【新智元導(dǎo)讀】時薪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95%的企業(yè)AI項目失敗率，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)實的鴻溝。

　　當企業(yè)急于把GenAI落地，卻困于高達95%的試點項目失敗率時，一家名為Hasura的公司給出了一種激進的解法：

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

　　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)這一歷史時刻。

　　PromptQL是一個企業(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。

　　該團隊正在向其工程師支付每小時900美元的工資，這些工程師負責構(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認為，PromptQL關(guān)于AI工程師的報價，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。

　　這種報價，與市場上的AI工程師的行價是一致的；更不可思議的是必要進一步上調(diào)報價，因為客戶并沒有對他們的報價提出異議。

　　在Gopal的描述中，PromptQL的創(chuàng)新之處，在于讓AI工程師同時擔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、負責集成AI解決方案的崗位，這正是讓他們的員工如此有價值的原因。

　　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，遠高于甚至四大咨詢公司的合伙人，后者通常每小時大約400～600美元。

　　由于傳統(tǒng)的管理咨詢顧問可以設(shè)計AI戰(zhàn)略，但大多數(shù)缺乏將AI落地業(yè)務(wù)場景的實際技術(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顧問的項目。他表示，他們推出一些AI培訓課程，每小時也能達到400~500美元的定價。

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

　　該報告顯示：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目都失敗了。

　　該報告第一作者、MIT NANDA項目的研究貢獻者Aditya Challapally曾指出這些AI試點項目失敗的原因：

　　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「學習鴻溝」。

　　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落地過程中的一個痛點，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)花了兩年時間試驗AI卻幾乎顆粒無收，若能夠彌補其中的斷層和鴻溝，AI工程師900美元的時薪，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?！杆鼈兏袷枪举I的一份保險，避免自己落入那95%失敗的統(tǒng)計?！?/P>

　　McCracken在AI領(lǐng)域25年以上經(jīng)驗，他認為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項目不是因為缺少框架或巧妙的新的提示而失敗，而是因為高管追逐炒作，激發(fā)鼓勵措施不完善等因素造成的：

　　「這不是花每小時900美元請工程師就能解決的問題，而是要靠踩坑、傷疤換來的實戰(zhàn)經(jīng)驗來解決?！?/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，他們更多習慣于傳統(tǒng)風格的顧問。

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