ИИ-инженер уже появился. Как понять, что вам продают специалиста, а не модное название

ИИ-инженер уже появился. Как понять, что вам продают специалиста, а не модное название

Ещё недавно предприниматель искал программиста, аналитика или специалиста по автоматизации.

Сегодня ему предлагают ИИ-инженера.

И первая реакция вполне понятная:

это действительно новая специальность или просто появилось новое название, за которое теперь можно брать больше денег?

Я сам сейчас глубже разбираюсь в искусственном интеллекте и ИИ-агентах.

Не для того, чтобы стать техническим специалистом.

Мне как собственнику важно понимать достаточно, чтобы отличать реальное решение бизнес-задачи от красивого рассказа о новой технологии.

И первое, с чем пришлось разобраться: ИИ-инженер — не придуманная профессия.

Профессия действительно существует

В материалах «Майкрософт (Microsoft)» ИИ-инженер выделен как отдельная техническая роль.

Такой специалист может заниматься разработкой, внедрением и интеграцией решений на основе искусственного интеллекта, работать с программным кодом и данными, тестировать и поддерживать созданные системы.

То есть речь не просто о человеке, который научился хорошо составлять запросы для нейросети.

Это вполне конкретная инженерная работа.

На этом вопрос «существует ли такая профессия?» для меня закрыт.

Но у предпринимателя после этого возникает гораздо более важный вопрос:

за что именно я собираюсь платить?

Мне не нужен ИИ. Мне нужно решить проблему

Есть формулировка, к которой я сейчас отношусь осторожно:

«Мы внедрим вам искусственный интеллект».

Хорошо.

А зачем?

Какой процесс в компании после этого изменится?

Где сейчас теряется время?

На что сотрудники тратят слишком много ресурсов?

Какая работа повторяется?

Какой результат мы хотим получить?

Пока на эти вопросы нет ответа, мы обсуждаем технологию.

Не бизнес.

Я бы шёл в другой последовательности:

проблема → процесс → экономика → результат → инструмент.

Сначала понять, что именно хотим изменить.

Потом — сколько это сейчас стоит компании.

И только после этого решать, чем задачу лучше закрыть: искусственным интеллектом, готовой программой, автоматизацией или обычным изменением процесса.

Собственнику не нужен самый умный ИИ. Ему нужен результат, который оправдывает затраты на его получение.

Название должности я бы поставил на второе место

ИИ-инженер.

Разработчик.

Специалист по автоматизации.

Само название мне мало что говорит.

Я бы задавал совсем другие вопросы:

Что вы уже делали?

Какую задачу решали?

Что именно сделали сами?

Как проверяли результат?

Где система может ошибиться?

Что произойдёт, если что-то пойдёт не так?

И ещё один вопрос, который я бы задал до начала работы:

если вы завтра уйдёте, что останется компании?

Вот здесь разговор становится гораздо интереснее.

Не меняйте одну зависимость на другую

Допустим, специалист создал хорошую систему.

Она работает.

Но разобраться в ней может только он.

Доступы находятся у него.

Порядок работы нигде не описан.

Внутри компании никто толком не понимает, как всё устроено.

И если специалист перестанет работать с компанией, другому человеку придётся долго разбираться практически с нуля.

Что изменилось?

Раньше важный процесс держался на собственнике.

Теперь он держится на одном техническом специалисте.

Для меня это не систематизация.

Мы просто поменяли человека, от которого зависит компания.

Поэтому ещё на старте я бы выяснил:

есть ли описание системы;

кому принадлежат доступы;

кто сможет её поддерживать;

можно ли передать работу другому специалисту;

понятны ли точки контроля.

Критически важный процесс не должен существовать только в голове одного человека.

Неважно, собственник это, руководитель отдела продаж или ИИ-инженер.

«Вчера маркетолог, сегодня ИИ-инженер»

Здесь очень легко начать иронизировать.

Я бы не стал.

То, кем человек работал раньше, само по себе ничего не доказывает.

Люди меняют специальность.

Учатся.

Осваивают новые технологии.

Поэтому я бы не смотрел на название предыдущей должности.

Гораздо полезнее понять, что человек умеет сегодня.

Может ли он показать свою работу?

Объяснить задачу понятным языком?

Назвать ограничения своего решения?

Показать, как будет проверяться результат?

Вот это для меня уже критерии.

А вам вообще нужен ИИ-инженер?

Это отдельный вопрос.

Потому что вокруг искусственного интеллекта сейчас легко попасть в логику:

«Все внедряют — значит, и нам нужно».

Не обязательно.

Иногда задача уже решается готовой программой.

Иногда достаточно автоматизировать одну операцию.

А иногда сначала нужно просто привести в порядок сам процесс.

Если сотрудники по-разному выполняют одну и ту же работу, непонятно, кто отвечает за результат, нет показателей и точек контроля, новая технология сама по себе порядок не создаст.

Поэтому я бы сначала спросил:

что именно мы хотим автоматизировать?

Есть ли там вообще понятный процесс?

Можно ли описать ожидаемый результат?

Есть ли показатель, по которому поймём, что стало лучше?

И только потом выбирал бы инструмент.

Сложность решения ещё не делает его полезным.

Пять вопросов перед тем, как платить за внедрение ИИ

Я бы начал с них.

1. Какую проблему моего бизнеса вы решите?

Не «внедрим искусственный интеллект в продажи».

Что конкретно сейчас работает плохо?

2. Сколько эта проблема стоит компании сегодня?

Время сотрудников?

Деньги?

Ошибки?

Потерянные обращения?

Если мы не понимаем стоимость проблемы, сложно потом оценить и пользу решения.

3. Какую цифру вы покажете после внедрения?

Что должно измениться?

Время выполнения работы?

Стоимость операции?

Количество ошибок?

Объём обработанной информации?

Нужен результат, который можно увидеть.

4. Где система может ошибиться и кто это контролирует?

Про то, как всё будет прекрасно работать, обычно рассказывать легко.

Меня не меньше интересует:

как это может не сработать?

И что компания будет делать в такой ситуации.

5. Если специалист уйдёт, кто продолжит работу?

Есть ли инструкции?

Доступы?

Описание?

Понятная схема?

Можно ли передать систему другому человеку?

Я бы этот вопрос точно не пропускал.

Уберите три слова

Есть простая проверка.

Возьмите предложение специалиста и мысленно уберите из него:

«искусственный интеллект»;

«ИИ-агент»;

«нейросеть».

Что осталось?

Если после этого остаётся понятная конструкция:

вот проблема;

вот процесс;

вот что мы изменим;

вот сколько это будет стоить;

вот какой результат получим;

вот как его измерим —

можно разговаривать дальше.

Если без технологических слов предложение резко теряет смысл, я бы пока деньги не отдавал.

Так всё-таки профессия или хайп?

Профессия реальная.

ИИ-инженер может выполнять конкретную техническую работу: создавать, внедрять и поддерживать решения на основе искусственного интеллекта.

Но собственнику не нужно покупать название профессии.

Ему нужно покупать решение задачи.

Поэтому главный вопрос у меня сегодня не:

«Настоящий ли передо мной ИИ-инженер?»

А:

«Что конкретно изменится в моём бизнесе после вашей работы и по какой цифре я это увижу?»

Если ответ понятный — можно обсуждать технологию.

Если вместо ответа начинается длинный рассказ о моделях, агентах и новых возможностях, я бы вернулся к началу:

какую проблему мы вообще решаем?

И здесь искусственный интеллект ничего не меняет в базовой логике управления.

Если в компании нет планирования, ключевые процессы существуют в головах сотрудников, показатели не определены, а финансовая картина становится понятна только постфактум, технология сама по себе систему не создаст.

Она может ускорить отдельные действия.

Но сначала нужно понимать, что именно мы ускоряем и зачем.

Поэтому прежде чем добавлять в компанию очередной инструмент, я бы сначала проверил основу:

— есть ли планирование;
— описаны ли ключевые алгоритмы работы;
— сформированы ли должностные папки;
— определены ли показатели;
— собираются ли успешные действия;
— есть ли финансовое планирование.

Это 6 инструментов собственника, которые помогают увидеть, где бизнес уже работает как система, а где пока держится на постоянном участии владельца.

Я собрал их в отдельный чек-лист.

Чек-лист «6 инструментов собственника» можно получить в моих социальных сетях.

А уже после такой проверки я бы решал, где компании действительно нужен искусственный интеллект, а где ей пока гораздо нужнее обычный порядок.

Технология может быть новой. Требование собственника к результату — нет.