- A IA não pode existir sem dados; então por que os EUA contratam mais especialistas em IA do que engenheiros de dados?
- As regiões que não são tecnologicamente maduras são provavelmente as piores culpadas, aproveitando o hype
- Os trabalhadores de IA estão sendo mais recompensados do que os engenheiros de dados
Mais de quatro em cada cinco projectos de IA falham, de acordo com a investigação da RAND, o que é o dobro da taxa de projectos tecnológicos não relacionados com IA, e novos dados de emprego nos EUA podem revelar a razão por detrás disso.
De acordo com DoubleTrack, o principal motivo não é a IA em si, mas os dados nos quais ela se baseia. A principal razão pela qual a IA falha é devido a dados deficientes, inacessíveis ou ingovernáveis, e não a modelos fracos. Na verdade, quase duas em cada três organizações (63%) não confiam na gestão de dados para IA.
E até agora, as tendências de contratação sugerem que muitas empresas ainda não entendem isso, levando a um potencial fracasso ao longo do caminho. De acordo com dados do Gartner, três dos projetos de IA sem dados prontos para IA poderão ser abandonados até 2026.
A IA está falhando devido à prontidão dos dados
Os dados da DoubleTrack descobriram que os empregadores dos EUA publicaram 111.296 funções de IA/ML, mas apenas 76.271 funções de infraestrutura de dados, deixando uma lacuna de 46% entre as duas posições muito diferentes. Os setores de vendas, jurídico, engenharia, marketing e tecnologia viram uma maior disponibilidade de funções em funções de IA e ML.
Por exemplo, havia 232% mais funções de IA do que de dados em vendas, o que é perigoso, dada a confusão que os dados de CRM podem ter. O marketing estava mais próximo do equilíbrio, mas ainda havia 54% mais funções de IA.
O relatório também descobriu que os especialistas em IA ganham em média US$ 15.000 a mais do que os engenheiros de dados, o que significa que as empresas pagam mais para recompensar os funcionários que não conseguem entregar resultados sem a base certa.
Em termos geográficos, os primeiros estados com IA mais elevada foram o Mississipi (264%), o Missouri (179%), o Kansas (176%) e o Montana (175%), que são geralmente vistos como regiões com pouca maturidade tecnológica e, portanto, indicam que estão a perseguir o hype.
O resultado final é que as empresas não devem medir o sucesso da IA em termos de velocidade, porque isso corre o risco de ignorar importantes trabalhos de dados.
“As empresas que correm maior risco neste momento não são as que avançam lentamente em torno da IA”, resume o relatório. “São eles que têm recrutado agressivamente para funções de IA, sem o investimento correspondente em qualidade de dados, governança e infraestrutura.”
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