Dwa lata temu inżynierowie promptów w Stanach Zjednoczonych mogli liczyć na wynagrodzenie rzędu 200 tysięcy dolarów rocznie. Ich zadaniem było tworzenie, rozwijanie i optymalizacja zapytań kierowanych do systemów sztucznej inteligencji. Jednak w ostatnim czasie zapotrzebowanie na takich specjalistów wyraźnie spadło. Stało się tak z dwóch powodów: po pierwsze, praca z dużymi modelami językowymi staje się coraz łatwiejsza, a po drugie, coraz więcej pracowników w różnych działach uczy się efektywnie wykorzystywać AI, co zmniejsza potrzebę zatrudniania wyspecjalizowanych inżynierów promptów.

— Dwa lata temu wszyscy mówili, że inżynier promptów będzie jednym z najgorętszych zawodów w IT, ale tak się nie stało — komentuje Jared Spataro, dyrektor ds. marketingu AI at Work w Microsoft.

W niedawnej ankiecie zleconej przez Microsoft, w której wzięło udział 31 000 pracowników z 31 krajów, zapytano, jakich specjalistów firmy zamierzają zatrudnić w ciągu najbliższych 18 miesięcy. Inżynier promptów znalazł się dopiero na przedostatnim miejscu. Na szczycie listy znaleźli się natomiast: trener AI, specjalista ds. danych AI oraz specjalista ds. bezpieczeństwa AI.

— Ludzie byli z pewnością zainteresowani tym zawodem dwa lata temu, ale to nie przełożyło się na realne oferty pracy — tłumaczy Hannah Calhoon, wiceprezes ds. AI w portalu Indeed.

Dane Indeed potwierdzają ten trend. W styczniu 2023 roku (niedługo po premierze ChatGPT) na platformie odnotowano zaledwie dwa wyszukiwania na milion dotyczące roli inżyniera promptów. Trzy miesiące później nastąpił gwałtowny wzrost do 144 wyszukiwań na milion, jednak obecnie liczba ta ustabilizowała się na poziomie 20–30 wyszukiwań na milion.

Na początku wybuchła fala ekscytacji i ciekawości, gdy narzędzia AI zyskały powszechną popularność, ale z czasem szum medialny wokół tej profesji wyraźnie osłabł.

Dodatkowo, presja wynikająca z napiętych budżetów oraz rosnącej niepewności gospodarczej sprawiła, że firmy podchodzą do nowych zatrudnień dużo ostrożniej i wolą szkolić własnych pracowników. Organizacje wychodzą z założenia, że niezależnie od tego czy ktoś pracuje w finansach, kadrach czy dziale marketingu, obsługa dużych modeli staje się umiejętnością wpisaną w zakres obowiązków, a nie osobnym stanowiskiem.