26.10.2018  Экспертиза, Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ), глубокое обучение и машинное обучение (Machine Learning, ML) вызывают повышенный интерес ИТ-профессионалов. эти технологии сулят предприятиям выгоды в виде оптимизации текущих бизнес-процессов, экономию средств и ускорение производственных циклов, однако на пути к проникновению этих технологий на предприятия имеется серьезное препятствие — нехватка квалифицированного персонала. Как пишет на портале InformationAge ведущий архитектор по аналитике данных Big Data-провайдера Dataiku Кен Сенфорд, возможным решением проблемы являются автоматизированные методы ML с минимальным участием человека — расширенные или вспомогательные. Нехватка навыков в области ИИ Зарплата ИИ-инженеров стремительно растет (их средний годовой оклад составляет 314 тыс. долл.), потому что на рынке ощущается их катастрофическая нехватка. По данным Element AI, во всем мире насчитывается только 22 тыс. квалифицированных специалистов, способных создавать системы ИИ и только 3 тыс. из них рассматривают возможность смены работодателя, тогда как в одних только США есть 10 тыс. свободных вакансий для экспертов по ИИ. Очевидно, что такого количества ученых явно недостаточно для покрытия нужд индустрии и потребностей предприятий. Одна из причин — учебные заведения и университеты не успевают подготовить достаточное количество выпускников с необходимыми навыками. Нужно заметить, что нехватку специалистов усугубляет то, что на рынок ИИ замыкается возрастающее количество компаний, секторов и ... читать далее.