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MBA光环破碎!时薪900美元AI工程师抢走麦肯锡饭碗:写代码的正干掉做PPT的
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2025/11/17 22:28:29 | 【字体:

  立鲁欧洲杯246o【新智元导读】时薪900美元的AI工程师正成为咨询界新贵,直接挑战麦肯锡等传统巨头。面对高达95%的企业AI项目失败率,传统MBA式顾问空有战略却难落地。为此,Hasura推出了一种新型「AI工程师顾问」应运而生,他们不仅能提供策略,更能亲手编码、部署,弥合了从构想到现实的鸿沟。

  当企业急于把GenAI落地,却困于高达95%的试点项目失败率时,一家名为Hasura的公司给出了一种激进的解法:

  他们让AI工程师直接上阵做顾问,并给出了远高于四大咨询公司合伙人的900美元时薪。

  流媒体平台Netflix颠覆了线下影像租赁巨头Blockbuster,而PromptQL似乎正在重现这一历史时刻。

  PromptQL是一个企业级AI平台,它背后是总部位于旧金山的开发者工具公司Hasura。

  该团队正在向其工程师支付每小时900美元的工资,这些工程师负责构建并部署AI智能体,利用大模型来分析公司的内部数据。

  PromptQL的联合创始人兼CEO Tanmai Gopal认为,PromptQL关于AI工程师的报价,反映了为跟上快速变化的技术所需的「直觉」和技术能力。

  这种报价,与市场上的AI工程师的行价是一致的;甚至还有必要进一步上调报价,因为客户并没有对他们的报价提出异议。

  在Gopal的描述中,PromptQL的创新之处,在于让AI工程师同时担任顾问和前线部署工程师(FDE)两种角色,这是一种销售与工程相结合、负责集成AI解决方案的岗位,这正是让他们的员工如此有价值的原因。

  这种新的「AI工程师顾问」浪潮正在撼动咨询行业,改变传统咨询合作伙伴关系的预期与文化,它直指「MBA式AI顾问」的软肋:

  「所谓MBA类型的人……他们很有战略思维,也很聪明,但对AI能做什么没有直觉」,Gopal说。

  据Gopal表示,目前,PromptQL合作的客户名单,涵盖了网络巨头,顶级的快餐、电商、杂货、外卖科技公司,以及规模最大的一些B2B公司。

  Deep Tech Recruitment创始人Oana Iordăchescu认为,大企业和初创公司正以前所未有的速度争夺资深AI工程师,这是推动AI工程师高薪酬的重要原因。

  这些AI工程师的薪酬定价,远高于甚至四大咨询公司的合伙人,后者通常每小时大约400~600美元。

  由于传统的管理咨询顾问可以设计AI战略,但大多数缺乏将AI落地业务场景的实际技术专长,他们无法调试模型、构建数据管道,或将系统集成到遗留基础设施中。

  而AI工程师的出现,弥合了从AI技术到落地的鸿沟,他们不仅可以提建议,还可以亲自执行。

  AI顾问Rob Howard表示,他并不惊讶这样「令人瞠目」的AI咨询报酬,他说:

  Howard也是Innovating with AI的CEO,这是一家教人如何成为AI顾问的项目。他表示,他们推出一些AI培训课程,每小时也能达到400~500美元的定价。

  市场的定价预期很高,而且真正胜任的人才供不应求,将AI工程师的报价维持在高位。

  该报告显示:尽管生成式AI对企业看起来很有前景,但95%旨在快速推动营收增长的项目都失败了。

  该报告第一作者、MIT NANDA项目的研究贡献者Aditya Challapally曾指出这些AI试点项目失败的原因:

  它们的失败并不在于AI模型的质量,而在于工具和组织两方面存在的「学习鸿沟」。

  许多大公司,以及初创公司,的确在生成式AI上表现出色。一些初创公司,一年内营收就能从0跳到2000万美元。

  这些公司高速增长的秘诀在于,它们专挑AI落地过程中的一个痛点,将执行做好,并且与使用其工具的公司聪明地建立合作关系。

  考虑到绝大部分公司,已经花了两年时间试验AI却几乎颗粒无收,如果能够弥补其中的断层和鸿沟,AI工程师900美元的时薪,也就完全说得通了。

  而且,他们也逐渐意识到,传统顾问在AI咨询上的短板,企业级AI落地,需要真正能将AI战略在实际业务中落地的「工程级」人才。

  这带来了目前AI工程师的溢价。「它们更像是公司买的一份保险,避免自己落入那95%失败的统计。」

  McCracken在人工智能领域25年以上经验,他认为PromptQL推出的「AI工程师」,更像是换汤不换药,其中的不少创新,都是以往的工程师多年以来在做的事情。

  在McCracken看来,AI项目不是因为缺少框架或巧妙的新的提示而失败,而是因为高管追逐炒作,激励措施不完善等因素造成的:

  「这不是花每小时900美元请工程师就能解决的问题,而是要靠踩坑、伤疤换来的实战经验来解决。」

  除了McCracken的质疑之外,PromptQL推出的「AI工程师」,同样也面临着市场教育的困难。

  其中最大的挑战:是老牌公司领导观念的改变,他们更多习惯于传统风格的顾问。

  因此,PromptQL还要改变这种旧观念,让更多企业决策者认识到:事情的解决,已经有了新的方法。

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