Умение обращаться с ИИ может заметно увеличить доход специалистов в разных сферах

В последние два года цифровые инструменты на основе искусственного интеллекта ошеломили не только общество, но и широкие профессиональные круги. Передовые страны уже используют их даже в государственной сфере: например, в России ученые разработали ИИ для выявления картелей на госзакупках, а минпромторг закупает новую партию оборудования для обучения ИИ. "РГ" пообщалась с экспертами и выяснила, какие сферы будут активно внедрять ИИ в будущем и как навык использования этих инструментов может повлиять на зарплату сотрудника.

Удобно и полезно

Хотя нейросети стали доступны широкому кругу людей совсем недавно, на деле их уже давно использовали специалисты за стенами ИТ-компаний и научных лабораторий. Так что тот бум нейросетей, который мы переживаем сейчас, нельзя назвать настоящим технологическим прорывом. На самом деле он произошел уже какое-то время назад, а сами нейросети уже можно считать достаточно развитыми. И так же, как происходит всегда с любыми другими новыми технологиями, сейчас идет период попыток применить их в тех или иных профессиональных сферах.

В целом уже сейчас активное внедрение нейросетей в различные сферы экономики влияет и на рынок труда, отмечает в разговоре с "РГ" академический руководитель онлайн-магистратуры "Инженерия данных" НИУ ВШЭ Дарья Касьяненко.

"Специалисты по нейросетям сейчас являются одними из самых высокооплачиваемых. Особенно нужны профессионалы в области обработки естественного языка, - говорит эксперт. - Это новая и быстрорастущая сфера деятельности, и на рынке ощущается нехватка хороших специалистов. Соискатели с уровнем middle и senior могут рассчитывать на зарплату от 250 до 600 тысяч рублей при трудоустройстве в крупную компанию".

Директор по информационным технологиям EdgeЦентр Сергей Липов добавляет, что зарплата специалиста по нейросетям может варьироваться в зависимости от его опыта и реализованных на практике проектов, но в целом составляет от 100 до 300 тысяч рублей и выше. Обычный сотрудник, освоивший навыки работы с нейросетями, может рассчитывать на значительное повышение зарплаты, так как такие навыки повышают его ценность для работодателя.

Важно понимать, что сами по себе нейросети не являются чем-то настолько революционным, чтобы полностью заменить человека на его рабочем месте. Относиться к ним в первую очередь нужно как к полезным инструментам, которые помогают экономить время и решать значительно большее количество рабочих задач, чем раньше. Именно поэтому доход специалистов, умеющих настраивать такие модели, может заметно расти - за счет повышения производительности труда.

"Дизайнер, владеющий ИИ, легко увеличивает свою доходность на 30-50%. Это связано с экономией времени, уникальностью решений и возможностью брать больше проектов, - объясняет шеф-дизайнер профильной студии и советник Московской недели интерьера и дизайна Наталья Преображенская. - К примеру, визуализация, которая раньше занимала недели, с ИИ делается за считаные дни, а иногда часы. Кроме того, такие специалисты востребованы в премиальном сегменте, где клиенты готовы платить за нестандартные и яркие решения".

Схожее мнение выразил и профессор кафедры "Инфокогнитивные технологии" Мосполитеха Александр Гаврилов. В разговоре с "РГ" он подчеркнул, что нейросети не создают ничего принципиально нового, а лишь компилируют информацию на основе обучения.

"Поэтому участие человека необходимо практически в любой задаче, связанной с применением нейросетей. И здесь наша роль - контролировать и направлять работу искусственного интеллекта, формулировать осмысленные запросы и адекватно оценивать полученные результаты", - сказал эксперт.

Области применения

Дарья Касьяненко отмечает, что наиболее перспективными сферами для применения нейросетей являются здравоохранение и образование. Уже есть разработки, которые оказывают позитивное влияние на эти области. Так, например, в поликлиниках Москвы искусственный интеллект будет анализировать рентгеновские снимки без участия врача. В образовании же активно создаются материалы и вариации экзаменов с помощью ИИ.

"Масштабирование технологий ИИ в этих сферах перспективно, но не может быть быстрым из-за высокой цены ошибки и этических неоднозначностей. На данный момент в этих областях есть сомнения в целесообразности использования ИИ для решения отдельных задач", - объясняет она.

Сергей Липов соглашается с тем, что нейросети имеют огромный потенциал для персонализированного обучения и создания адаптивных образовательных программ. Суть в том, что они могут анализировать успеваемость учеников и предлагать индивидуальные задания, которые помогут лучше усваивать материал. Также нейросети могут использоваться для автоматизации оценки знаний и создания интерактивных учебных материалов.

Вдобавок очень перспективными сферами для применения нейросетей можно считать интернет вещей и мехатронные устройства. Там ИИ-инструменты и аналогичные программы могут быть крайне полезны для решения задач восприятия, анализа данных и синтеза управления.

"При этом нельзя сказать, что есть сферы, закрытые для использования нейросетей. Скорее нужно экспериментировать с их применением везде, но делать это осмысленно и под контролем человека", - подчеркивает Александр Гаврилов.

Наталья Преображенская отмечает и то, что дизайн однозначно считается одной из самых перспективных отраслей для более масштабного применения ИИ-инструментов. Ведь это та сфера, где креативность сочетается с необходимостью точных расчетов и визуализации, и нейросети идеально закрывают эту потребность.

"Дизайнеры и производители, следящие за трендами, уже активно используют ИИ, но многие строители и мебельные компании только начинают понимать его потенциал. ИИ позволяет находить баланс между эффективностью, уникальностью и скоростью", - подытожила собеседница "РГ".