Даже начинающие разработчики ИИ зарабатывают по $500 тысяч в год

По словам девяти сотрудников высокотехнологичных компаний, пожелавших остаться анонимными, уже выпускник аспирантуры в сфере ИИ может рассчитывать на зарплату от $300 000 до $500 000 в год. Это касается и людей с меньшим уровнем образования и незначительным опытом работы. Известные эксперты по ИИ получают доли в капитале компаний и заключают миллионные контракты на 4-5 лет — чтобы потом, подобно профессиональным спортсменам, продлить или перезаключить их на новых условиях. Больше всего ценятся руководители с опытом управления ИИ-проектами.

У взрывного роста зарплат ИИ-разработчиков несколько катализаторов. Во-первых, это производство автономных автомобилей, где традиционные автопроизводители конкурируют с Кремниевой долиной. Во-вторых, инвестиции технологических гигантов, таких как Facebook и Google, в создание голосовых помощников, умных домов и ИИ-модерацию соцсетей. Это трудные проблемы, и в мире не существует достаточного числа квалифицированных сотрудников для их решения. По оценкам Element AI, независимой лаборатории в Монреале, во всем мире насчитывается менее 10 тысяч человек обладающих достаточными навыками для серьезной работы с искусственным интеллектом.

Более того, гиганты индустрии сами провоцируют дефицит кадров. При таком небольшом количестве ИИ-специалистов они охотно нанимают лучших представителей академических кругов; таким образом, число профессоров, которые могут преподавать технологию студентам, падает. За последние годы ради работы в бизнесе свои посты покинули четыре самых известных ИИ-преподавателя Стэнфордского университета. В Университете штата Вашингтон шесть из 20 профессоров по искусственному интеллекту предпочли преподаванию работу в коммерческих компаниях. Лишь некоторые ученые находят способ пойти на компромисс и сохранить университетские посты, а ряд вузов идет им навстречу, позволяя разделить время между преподаванием и работой в бизнесе.

По мнению экспертов, поведение компаний рационально, хотя оно и может отрицательно влиять на общество. Ситуацию иллюстрируют расходы Google на приобретенную ей в 2014 году британскую ИИ-лабораторию DeepMind: в прошлом году на зарплаты персонала из 400 сотрудников тратилось $138 млн, то есть в среднем $345 000 на сотрудника. Небольшим компаниями трудно конкурировать с подобными цифрами. Чтобы выжить, они ищут таланты в неожиданных местах, например, нанимают физиков и астрономов, обладающих необходимыми математическими навыками. Другие стартапы нанимают разработчиков нейросетей из Азии и Восточной Европы, где такие специалисты пока не так сильно востребованы.

Для развития ИИ такие компании, как Google и Facebook, используют все доступные средства. Например, они вводят для сотрудников преподавание глубокого обучения и связанных с ним методов. Ряд организаций, коммерческих (Deeplearning.ai) и некоммерческих (Fast.ai), предлагают соответствующие онлайн-курсы.

Понять основные термины глубокого обучения легче, чем кажется, для этого требуется немногим более, чем математика средней школы. Но для получения настоящей профессиональной компетенции необходимо намного больше математических и интуитивных талантов, особенно в таких сферах, как беспилотные автомобили, робототехника и здравоохранение.

В целом, эксперты полагают, что в обозримой перспективе ситуация с нехваткой специалистов в сфере ИИ не разрешится. Для подготовки квалифицированного сотрудника все еще требуется намного больше времени, чем есть терпения у IT-компаний. Причем проблема эта актуальна в равной степени как для США, так и для таких стран, как Россия.