп.
- Сотрудникам ИИ платят больше, чем инженерам по обработке данных
Соответственно, более четырех из пяти проектов ИИ терпят неудачу. РЭНД Исследования — Это примерно в два раза больше, чем проекты, не связанные с технологиями искусственного интеллекта, и новые данные о занятости в США могут объяснить, почему.
Соответственно ДаблТрекПричина не в самом ИИ, а в данных, на которых он основан. Основная причина неудач ИИ — это плохие, недоступные или неконтролируемые данные, а не слабые модели. Фактически, почти две из трех (63%) организаций не уверены в управлении данными с помощью ИИ.
Тенденции найма на сегодняшний день показывают, что многие компании еще не понимают этого, что приводит к потенциальному провалу. По данным Gartner, три из пяти проектов ИИ без готовых к использованию данных могут быть заброшены к 2026 году.
ИИ терпит неудачу из-за недостаточной готовности данных
Данные DoubleTrack показали, что работодатели в США объявили 111 296 вакансий AI/ML, но только 76 271 вакансий в инфраструктуре данных, в результате чего разница между двумя совершенно разными позициями составляет 46%. В секторах продаж, юриспруденции, инжиниринга, маркетинга и технологий наблюдалась большая доступность должностей в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Например, в сфере продаж ролей ИИ было на 232% больше, чем ролей данных, что рискованно, учитывая, насколько беспорядочными могут быть данные CRM. Маркетинг стал более сбалансированным, но ролей ИИ по-прежнему было на 54 % больше.
В отчете также показано, что специалисты по искусственному интеллекту зарабатывают в среднем на 15 000 долларов больше, чем инженеры по обработке данных, а это означает, что компании платят больше, чтобы вознаградить сотрудников, которые не могут работать без правильных основ.
С точки зрения географии, штатами с самым высоким уровнем внедрения ИИ были Миссисипи (264%), Миссури (179%), Канзас (176%) и Монтана (175%), которые обычно считаются менее технически подкованными регионами, что позволяет предположить, что они, возможно, гонятся за ажиотажем.
Суть в том, что компаниям не следует измерять успех ИИ по скорости, поскольку это рискует пропустить важную работу с данными.
«Компании, которые сейчас подвергаются наибольшему риску, — это не те, которые медленно переходят к искусственному интеллекту», — делается вывод в докладе. «Именно они активно нанимают сотрудников на должности в области ИИ без соответствующих инвестиций в качество данных, управление и инфраструктуру».
Следите за TechRadar в Новостях Google. И Добавьте нас в качестве предпочтительного источника чтобы получать новости, обзоры и мнения наших экспертов в своих лентах. Обязательно нажмите кнопку «Подписаться»!
И ты, конечно, тоже можешь Следите за TechRadar в TikTok. за новостями, обзорами, распаковками в видео-форме и получайте от нас регулярные обновления WhatsApp к.
