- Se está volviendo cada vez más difícil contratar trabajadores con habilidades en IA.
- El CEO de una startup de IA dijo que no pudo contratar a un empleado de Meta porque no tenía suficientes GPU.
- "Se necesitan incentivos increíbles" para atraer al talento en IA, dijo en el podcast Invest Like The Best.
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Reclutar talento en IA parece ser una hazaña difícil para algunas empresas. Aravind Srinivas, el fundador y CEO de Perplexity, un motor de preguntas y respuestas impulsado por IA, describió su interacción con un candidato que refleja cuán difícil puede ser contratar personas con habilidades en IA generativa.
«Intenté contratar a un investigador muy sénior de Meta, ¿y sabes qué me dijo? ‘Avísame cuando tengas 10,000 GPUs H100′», dijo Srinivas en un episodio reciente del podcast de consejos Invest Like The Best.
Las GPUs H100 se refieren a las unidades de procesamiento gráfico muy codiciadas de Nvidia que gigantes tecnológicos como Meta, OpenAI y Google usan en sus centros de datos para alimentar y entrenar sus chatbots de IA.
«Eso costaría miles de millones y tomaría de 5 a 10 años obtenerlos de Nvidia», dijo Srinivas.
Fondos limitados, combinados con una escasez de chips, pueden ser una razón por la cual Perplexity, que alimenta su motor de preguntas y respuestas usando GPT-4, ha encontrado difícil encontrar el talento necesario para crear un modelo de lenguaje grande, dijo Srinivas.
Muchos expertos no quieren empezar desde cero
«La gente no quiere irse porque cuando no tienes nada, cuando tienen compañeros con quienes trabajar, y cuando ya tienen un gran stack de experimentación y modelos existentes de los cuales arrancar, para que alguien se vaya, es mucho trabajo», dijo el CEO.
«Tienes que ofrecer incentivos increíbles y disponibilidad inmediata de cómputo. Y no estamos hablando de pequeños clústeres de cómputo aquí», añadió.
El CEO agregó que incluso si empresas más pequeñas como Perplexity finalmente pueden obtener los chips de Nvidia, continuarán quedándose atrás debido a la rápida velocidad de desarrollo de la IA.
Y eso podría hacerlo aún más difícil para asegurar talento en IA en el futuro.
«Para cuando esperaste, conseguiste el dinero y reservaste el clúster y lo obtuviste, los chicos que trabajan aquí ya habrán hecho el modelo de la próxima generación», dijo Srinivas, refiriéndose al talento en IA en las grandes empresas tecnológicas.
Nunca será suficiente
«Es como, ‘mira, el mundo ha cambiado, ya estoy en la próxima generación'», agregó. «‘Vendré cuando la próxima versión del modelo termine de entrenarse. Esta vez, regresa a mí cuando tengas 20,000 H100s'», dijo.
Srinivas y Meta no respondieron inmediatamente a la solicitud de comentarios de Business Insider antes de la publicación de esta historia.
Ha habido un rápido aumento en el interés en habilidades de IA como el aprendizaje automático y la ingeniería de datos desde que OpenAI lanzó ChatGPT en noviembre de 2022.
Compañías como Amazon, Netflix y Meta han ofrecido salarios de hasta 900,000 dólares al año para atraer talento en IA generativa, y compañías no tecnológicas en sectores como la educación, la salud y el legal han estado buscando llenar roles con trabajadores que sepan cómo usar la IA.
El largo camino para ofrecer un producto pulido y funcional
Mientras que las empresas Big Tech pueden emplear trabajadores que pueden crear modelos de IA que generen resultados deseables, Srinivas cree que solo ese conjunto de habilidades no es suficiente para hacer útiles las herramientas de IA.
«Tienes que entrenarlos posteriormente y abordar la larga cola de problemas que obtienes al servir un producto», dijo el CEO.
La experiencia en entrenamiento posterior, como saber cómo reducir las inexactitudes factuales de un chatbot, es una habilidad importante que los empleados de industrias como la cripto o el comercio electrónico pueden aprender rápidamente, dijo Srinivas.
Apoyándose en ese conjunto de habilidades, dijo el CEO, ayudará a compañías de IA como Perplexity a destacarse en un sector dominado por Big Tech.
«Tienes una ventaja tremenda para crear mucho valor», dijo sobre las habilidades de entrenamiento posterior. «Y nos estamos enfocando en eso».
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