ИИ-команда в крупной компании обходится в 108 млн рублей в год

Годовой фонд оплаты труда команды, которая занимается разработкой, внедрением и сопровождением ИИ-решений в крупной российской компании, составляет около 108 млн рублей. Об этом сообщает Forbes со ссылкой на исследование MWS AI, входящей в МТС Web Services. По оценке экспертов, бизнес постепенно переходит от отдельных экспериментов с ИИ к созданию собственных команд для внедрения нейросетей.

Аналитики отмечают, что полученные в исследовании расчеты являются ориентиром, а не универсальным стандартом и могут отличаться в разных компаниях.

Сколько зарабатывают ИИ-специалисты

По оценке MWS AI, зарплаты ИИ-специалистов выглядят так:

• инженер машинного обучения уровня middle — около 400 тыс. рублей в месяц;
• senior-инженер машинного обучения — около 550 тыс. рублей;
• старший исследователь в области машинного обучения — около 450 тыс. рублей;
• технический руководитель команды уровня lead — около 800 тыс. рублей.

В бюджетной модели к зарплатам инженеров и исследователей добавлена годовая премия в размере 25%, а для технического руководителя — 30%. Например, годовой фонд оплаты труда одного старшего ИИ-инженера составляет около 8,25 млн рублей.

Зачем бизнесу собственная ИИ-команда

В MWS AI сообщили Forbes, что развитие корпоративного ИИ требует не только нейросетевых моделей, но и специалистов, которые могут внедрять технологии в бизнес-процессы, адаптировать решения под задачи компаний и обеспечивать их дальнейшую работу.

По оценке компании, именно команда для внедрения нейросетей помогает бизнесу получать результат от ИИ-проектов. Компании переходят от отдельных экспериментов с нейросетями к созданию собственных технологий и экспертизы.

Что это значит

Расчеты MWS AI показывают, что ИИ-команда становится отдельной и заметной статьей расходов для крупного бизнеса. При этом сами авторы исследования подчеркивают, что цифры — ориентир, а не универсальный стандарт: в разных компаниях состав команды и уровень оплаты могут отличаться. Для бизнеса это означает, что решение о системном внедрении нейросетей стоит оценивать не только по стоимости моделей и инфраструктуры, но и по затратам на специалистов, которые доводят ИИ-проекты до работающего результата.