Хайпа не будет, но будет нишевый устойчивый спрос на седобородых дедов, которые читали Хасти, Бишопа и Гудфеллоу.
Есть какая-то популяция людей, которые умеет в ML. Верхний перцентиль делает foundational модели в топ лабах, сразу забудем про них. Оставшиеся простые смертные внезапно оказались востребованы в GenAI движухе: пусть умение тюнить бустинги и докидывать лоссы малорелевантно умению переписывать промпты, в среднем почему-то именно таких людей хотят видеть нанимающие менеджеры (там AI, и тут AI, логично). Так что специалистов на классический ML/DL остается меньше.
А ведь задачи никуда не делись. Окей, что-то заменили на вызов API, что-то будет ваншотиться кодинг агентами, но что-то и останется - от рекомендашек и ранкинга до глубоко специфических доменных задач, про которые большинство из нас никогда не думало. Более того, жирные бюджеты на AI вполне позволяют делать компаниям что-то полезное и прагматичное на сдачу от контракта с OpenAI. При этом "скучная" часть как раз упростится - писать коннекторы руками не придется.
Большой босс, которого я загнал в угол со стаканом кофе, рассказал такой анекдот: в одну нефтяную компанию пришел очередной консалтинг продавать AI. В качестве титульного юзкейса предложили сделать чатбота для HR-саппорта. Реакция была прямолинейной: "прогоните этих кретинов" - для этой компании ML важен для оптимизации обнаружения нефтяных запасов на доли процента, они вливают туда десятки миллионов, а на административные затраты эйчаров им глубоко наплевать.