Novo istraživanje MIT Technology Review Insightsa provedeno u suradnji sa Snowflakeom među 400 viših tehnoloških rukovoditelja pokazuje kako se obećanje umjetne inteligencije o bržem radu data inženjera zasad pretvara u – dodatni posao.
Ključni nalazi
• 77 % ispitanika tvrdi da se opterećenje njihovih data inženjerskih timova povećava, unatoč sve širem uvođenju AI-alata. • 83 % organizacija već koristi AI za obradu podataka, ali 45 % navodi složenu integraciju, a 38 % rascjepkanost alata kao najveće prepreke. • Prije dvije godine data inženjeri su prosječno 19 % radnog vremena posvećivali AI-projektima; danas je to 37 %, a u sljedeće dvije godine očekuje se skok na 61 %.
„Mnogi koriste jedan alat za prikupljanje, drugi za obradu, a treći za analitiku. Ta razlomljenost unosi rizik i povećava troškove koje data inženjeri više ne mogu podnijeti”, upozorava Chris Child, potpredsjednik za proizvod upravljanja podacima u Snowflakeu.
Brže, ali i kompliciranije
Istraživanje pokazuje da AI već poboljšava količinu (74 %) i kvalitetu (77 %) isporučenih rezultata, no dobitke poništava operativni kaos upravljanja nepovezanim rješenjima. Child ističe kako tvrtke moraju „prioritizirati alate koji istodobno ubrzavaju rad i uklanjaju infrastrukturnu složenost".
Prozor za agentični AI – 12 mjeseci
Agentični AI, autonomni sustavi koji donose odluke bez ljudske intervencije, na horizontu je više od polovice ispitanih tvrtki: 54 % planira ga uvesti u idućoj godini, a 20 % je već počelo. Child naglašava da prije puštanja agenata u produkciju moraju biti postavljeni „strogo upravljanje pristupom, praćenje podrijetla podataka i aktivni ljudski nadzor", kako bi se spriječilo oštećenje skupova podataka ili curenje povjerljivih informacija.
Jaz u C-suiteu
Iako 80 % glavnih direktora za podatke i 82 % glavnih direktora za AI smatra da su data inženjeri ključni za poslovni uspjeh, samo 55 % direktora informatike dijeli to mišljenje. Razlika se odražava i u procjeni opterećenja: 93 % AI direktora vidi da radni teret raste, u odnosu na 75 % CIO-eva. Nedostatak vidljivosti mogao bi ograničiti resurse i autoritet koji su timovima potrebni da bi spriječili upravo onu rascjepkanost alata na koju istraživanje upozorava.
Vještine budućnosti
Osim tehničke stručnosti za AI, anketa izdvaja poslovno razumijevanje i komunikacijske sposobnosti kao kompetencije koje data inženjeri moraju nadograditi. „Najvažnije je da razumiju što je presudno krajnjim poslovnim korisnicima i kako im što brže dostaviti odgovore”, poručuje Child.
Poruka je jasna: tvrtke koje konsolidiraju alatne lance, postave čvrstu upravljačku infrastrukturu i data inženjere tretiraju kao strateške arhitekte imat će realnu šansu izbjeći „vječni pilot-projekt" i pretvoriti AI u konkretnu poslovnu prednost.