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MBA光環(huán)破碎!時(shí)薪900美元AI工程師搶走麥肯錫飯碗:寫代碼的正干掉做PPT的

發(fā)布時(shí)間:2025-11-04 20:32:23  來源:歐寶
詳細(xì)介紹:

  【新智元導(dǎo)讀】時(shí)薪900美元的AI工程師正成為咨詢界新貴,直接挑戰(zhàn)麥肯錫等傳統(tǒng)巨頭。面對高達(dá)95%的企業(yè)AI項(xiàng)目失敗率,傳統(tǒng)MBA式顧問空有戰(zhàn)略卻難落地。為此,Hasura推出了一種新型「AI工程師顧問」應(yīng)運(yùn)而生,他們不僅能提供策略,更能親手編碼、部署,彌合了從構(gòu)想到現(xiàn)實(shí)的鴻溝。

  當(dāng)企業(yè)急于把GenAI落地,卻困于高達(dá)95%的試點(diǎn)項(xiàng)目失敗率時(shí),一家名為Hasura的公司給出了一種激進(jìn)的解法:

  他們讓AI工程師直接上陣做顧問,并給出了遠(yuǎn)高于四大咨詢公司合伙人的900美元時(shí)薪。

  流媒體平臺Netflix顛覆了線下影像租賃巨頭Blockbuster,而PromptQL似乎正在重現(xiàn)這一歷史時(shí)刻。

  PromptQL是一個(gè)企業(yè)級AI平臺,它背后是總部在舊金山的開發(fā)者工具公司Hasura。

  該團(tuán)隊(duì)正在向其工程師支付每小時(shí)900美元的工資,這些工程師負(fù)責(zé)構(gòu)建并部署AI智能體,利用大模型來分析公司的內(nèi)部數(shù)據(jù)。

  PromptQL的聯(lián)合發(fā)起人兼CEO Tanmai Gopal認(rèn)為,PromptQL關(guān)于AI工程師的報(bào)價(jià),反映了為跟上快速變化的技術(shù)所需的「直覺」和技術(shù)能力。

  這種報(bào)價(jià),與市場上的AI工程師的行價(jià)是一致的;更不可思議的是必要進(jìn)一步上調(diào)報(bào)價(jià),因?yàn)榭蛻舨]有對他們的報(bào)價(jià)提出異議。

  在Gopal的描述中,PromptQL的創(chuàng)新之處,在于讓AI工程師同時(shí)擔(dān)任顧問和前線部署工程師(FDE)兩種角色,這是一種銷售與工程相結(jié)合、負(fù)責(zé)集成AI解決方案的崗位,這正是讓他們的員工如此有價(jià)值的原因。

  這種新的「AI工程師顧問」浪潮正在撼動咨詢行業(yè),改變傳統(tǒng)咨詢合作伙伴關(guān)系的預(yù)期與文化,它直指「MBA式AI顧問」的軟肋:

  「所謂MBA類型的人……他們很有戰(zhàn)略思維,也很聰明,但對AI能做什么沒有直覺」,Gopal說。

  據(jù)Gopal表示,目前,PromptQL合作的客戶名單,涵蓋了網(wǎng)絡(luò)巨頭,頂級的快餐、電商、雜貨、外賣科技公司,以及頂級規(guī)模的一些B2B公司。

  Deep Tech Recruitment創(chuàng)始人Oana Iord?chescu認(rèn)為,大企業(yè)和初創(chuàng)公司正以前所未有的速度爭奪資深A(yù)I工程師,這是推動AI工程師高薪酬的重要原因。

  這些AI工程師的薪酬定價(jià),遠(yuǎn)高于甚至四大咨詢公司的合伙人,后者通常每小時(shí)大約400~600美元。

  由于傳統(tǒng)的管理咨詢顧問可以設(shè)計(jì)AI戰(zhàn)略,但大多數(shù)缺乏將AI落地業(yè)務(wù)場景的實(shí)際技術(shù)專長,他們沒辦法調(diào)試模型、構(gòu)建數(shù)據(jù)管道,或?qū)⑾到y(tǒng)集成到遺留基礎(chǔ)設(shè)施中。

  而AI工程師的出現(xiàn),彌合了從AI技術(shù)到落地的鴻溝,他們不但可以提建議,還可以親自執(zhí)行。

  AI顧問Rob Howard表示,他并不驚訝這樣「令人瞠目」的AI咨詢報(bào)酬,他說:

  Howard也是Innovating with AI的CEO,這是一家教人如何成為AI顧問的項(xiàng)目。他表示,他們推出一些AI培訓(xùn)課程,每小時(shí)也能達(dá)到400~500美元的定價(jià)。

  市場的定價(jià)預(yù)期很高,而且真正勝任的人才供不應(yīng)求,將AI工程師的報(bào)價(jià)維持在高位。

  該報(bào)告顯示:盡管生成式AI對企業(yè)看上去很有前景,但95%旨在快速推動營收增長的項(xiàng)目都失敗了。

  該報(bào)告第一作者、MIT NANDA項(xiàng)目的研究貢獻(xiàn)者Aditya Challapally曾指出這些AI試點(diǎn)項(xiàng)目失敗的原因:

  它們的失敗并不在于AI模型的質(zhì)量,而在于工具和組織兩方面存在的「學(xué)習(xí)鴻溝」。

  許多大公司,以及初創(chuàng)公司,的確在生成式AI上表現(xiàn)出色。一些初創(chuàng)公司,一年內(nèi)營收就能從0跳到2000萬美元。

  這些公司快速地增長的秘訣在于,它們專挑AI落地過程中的一個(gè)痛點(diǎn),將執(zhí)行做好,并且與使用其工具的公司聰明地建立合作關(guān)系。

  考慮到絕大部分公司,已經(jīng)花了兩年時(shí)間試驗(yàn)AI卻幾乎顆粒無收,若能夠彌補(bǔ)其中的斷層和鴻溝,AI工程師900美元的時(shí)薪,也就完全說得通了。

  而且,他們也逐漸意識到,傳統(tǒng)顧問在AI咨詢上的短板,企業(yè)級AI落地,需要真正能將AI戰(zhàn)略在實(shí)際業(yè)務(wù)中落地的「工程級」人才。

  這帶來了目前AI工程師的溢價(jià)。「它們更像是公司買的一份保險(xiǎn),避免自己落入那95%失敗的統(tǒng)計(jì)?!?/P>

  McCracken在AI領(lǐng)域25年以上經(jīng)驗(yàn),他認(rèn)為PromptQL推出的「AI工程師」,更像是換湯不換藥,其中的不少創(chuàng)新,都是以往的工程師多年以來在做的事情。

  在McCracken看來,AI項(xiàng)目不是因?yàn)槿鄙倏蚣芑蚯擅畹男碌奶崾径?,而是因?yàn)楦吖茏分鸪醋鳎ぐl(fā)鼓勵(lì)措施不完善等因素造成的:

  「這不是花每小時(shí)900美元請工程師就能解決的問題,而是要靠踩坑、傷疤換來的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)來解決?!?/P>

  除了McCracken的質(zhì)疑之外,PromptQL推出的「AI工程師」,同樣也面臨著市場教育的困難。

  其中最大的挑戰(zhàn):是老牌公司領(lǐng)導(dǎo)觀念的改變,他們更多習(xí)慣于傳統(tǒng)風(fēng)格的顧問。

  因此,PromptQL還要改變這種舊觀念,讓更多企業(yè)決策者認(rèn)識到:事情的解決,已經(jīng)有了新的方法。

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