Business Insider пишет о том, что объём работы у инженеров‑программистов фактически удвоился. Чтобы оставаться востребованными на рынке труда, им — помимо выполнения основных задач — приходится непрерывно обучаться навыкам в ИИ‑сфере.
Это подтвердил сооснователь и CEO стартапа Massive Джейсон Грэд — даже он сам закладывает на «ИИ-просвещение» около 20% своего рабочего времени. А инфраструктурный инженер в Google Пратикша Патнаик рассказала, что сфера её работы сместилась с сетевой безопасности и инфраструктуры в сторону помощи клиентам с внедрением GenAI (это в свою очередь требует нескольких часов в неделю на изучение новых концепций).
Третий собеседник издания, разработчик Маахир Шарма, уже преодолел пессимизм по поводу возможной потери работы ввиду развития нейросетей, однако, всё же тратит до 20 часов в неделю на онлайн‑курсы по промпт‑инжинирингу, построению мультиагентных систем и устройству MCP‑серверов.
В то же время эксперты, опрошенные Axios, сообщили о параллельно возникшей отраслевой проблеме: зачастую компаниям, внедряющим ИИ-системы, использование этой технологии обходится дороже, чем содержание живых сотрудников. Ключевым фактором здесь является стоимость вычислений, пояснил вице‑президент Nvidia по прикладному глубокому обучению Брайан Катандзаро.
По оценке Gartner, глобальные расходы на ИТ к концу 2026-го достигнут 6,31 трлн долларов, увеличившись на 13,5% год к году во многом за счёт инвестиций в ИИ‑инфраструктуру. При этом некоторые уже сталкиваются с перегрузкой бюджетов — например, технический директор Uber исчерпал годовой бюджет на интеграцию нейросетей ещё в январе, потратившись преимущественно на оплату токенов и использование моделей.
Крупный бизнес находится на ключевой развилке: если раньше боты рассматривались как инструмент автоматизации (а значит, и снижения издержек), то теперь компаниям приходится доказывать экономическую эффективность ИИ перед инвесторами и советами директоров. И парадокс в том, что техгиганты сокращают персонал не потому, что технологии заменили людей на рабочих местах, а чтобы высвободить средства для покрытия увеличивающихся расходов на развитие потенциально неподъёмной ИИ‑инфраструктуры.
