- מחקר חדש חושף שחסרות כ-2,000 מהנדסים בעולם שיודעים להטמיע בינה מלאכותית בפועל. גוגל, מיקרוסופט וסטארטאפים מתחרים עליהם, ואתם יכולים להשכור אחד אפילו...

מכינים את הדף בשבילך

מכינים את הדף בשבילך
מחקר חדש חושף שחסרות כ-2,000 מהנדסים בעולם שיודעים להטמיע בינה מלאכותית בפועל. גוגל, מיקרוסופט וסטארטאפים מתחרים עליהם, ואתם יכולים להשכור אחד אפילו בישראל.
רק 0.002% מהמהנדסים בעולם יודעים להטמיע בינה מלאכותית ברמה שחברות כבירות דורשות.
לפי מחקר חדש שהוצג ב-TechCrunch, רק כ-2,000 מהנדסים בעולם יודעים להטמיע בינה מלאכותית ברמה שעסקים דורשים כיום. מהנדסים אלו נקראים forward-deployed engineers, זוהי קטגוריית הכישרון החדשה שגוגל, מיקרוסופט, אמזון וסטארטאפים מתחרים עליהם בתוקף.
כאשר כל עסק גדול מוודא שהוא משתמש ב-AI בפועל, ולא רק קנה מנוי ל-ChatGPT, מתעורר מחסור חריף בעלי הכישרונות הדרושים.
לא מדובר בסתם מתכנת שיודע Python וקלוד. זוהי מהנדסת או מהנדס המומחה להטמעת AI בפועל בתוך ארגונים אמיתיים.
מהנדס כזה:
זהו ההפך המוחלט מ"מומחה בינה מלאכותית" שפורסם מהערות.
גוגל, מיקרוסופט ואמזון, כל אחד מהם רוצה מהנדסים כאלו לכל קליינט בתיק ההשקעות שלו. אמזון משיקה פרויקטי סוכני AI לכמעט כל ארגון בתקציב מתאים. גוגל מנסה להוכיח ש-Gemini משנה חברות בפועל. אך יש רק 2,000 אנשים בעולם שיודעים לעשות זאת ללא תקלות.
פשוט חשוב את המתמטיקה:
מול 2,000 מהנדסים. זה כמו רופא אחד לכל 50 משפחות, וכל משפחה לוחצת להגדיל את עדיפותה.
קליינטים מעביר משכרים מהנדסים כאלו ב-200 אלף דולר לשנה ויותר. בסטארטאפים בסדרה B ומעלה, בקלות 250 עד 350 אלף דולר בשנה. בישראל, מי שמומחה להטמעת AI מבקש 15 עד 20 אלף שקל לחודש עבור 3-4 חודשים, או 80 עד 150 אלף שקל לפרויקט שלם.
השוק מעדיף לשלם יותר לאדם אחד שחוצה את הקו ויודע להטמיע משהו שבפועל עובד, מאשר להשכיר שלוש מהנדסים בעלות גבוהה יותר.
התחל עכשיו לגייס או להשכיר לפחות מהנדס forward-deployed אחד. אם הוא לא בישראל, החזק עבודה היברידית (מערב ארה"ב או ישראל יעבדו). שמור עליו לשלוש-ארבע חודשים בפרויקט הסוכן הראשון שלך שעובד בפועל, עם יומן עבודה, לוגיסטיקה, CRM וכל הנדרש. הוא יהיה יקר יותר מהצוות הפנימי, אך ה-ROI שלו יהיה פי 10.
לשלם 200 אלף דולר לאדם אחד? כנראה כי כואב. אך יש לך שתי דרכים:
אפשרות ראשונה: עבדו עם מיישם מנוסה בהדרכה משותפת. 20-30 שעות של הדרכה, בנייה משותפת והטמעה של הסוכן הראשון. גם זה לא זול, אך בדרך כלל זה מחצית העלות של משכורת מלאה.
אפשרות שנייה: בנו בפנים עם כלים מודרניים. קחו מהנדס טוב פנימי, למדו לו הנדסת promptים, וגורמים לו לעבוד שלוש-שש חודשים על הסוכן הראשון. זה לא יהיה כמו forward-deployed engineer מקצועי, אך זה יהיה שלכם, זה יהיה מהיר, וזה יהיה משהו שתוכלו לשפר בעתיד.
אל תחשוב שאתה צריך forward-deployed engineer. אתה צריך מהנדס + כלים חזקים. כלים מודרניים יכולים לעשות יותר מאשר משהו שמתחיל עם ארגון של 50 אנשים.
לא מדובר בתעודות או בחיתוך. מדובר במהנדס שפיתח סוכן, ראה שהצוות ההיעד התנגד, שינה את זה, קיבל feedback מחמישה אנשים שונים, וגרם לזה לעבוד. בעלי חוויה בפועל.
הקרב על מהנדסים להטמעת AI הוא הקרב הבא בתעשייה. זו לא טכנולוגיה חדשה שמוציאים כל רביע, אלו אנשים שיודעים להטמיע טכנולוגיה ברמה שעסקים בפועל משתמשים בה.
אם יש לך תקציב לאדם אחד בלבד ו-ROI חייב להיות גבוה, זה האדם שצריך להיות.
אם אתה בישראל ואינך בעל הון סיכון או תקציב גדול, אתה יכול גם ללמוד כיצד להטמיע AI עם הצוות שלך בעצמך.