Nie ma AI bez danych. Nie ma danych bez inżynierów
Przez długie lata inżynierowie danych znajdowali się raczej w tle firmowych rozgrywek. Dziś dzięki sztucznej inteligencji wyszli z cienia i zaczynają kształtować firmowe strategie.
Firmy zdają sobie sprawę, że rewolucja AI zaczyna się od dobrej jakości danych. Ich przygotowaniem zajmują się inżynierowie i analitycy, którzy specjalizują się w automatyzacji i zarządzaniu potokami danych.
Nowy raport MIT Technology Review Insights, przygotowany we współpracy z Snowflake, pokazuje, że AI zmienia sposób, w jaki inżynierowie danych pracują. Dziś łączą role architekta, stratega i wizjonera, a także kształtują cyfrową transformację firm. Aż 72 proc. liderów technologicznych uważa, że inżynierowie danych są integralni dla sukcesu biznesu. W największych firmach, o przychodach powyżej 10 mld dolarów, ten odsetek rośnie do 86 proc.
Czytaj więcej o sztucznej inteligencji:
Firmowe AI jest tak dobre, jak dane, które znajdują się w jej bazie
Dziś dowolny model AI potrzebuje ogromnych, dobrze opisanych i aktualnych zbiorów danych. To właśnie inżynierowie danych przygotowują dla niego paliwo. W 2023 roku spędzali oni średnio 19 proc. swojego czasu na projektach związanych z AI. W 2025 roku to już 37 proc., a za dwa lata - ponad 60 proc.
Kiedyś wystarczyło porządkować tabele. Dziś trzeba wiedzieć, co zrobić z nieuporządkowanym oceanem informacji - jak je opisać, jak przechowywać, jak zrozumieć - zauważa George Westerman z MIT Sloan School of Management.
Co ciekawe, AI za sprawą agentów już teraz zdejmuje z inżynierów danych rutynowe zadania. Agentowe modele AI zaczynają automatyzować integrację, czyszczenie i monitorowanie danych. Systemy potrafią już same optymalizować potoki danych i wykrywać błędy w przepływie informacji. W efekcie inżynierowie mają więcej czasu na projektowanie efektywnej architektury danych i współtworzenie strategii AI firmy.
Najbardziej czekam na moment, gdy agenci AI przejmą powtarzalną robotę, a mój zespół skupi się na rozwiązywaniu prawdziwych problemów biznesowych – mówi jeden ze specjalistów danych w branży retail, cytowany w raporcie.
W przyszłości inżynierowie danych będą mniej kodować, a więcej myśleć strategicznie — o tym, jakie dane są potrzebne, jakie agenty uruchomić, jak nimi zarządzać i jak z nich wyciągnąć realną wartość - dodaje Chris Child z Snowflake’a.
Wraz z rosnącym znaczeniem pojawia się też presja
77 proc. menedżerów przyznaje, że obciążenie pracą inżynierów danych rośnie - zwłaszcza jeśli chodzi o komunikację. W praktyce wymaga się od nich umiejętności tłumaczenia z języka technologii na język zarządu. Inżynierowie mają nie tylko pisać skrypty, ale też argumentować, które dane są kluczowe dla decyzji biznesowych, a które można depriorytetyzować.
Największym wyzwaniem jeśli chodzi o przyszłość pozostaje bezpieczeństwo, co wskazało 55 proc. respondentów. Z jednej strony agentowe AI pozwoli automatyzować debugowanie, integrację i orkiestrację danych, zwiększając efektywność, ale z drugiej nakłada dużą odpowiedzialność na osoby, które potrafią zapanować odpowiednio zaprojektować AI, które będzie działało samodzielnie.
