Рид Альберготти — Технический редактор, Semafor
В мире искусственного интеллекта сейчас только и говорят, что о бонусах в размере 100 миллионов долларов для ведущих исследователей. Но есть и другая профессия, которая может быть не менее важной: инженеры передового базирования.
Название может показаться банальным, но сотрудники этих технологических компаний отвечают за превращение прорывов в области ИИ в реальную автоматизацию, и, судя по интервью с основателями, те, кто обладает необходимыми навыками, пользуются большим спросом в стартапах в сфере ИИ. В отличие от традиционных инженеров-программистов, которые создают продукты, которые в конечном итоге используются во многих различных компаниях, инженеры прямого развертывания внедряются в компанию одного заказчика, где они ищут способы улучшения бизнес-процессов с помощью новых технологий.
На этой неделе на конференции RAISE AI в Париже проблема поиска перспективных инженеров стала главной темой обсуждения среди основателей компаний. Сейчас десятки компаний разрабатывают приложения и инструменты на базе ИИ, способные изменить работу компаний, но успех или неудача зависят от того, насколько хорошо и быстро перспективные инженеры смогут их внедрить.
Компании, использующие ИИ, которые таким образом завоюют доверие клиентов, затем смогут использовать эти знания для совершенствования собственной продукции, запустив тем самым механизм, который может дать им преимущество перед конкурентами. Концепция этой роли была популяризирована компанией Palantir, сыгравшей большую роль в превращении машинного обучения и науки о данных (то, что мы раньше могли называть ИИ) в общепринятую практику во всех отраслях.
УЗНАТЬ БОЛЬШЕ
Palantir добился успеха не только потому, что разрабатывал передовое программное обеспечение. Компания также нашла талантливых, нестандартно мыслящих людей, готовых десантироваться на незнакомую территорию без каких-либо конкретных указаний. Благодаря этому выпускники компании стали востребованным товаром в Кремниевой долине. Например, венчурный фонд Sequoia Capital оценивает опыт работы в Palantir как лучший источник вдохновения для основателей стартапов. Именно поэтому один из самых перспективных французских стартапов — H Company, основанный ведущими исследователями искусственного интеллекта из таких компаний, как DeepMind, — недавно нанял бывшего руководителя Palantir Готье Клуа на должность генерального директора. Выступая на мероприятии RAISE, Клуа заявил изданию Semafor, что планирует внедрить стратегию передового развертывания инженеров, которой он научился в Palantir, чтобы превратить результаты исследований в работающие продукты. «Хорошо иметь лучшие технологии. Но этого определённо недостаточно для создания успешной компании», — сказал Клуа. «Мир бизнеса довольно сложен». В большинстве компаний уже есть какой-то чат-бот, но готового решения для мощной автоматизации, которую обещает ИИ, не существует. Стартапы поняли: чтобы создать то, что действительно нужно компаниям, им нужно копировать стратегию Palantir.
Ведущие компании, работающие по модели фундамента, также перенимают эту стратегию. Например, инженеры передового опыта OpenAI, согласно вакансии , обязаны превращать «исследовательские прорывы в производственные системы». Anthropic будет «стимулировать внедрение передовых технологий ИИ, разрабатывая индивидуальные решения LLM для ведущих предприятий».
Требования к квалификации хорошего инженера передового опыта меняются с развитием технологий генеративного ИИ. По мере снижения стоимости программного обеспечения и появления новых возможностей ИИ компании могут создавать всё более индивидуальное внутреннее программное обеспечение. В каком-то смысле инженер передового опыта — это своего рода бизнес-консультант, но без мышления бизнес-консультанта. Основатели говорят, что им нужны люди, которые не боятся раздражать руководителей компаний, которым они служат. Их работа отчасти заключается в том, чтобы помогать компаниям менять себя, что требует креативности в сочетании с технической проницательностью.
ШАГ НАЗАД
После появления ChatGPT возникла спешка с разработкой моделей ИИ, «обученных» определённым задачам. Появились тысячи таких моделей. Многие из них, например, популярное семейство моделей Llama от Meta, были бесплатными и достаточно компактными для экономичного использования на локальных серверах. Затем компании начали «тонкую настройку» популярных моделей с открытым исходным кодом, таких как Llama и DeepSeek, на основе собственных данных компании, чтобы создавать более персонализированные версии. Но этот метод дал компаниям лишь ограниченный результат, особенно после перехода к «агентным» моделям ИИ, которым необходимо самостоятельно выполнять важные действия.
Сегодня происходит очередная смена парадигмы. С помощью метода, называемого «обучение с подкреплением и подтверждённым вознаграждением», модели обучаются стремиться к определённой цели, а затем обучаются на симуляциях, чтобы найти наиболее эффективный путь. Но в прошлом большие языковые модели общего назначения работали иначе. Вместо того, чтобы стремиться к цели, они предсказывали, что произойдёт дальше. Отчасти поэтому чат-боты, если они начинают движение в неправильном направлении из-за неудачно сформулированной подсказки или какой-то особенности обучающих данных, просто продолжают двигаться по этому неверному пути вечно.
В конечном итоге задача будет заключаться в том, чтобы объединить возможности естественного языка больших языковых моделей с целеустремленным подходом. Вероятно, это всего лишь очередной этап на пути к общему искусственному интеллекту или сверхинтеллекту. В какой-то момент передовые модели, такие как созданные Google, OpenAI и Anthropic, достигнут уровня, на котором смогут надёжно выполнять практически любую рутинную цифровую задачу без дополнительного обучения. Также возможно, что вся эта нынешняя кастомизация позволит генерировать часть данных, необходимых для создания ОИИ или ИСИ.
Инженеры передового базирования — соединительная ткань, связывающая исследователей ИИ с реальным миром — являются тем звеном, в котором все эти новые технологии будут реализованы и протестированы.
ТОЧКА ЗРЕНИЯ РИДА
Эта мысль уже давно крутилась у меня в голове, но окончательно сформировалась в Париже, где я общался с основателями стартапов, руководителями публичных компаний и инвесторами, как публично, так и в частном порядке. Особенно это проявилось, когда я брал интервью у Клуа, который только что переехал в Париж на новую работу в H Company, прямо на сцене. После того, как три соучредителя покинули компанию H Company вскоре после её основания, около двух лет назад, о её будущем ходили слухи. Они были одними из самых талантливых исследователей искусственного интеллекта в этой области, и казалось, что компания потеряла свой главный актив. Но в наши дни одни лишь исследования не создают компанию. DeepMind, OpenAI и Anthropic начинались как чисто исследовательские проекты, но сегодня они уже не такие. Задача Cloix — взять ядро знаний в области ИИ в H Company и использовать инженеров передового опыта для создания обратной связи между корпоративными клиентами и исследователями в этой области.
В корпоративных и академических исследовательских лабораториях, занимающихся ИИ, произойдут новые грандиозные прорывы, но новая волна инженеров передового опыта во многом определит темпы внедрения этих прорывов. И именно здесь человечество ощутит на себе влияние ИИ сильнее всего.
МЕСТО ДЛЯ РАЗНОГЛАСИЙ
С одной стороны, потребность в инженерах передового базирования — это негласное признание ограничений ИИ. Несмотря на обещания, что стоимость программного обеспечения снизится до нуля, что модели смогут мыслить так же хорошо, как люди, и другие прогнозы, сегодня просто невозможно полагаться на универсальные модели ИИ для чего-либо действительно важного. Но ситуация может измениться в течение нескольких лет, и тогда все огромные инвестиции во внедрение сегодня, по сути, превратятся в технический долг. Как утверждает Андрессен Горовиц в этой статье , компромисс между «маржой и рвом» в конечном итоге оправдан, но это компромисс. Компании отказываются от масштаба, выбирая индивидуальный подход.
ИНТЕРЕСНО:
- Представляем вашему вниманию замечательный рассказ сотрудника Baseten Хета Триведи из первых уст о том, как выглядит жизнь инженера передового опыта в стартапе, занимающемся разработкой ИИ.
источник: https://www.semafor.com/article/07/11/2025/how-a-generic-sounding-tech-job-will-transform-ai