Dynatrace: rynek pracy IT wymaga nowych kompetencji do kontroli sztucznej inteligencji

Większość liderów zespołów inżynieryjnych w dużych przedsiębiorstwach deklaruje, że nadzór nad działaniem modeli sztucznej inteligencji stał się ich głównym zadaniem operacyjnym. Z badania firmy Dynatrace wynika, że kontrola prawidłowości odpowiedzi systemów generatywnych wyprzedziła dotychczasowy priorytet, jakim było reagowanie na awarie. Jednocześnie na polskim rynku pracy rośnie zapotrzebowanie na doświadczonych specjalistów zdolnych do weryfikacji danych telemetrycznych.

Nadzór nad działaniem modeli zastępuje tradycyjne reagowanie na awarie

Z badania przeprowadzonego wśród ponad 900 szefów zespołów niezawodności i platform inżynieryjnych wynika, że 67 procent z nich wskazuje kontrolę modeli jako kluczowy element codziennych obowiązków. Zjawisko to wynika ze specyfiki usług opartych na dużych modelach językowych, które rzadko ulegają całkowitym awariom, lecz z czasem udzielają coraz mniej dokładnych odpowiedzi bez widocznego pogorszenia czasu reakcji czy zużycia pamięci. Jak wskazuje Michał Bojko, dyrektor rozwoju R&D w Dynatrace, wychwycenie takich odchyleń wymaga pełnej obserwowalności środowiska programistycznego. Organizacje wolą najpierw dokładnie przeanalizować generowane wyniki, odkładając pełną automatyzację na moment uzyskania powtarzalnych rezultatów, co zapobiega kosztownym błędom produkcyjnym. Według prognoz agencji Gartner do 2028 roku praktyki inżynierii niezawodności wdroży 80 procent dużych przedsiębiorstw, w porównaniu do 30 procent w roku 2024.

Michał Bojko, dyrektor rozwoju R&D w Dynatrace.

Sytuacja kandydatów na rynku pracy i zmiana wymogów rekrutacyjnych

Równolegle do zmian technologicznych przekształceniu ulega struktura zatrudnienia w sektorze IT. W pierwszym kwartale roku 55 procent opublikowanych w Polsce ogłoszeń rekrutacyjnych skierowanych było do doświadczonych specjalistów, podczas gdy oferty dla początkujących inżynierów stanowiły jedynie 5 procent wszystkich ogłoszeń. Przekłada się to na ogromną konkurencję wśród początkujących kandydatów, gdzie na jedno miejsce juniorskie przypada średnio 47 aplikacji, w porównaniu do 19 zgłoszeń na stanowiska seniorskie. Michał Bojko z Dynatrace podkreśla, że prawidłowe przygotowanie kandydatów wymaga wyrobienia nawyku krytycznej weryfikacji danych, na których opierają się rekomendacje sztucznej inteligencji. Z tego powodu gdańskie centrum badawczo-rozwojowe Dynatrace podjęło współpracę z Uniwersytetem Gdańskim oraz Politechniką Gdańską, prowadząc zajęcia z zakresu inżynierii danych telemetrycznych na rzeczywistych zbiorach informacji.

Uporządkowana telemetria kluczem do efektywnego wykorzystania kadry

Uporządkowanie struktury danych oraz jasne przypisanie odpowiedzialności za modele pozwala firmom w pełni wykorzystać potencjał zatrudnionych pracowników. W środowiskach pozbawionych odpowiednich narzędzi weryfikacji nawet doświadczeni inżynierowie zmuszeni są do działania wyłącznie na wyczucie, co generuje koszty nieefektywnie wykorzystanych kompetencji. Przejrzysty wgląd w zachowanie usług cyfrowych skraca czas wdrażania nowych pracowników i ułatwia młodym inżynierom szybsze przyswojenie prawidłowych nawyków zawodowych. Eksperci zwracają uwagę, że uporządkowanie telemetrii powinno poprzedzać procesy rekrutacyjne, a nie stanowić ich konsekwencję.