3 ответа
★ Лучший ответ
То, о чём мало кто говорит, это то, что по мере того, как модели становились лучше в понимании естественного языка, необходимость в человеке, чья вся работа состояла в создании идеального промпта, просто испарилась 🤷 Оказалось, что большинство людей могут получить приличные результаты без каких-то особых навыков создания промптов, а компании поняли, что им проще обучить уже работающих сотрудников пользоваться инструментами на основе ИИ, чем нанимать специалистов для чего-то, что по сути становится интуитивным. Должности, которые остались, как правило, гибридные - там работа с промптами является частью более широкой стратегии в области данных или контента, а не самостоятельная работа инженера по промптам.
Судя по тому, что я слышу от людей из tech-сообщества, ажиотаж вокруг prompt engineering был обречён на недолгую жизнь. Рынок труда взорвался примерно три-четыре года назад, когда ChatGPT набрал популярность, и компании бросились нанимать людей, которые якобы знали, как общаться с ИИ. Но вот в чём суть - инструменты сами научились лучше понимать естественный язык, и специализированный «prompt engineer» больше не требовался. Обычные люди могли просто попросить у ИИ то, что им нужно, без чьей-то помощи в составлении волшебных слов. Компании поняли, что платят за навык, который устаревал почти так же быстро, как появлялся.
Ещё момент в том, что большинство таких должностей изначально не были устойчивыми позициями. Это часто были junior-позиции в контент-команде или маркетинговые работы, переименованные во что-то более престижное, чтобы поймать волну ИИ-хайпа. Как только первый азарт золотой лихорадки прошёл и компании реально интегрировали ИИ в свои процессы, они просто обучили своих сотрудников пользоваться этими инструментами. Отдельный отдел не требовался. Некоторые перешли в реальное ИИ-обучение, аннотацию данных или продакт-роли, где есть спрос. Те, кто воспринял это как серьёзный шаг в карьере, справились неплохо. Те же, кто видел в этом лёгкие деньги без углубления своих навыков, очень быстро остались не у дел.
Я бы поспорил с идеей, что спрос просто испарился - на самом деле навык демократизировался гораздо быстрее, чем кто-либо ожидал. Когда модели начали неплохо справляться с расплывчатыми запросами прямо из коробки, компании поняли, что им не нужна отдельная должность «инженера промптов», но сама работа не исчезла, она просто впитался в то, чем люди уже занимались (анализ данных, контент, поддержка клиентов и прочее). Те должности, которые пережили это, - это те, что совмещали работу с промптами и экспертизу в конкретной области, а не просто «человек, который хорошо пишет инструкции».
Ваш ответ
Войдите, чтобы ответить.