რომელი AI პოზიციები არ ჩანს საქართველოში და რატომ არ ვითარდება ეს როლები?

საქართველოში ხელოვნური ინტელექტის შრომის ბაზარი ბოლო წლების განმავლობაში საგრძნობლად გააქტიურდა — ჩნდება ახალი ვაკანსიები, იზრდება მოთხოვნა ტექნიკურ და ზოგჯერ არატექნიკურ პოზიციებზე. თუმცა, BTU-ს 2025 წლის მონაცემები აჩვენებს, რომ გარკვეული როლები, რომლებიც უკვე დამკვიდრებულია გლობალურ AI ეკოსისტემაში, საქართველოში თითქმის საერთოდ არ ჩანს. ეს დეფიციტი შეიძლება იქცეს ერთ–ერთ ყველაზე მნიშვნელოვან ბარიერად AI სექტორის მომწიფებისთვის.

საუბარია ისეთ პოზიციებზე, როგორიცაა პრომპტ ინჟინერი, AI ეთიკის სპეციალისტი, მოდელის ტრენერი, დიზაინერი დიალოგური სისტემებისთვის (Conversational AI Designer) და AI პროდუქტის ასისტენტი/კოორდინატორი. ეს როლები უკვე შედგა გლობალურად — განსაკუთრებით დიდ ტექნოლოგიურ კომპანიებსა და სტარტაპებში, სადაც თითოეული ფუნქცია კონკრეტულად განსხვავებულ კომპეტენციას მოითხოვს. საქართველოში კი ეს პასუხისმგებლობები ხშირად გაერთიანებულია სხვა პოზიციებში ან საერთოდ არ ფიქსირდება.

მაგალითად, პრომპტ ინჟინერები სპეციალიზდებიან გენერაციული მოდელებისთვის ეფექტური ინსტრუქციების შექმნაზე. გლობალურ ბაზარზე ამ პროფესიას უკვე ჰყავს ცალკე ტრენინგ კურსები, სერტიფიკატები და მრავალჯერადი მოთხოვნა, მაშინ როცა საქართველოში ვაკანსიები ამ მიმართულებით თითქმის არ გვხვდება.

ასევე არ ჩანს პოზიციები, რომლებიც AI სისტემების ეთიკურ მართვაზეა პასუხისმგებელი. BTU-ს ანგარიშში აღნიშნულია, რომ არ არსებობს სპეციალისტები, რომლებიც გააკონტროლებენ ალგორითმების მიუკერძოებლობას, მონაცემთა დაცვას ან გენერირებული შინაარსის ვარგისიანობას. მიუხედავად იმისა, რომ საქართველოში პასუხისმგებლიანი AI-ის პოლიტიკები ზოგადად არსებობს, პრაქტიკული სპეციალისტების არარსებობა სისტემის რეალურ ზედამხედველობას ართულებს.

სხვა გამორჩეული დანაკლისია მოდელის ტრენერები — ადამიანები, რომლებიც მონაწილეობენ მონაცემთა მომზადებაში, შედეგების შეფასებასა და AI სისტემების დახვეწაში. გლობალურ კომპანიებში ეს არის ძირითადი ფუნქცია, განსაკუთრებით ისეთი მოდელებისთვის, რომლებიც ადამიანის უკუკავშირს ეფუძნება. საქართველოში კი ამ საქმიანობას ან არავინ აკეთებს, ან ის „დამალულია“ ზოგად ტექნიკურ როლებში.

რატომ არ ჩანს ეს პოზიციები? სამი მიზეზი შეიძლება დავასახელოთ.
პირველი — ბაზრის მასშტაბი: ადგილობრივი კომპანიები ჯერ არ ქმნიან ისეთი სირთულის პროდუქტებს, რომ როლების სეგმენტაცია გახდეს აუცილებელი.
მეორე — უნარების საკითხი: ბევრი მათგანი არ ისწავლება ქართულ უნივერსიტეტებში და არც კურსებშია წარმოდგენილი. მესამე — ვაკანსიების სტანდარტიზაციის ნაკლებობა: კომპანიები ხშირად არ აქვეყნებენ ვაკანსიებს სპეციფიკური ტერმინოლოგიით და ამდენად, როლები ან ითარგმნება ზოგადად („AI specialist“) ან საერთოდ იმალება.

ეს დეფიციტი მხოლოდ დასაქმების საკითხი არ არის — ის პირდაპირ უკავშირდება იმას, რამდენად შეუძლია ქართულ AI ეკოსისტემას განვითარდეს სტრუქტურულად. როდესაც ბაზარზე არ არსებობს სპეციფიკური ფუნქციების აღიარება, ვერც სპეციალისტი ხედავს თავის კარიერულ გზას და ვერც დამსაქმებელი აფასებს ასეთი კადრის აუცილებლობას.

შემდეგი ნაბიჯი შეიძლება იყოს პროფესიული პროფილების სტანდარტიზაცია, განათლების და გადამზადების კურსების ადაპტაცია და საერთაშორისო პრაქტიკის იმპორტი. საქართველოს AI სამუშაო ძალის მომავალი უკვე არ არის მხოლოდ პროგრამისტებზე დამოკიდებული — საჭიროა როლების დიფერენცირება და მათი რეალური დანერგვა სამუშაო გარემოში.

BTU-ს სრული კვლევა — „AI სექტორი საქართველოში: მიმდინარე ტენდენციები და სამომავლო პოტენციალი“ ხელმისაწვდომია ბმულზე.