В стремлении как можно быстрее внедрить искусственный интеллект компании совершают критическую ошибку — ошибку, которая может стоить им миллионов долларов, потраченных на неудачные проекты и упущенные возможности. Последние данные по рынку найма показывают тревожную тенденцию: организации нанимают AI-специалистов беспрецедентными темпами, при этом игнорируя базовые роли, связанные с инфраструктурой данных, без которых успех ИИ попросту невозможен.
Это похоже на найм гонщиков до строительства гоночной трассы: на бумаге выглядит впечатляюще, но на практике почти гарантированно приводит к провалу.
Тревожная статистика провалов AI-проектов
Цифры рисуют крайне мрачную картину текущего состояния внедрения ИИ в корпоративной среде. Согласно исследованию RAND, более четырёх из пяти AI-проектов не оправдывают возложенных на них ожиданий. Уровень неудач — свыше 80% — примерно вдвое выше, чем у традиционных ИТ-проектов, что заставляет серьёзно задуматься о том, как именно компании подходят к внедрению ИИ.
Что же становится причиной этих провалов? Дело вовсе не в сложности AI-моделей или ограничениях алгоритмов машинного обучения. Истинная причина куда более фундаментальна: качество данных, их доступность и управление ими. Почти две трети организаций (63%) признают, что не уверены в собственных возможностях управления данными в контексте AI-инициатив. Однако, судя по структуре найма, многие компании так и не связали эти факты между собой.
Недавние данные по рынку труда США от DoubleTrack наглядно подтверждают это несоответствие. В период с 2024 по 2025 год американские работодатели разместили 111 296 вакансий для AI- и ML-специалистов, но лишь 76 271 вакансию, ориентированную на инженерную инфраструктуру данных. Разрыв в 46% между AI-ролями и позициями в области инженерии данных отражает фундаментальное непонимание того, что именно делает AI-проекты успешными.
Феномен «найма роботов до механиков»
Этот перекос в найме легко объяснить простой аналогией: компании фактически нанимают «роботов», не позаботившись о том, чтобы в штате были «механики», способные их обслуживать.
AI-специалисты — это заметное и привлекательное лицо цифровой трансформации. Это инноваторы, от которых ожидают революции бизнес-процессов и появления новых источников дохода. Инженеры данных, напротив, остаются за кадром: они строят пайплайны, обеспечивают качество данных и поддерживают инфраструктуру, без которой ИИ не может функционировать.
Проблема проявляется по-разному в различных функциях бизнеса, но паттерн остаётся неизменным. В подразделениях продаж компании разместили на 232% больше вакансий, связанных с ИИ, чем позиций в области инфраструктуры данных. Это особенно тревожно, учитывая, что данные из CRM-систем известны своей фрагментированностью, несогласованностью и низким качеством. Данные о продажах часто содержат дубликаты, разные форматы, неполные записи и противоречивую информацию в разных системах — именно такие проблемы обрекают AI-проекты на провал ещё на старте.
Маркетинговые подразделения демонстрируют более сбалансированный подход, однако и здесь ИИ-позиции превышают роли по данным на 54%. Это лучше, чем в продажах, но всё равно говорит о смещении приоритетов в сторону AI-возможностей при недостаточном внимании к качеству данных.
Инженерные, юридические и технологические подразделения демонстрируют схожую картину: найм в сфере ИИ стабильно опережает найм специалистов по инфраструктуре данных. При этом каждый из этих департаментов работает с разными типами данных и сталкивается со своими специфическими проблемами качества, однако фокус по-прежнему смещён в сторону ИИ, а не фундамента.
География AI-хайпа: где проблема проявляется острее всего
Географический разрез даёт дополнительное понимание масштабов проблемы. Самое высокое соотношение AI-ролей к позициям в области инфраструктуры данных наблюдается не в традиционных технологических центрах вроде Калифорнии, Нью-Йорка или Массачусетса. Напротив, лидируют регионы, которые обычно не воспринимаются как технологически зрелые:
- Миссисипи — на 264% больше AI-ролей, чем позиций по данным
- Миссури — 179%
- Канзас — 176%
- Монтана — 175%
Такое распределение указывает на то, что регионы с менее сформированной технологической экосистемой сильнее подвержены хайпу вокруг ИИ. В погоне за внешним эффектом они начинают нанимать AI-специалистов, не создав предварительно необходимую инфраструктуру. В этих регионах может не хватать опытного руководства, понимающего зависимость ИИ от качества данных, либо присутствует давление «выглядеть инновационными», не осознавая реальных технических требований.
Более зрелые технологические хабы, хотя и не лишены дисбалансов, в целом демонстрируют более здоровые пропорции. Это, вероятно, отражает накопленный институциональный опыт и лучшее понимание реальной сложности внедрения ИИ.
Компенсационная головоломка
Ситуацию усугубляет и структура вознаграждений. В среднем AI-специалисты получают примерно на 15 000 долларов в год больше, чем инженеры данных. Таким образом, компании платят более высокую зарплату тем специалистам, которые не способны обеспечить результат без надлежащего фундамента.
Этот разрыв в компенсациях посылает рынку чёткий сигнал: работа в ИИ считается более ценной, чем инженерия данных. В результате таланты уходят из фундаментальных ролей, а организационные перекосы в пользу «видимого» ИИ лишь усиливаются.
Почему это происходит
Проблема видимости
AI-проекты хорошо заметны. Анонс новой AI-инициативы вызывает энтузиазм у стейкхолдеров, впечатляет инвесторов и легко превращается в маркетинговый нарратив. Проекты по инфраструктуре данных лишены такого эффекта. Надёжные пайплайны, governance и контроль качества данных не становятся поводом для громких пресс-релизов.
Недооценка сложности
Многие руководители воспринимают инженерию данных как относительно простую задачу — нечто вроде ETL-процессов, которые можно быстро «закрыть». В реальности современная инженерия данных — это сложные распределённые системы, потоковая обработка, фреймворки качества данных, управление метаданными, интеграция разрозненных источников и обеспечение безопасности.
Дефицит технической экспертизы у руководства
Решения о найме и бюджете часто принимаются людьми без глубокого технического бэкграунда. Они читают о трансформационном потенциале ИИ в бизнес-медиа, но не понимают его технологических предпосылок. В результате приоритет отдаётся эффектному результату (ИИ), а не необходимому фундаменту (данные).
Давление выглядеть инновационными
Компании испытывают сильное давление демонстрировать инновационность. Найм AI-специалистов служит внешним сигналом прогресса, в то время как найм инженеров данных такого эффекта не даёт. Особенно это характерно для конкурентных рынков и компаний, привлекающих инвестиции.
Реальные последствия
Потраченные инвестиции
Когда AI-проекты терпят неудачу из-за слабого дата-фундамента, компании теряют не только деньги, вложенные в зарплаты AI-специалистов. Потери включают расходы на облачную инфраструктуру, лицензии, обучение персонала и альтернативные издержки. Такие провалы легко обходятся в миллионы долларов без какой-либо бизнес-ценности.
Разочарование и текучесть талантов
Квалифицированные AI-специалисты быстро разочаровываются, обнаружив, что 70–80% их времени уходит на очистку и подготовку данных. Это работа, для которой они часто избыточно квалифицированы и к которой не готовились. Результат — выгорание, текучесть кадров и замкнутый круг повторного найма.
Потеря конкурентных позиций
Пока одни компании борются с провалившимися AI-инициативами, конкуренты, инвестировавшие в данные, получают реальные результаты: быстрее масштабируются, внедряют более сложные модели и достигают измеримого бизнес-эффекта.
Организационный цинизм
Повторяющиеся неудачи формируют скепсис по отношению к новым инициативам. Команды теряют доверие, руководители разочаровываются в технологиях, а организация вырабатывает «иммунитет» к инновациям. Такой культурный урон может сохраняться годами.
Путь вперёд: стратегия data-first
Начните с оценки данных
Прежде чем нанимать хотя бы одного AI-специалиста, компании должны провести тщательную оценку текущего ландшафта данных: качество, доступность, интеграции, governance, инфраструктуру и разрыв между текущим состоянием и реальной готовностью к ИИ.
Установите правильные пропорции найма
Вместо текущего перекоса в 46% организациям следует стремиться как минимум к паритету между инженерами данных и AI-специалистами на ранних этапах. В реальности более здоровым соотношением часто является 2:1 или даже 3:1 в пользу инженерии данных.
Инвестируйте в управление данными заранее
Управление данными — это не только про соответствие регуляторным требованиям. Это про надёжность, согласованность и пригодность данных для обучения моделей. Необходимы чёткое владение данными, стандарты качества, мониторинг, lineage, безопасность и защита приватности.
Формируйте кросс-функциональные команды
Наиболее успешные AI-инициативы строятся на тесном взаимодействии инженеров данных, AI-специалистов, бизнес-экспертов и предметных специалистов. Изоляция AI-команд почти всегда приводит к провалам.
Инфраструктура — прежде инноваций
Компании должны сопротивляться соблазну сразу внедрять самые продвинутые AI-техники. Сначала необходимы стабильные пайплайны, мониторинг качества данных, масштабируемая инфраструктура хранения и обработки, инструменты self-service и надёжные механизмы безопасности.
Обучайте руководство
Ключевой фактор успеха — понимание руководством того, что ИИ невозможен без данных. Осознание зависимостей, сроков и реальных инвестиций значительно повышает вероятность правильных стратегических решений.
Роль моделей зрелости ИИ
Организациям стоит ориентироваться на модели зрелости, признающие данные фундаментом ИИ:
Этап 1: Фундамент данных — сбор, хранение, базовое качество.
Этап 2: Аналитика — описательная и диагностическая аналитика.
Этап 3: Предиктивная аналитика — прогнозирование будущих результатов.
Этап 4: Прескриптивные системы — рекомендации действий.
Этап 5: Автономные системы — минимальное вмешательство человека.
Попытка перескочить через этапы почти гарантированно ведёт к провалу.
Предупреждение Gartner: обрыв 2026 года
Gartner предупреждает: три из пяти AI-проектов без готовых для ИИ данных будут закрыты к 2026 году. Готовность данных означает не просто их наличие, а чистоту, управляемость, безопасность, интеграцию и соответствие задачам ИИ.
Компании, игнорирующие эти требования, с высокой вероятностью пополнят статистику 60% закрытых инициатив.
Отраслевые особенности
Разные отрасли сталкиваются с собственными вызовами:
финансы — с регуляторикой и lineage,
здравоохранение — с конфиденциальностью и разрозненными данными пациентов,
ритейл — с потоковой обработкой онлайн- и офлайн-данных,
промышленность — с IoT-данными и интеграцией OT/IT-систем.
Лучшие практики успешных организаций
Компании, успешно внедрившие ИИ, начинают с конкретных бизнес-кейсов, инвестируют в данные до масштабирования ИИ, формируют кросс-функциональные команды, измеряют успех бизнес-результатами и относятся к качеству данных как к постоянной дисциплине.
Заключение: пересмотр приоритетов найма
Текущий перекос в сторону найма AI-специалистов отражает фундаментальное заблуждение. Компании пытаются строить дом, начиная с крыши. Те, кто продолжит гнаться за хайпом, рискуют остаться в числе 80% неудач. Те же, кто сделает ставку на данные, получат устойчивые конкурентные преимущества.
Вопрос не в том, нужен ли ИИ.
Вопрос в том, готов ли фундамент.