Время AI War, кто первый одержит вверх, того уже не догнать. Наступает эра «войны ИИ»: кто первым одержит верх, того уже не догнать. На изображении — реклама из The Washington Post от 21 января 2025 года. Окружение нового президента состоит из представителей BigTech. Их цель ясна: они уже пообещали вложить 500 млрд в создание инфраструктуры для искусственного интеллекта. Полагаю, Китай тоже не отстаёт: у них уже машины прыгают на автопилоте. В России, к сожалению, пока не слышно о громких инвестициях в ИИ. Что ж, нам остаётся лишь самостоятельно изучать, как искусственный интеллект может помочь нам работать эффективнее. Если раньше на собеседованиях мы рассказывали о том, как консолидировать данные в одном месте (хранилище данных) и построить дашборд с KPI для бизнес-пользователей, то теперь надо думать о сценариях использования ИИ-инструментов и о том, какую ценность они могут принести. Важно понимать, как с помощью инженерии данных можно добавить функциональность продукту, повысить его качество или улучшить клиентский опыт. На данном этапе мы ещё только в начале пути: Шаг 0: ChatGPT помогает нам писать код. Шаг 1: Наша IDE может работать с ИИ и сама генерировать код. Шаг 2: Вендорские решения (Snowflake, Databricks) или сторонние ИИ-агенты позволяют использовать «коробочные» решения для генеративного ИИ и автоматизации рутинных задач (Customer Service, чаты и т. п.). В целом необходимо нарабатывать экспертизу в области сценариев применения ИИ для работы с данными, ведь скоро наше резюме будет выглядеть совсем по-другому. Вместо built data pipelines в нём появятся integrated AI agents, built RAG on top of data warehouse и другие похожие формулировки.