Nini AI Inajenga Baadaye: ishara 5 kutoka kwa Mifumo ya Kuajiri ya Mei 2026
Kazi za mafunzo ya AI ni kiashiria cha mbele. Kampuni hulipa tu kwa data za mafunzo kwenye mada ambayo mfano hauwezi kuzalisha vizuri bado — kwa hivyo kundi lililoratibiwa la orodha za mafunzo ni ishara yenye nguvu kuwa uwezo unajengwa, sio tu kudumishwa. Mei 2026 uligundua mifumo mitano tofauti kupitia orodha 829 mpya. Kila moja ni bahati nasibu tofauti juu ya wapi AI inakwenda baadaye.
1. Uigaji wa sauti za kikanda kwa kiwango kikubwa
Tulichoona · majukumu zaidi ya 7 mahususi ya lafudhi kwa $50–150/saa mwishoni mwa Mei
Kundi lililoratibiwa la majukumu ya Uigaji Sauti ya Wakala wa CX lilianguka mwishoni mwa Mei likifunika angalau lafudhi saba za kikanda: Kijerumani, Kiingereza cha Kaskazini cha Uingereza, Kihispania cha Peninsula, Kihispania cha Mexico, Kihispania cha Amerika ya Kusini, Kifaransa cha Canada na lahaja za ziada. Kila moja inalipa $50–150/saa. Ishara: huduma za wateja za AI zinahama kutoka sauti za sanaa za kawaida kwenda sauti zilizotofautishwa kikanda. Uchumi unafanya kazi tu ikiwa kuasili AI katika CX ni kubwa kiasi kwamba "inasikika kawaida" inajalisha kwa uhifadhi. Tarajia roboti za sauti za huduma za wateja zinazosikika kana kwamba zinaishi katika jiji wanalohudumia ifikapo Q4 2026.
2. Uboreshaji wa lugha za zamani
Tulichoona · majukumu ya uhandisi kwa COBOL, ABAP, Fortran, OCaml, SystemVerilog, CUDA kwa $80–210/saa
Lugha kuu zimejaa katika kongoo ya mafunzo ya umma — Python, JavaScript, Java ya kisasa, TypeScript. Utendaji wa mfano juu yake tayari ni nguvu. Rafu inafunguliwa kwa lugha ambazo mifano bado inadanganya: COBOL, ABAP, Fortran, OCaml, Scala, Kotlin, SystemVerilog, CUDA. Ishara: uboreshaji wa mfumo wa zamani unaosaidiwa na AI unafundishwa. Benki bado zinaendesha COBOL. Hesabu ya kisayansi bado inaendesha Fortran. Uthibitisho wa kifedha bado unaendesha OCaml. Kampuni zinazolipa $130–210/saa kwa wakaguzi wakuu katika lugha hizi zinajenga wasaidizi wa AI ambao hatimaye watahamisha, kuandika au kudumisha mifumo hiyo.
3. Otomatiki ya utiifu wa kifedha
Tulichoona · majukumu makuu ya benki, bima na utiifu yakitua katika mawimbi yaliyoratibiwa
Kuongezeka kwa mwisho wa Mei katika waandishi wa rehani, warekebishaji wa madai ya magari, wasimamizi wakuu wa kasha, wataalamu wa kuhifadhi wateja wa benki ya rejareja, wachambuzi wa utendakazi, maafisa wa utiifu wa benki za watumiaji, na wasimamizi wa utiifu wa udhibiti wa CRCM hakukuwa nasibu. Ilikuwa kuajiri kulikoratibiwa kwa aina maalum ya hukumu: tathmini ambazo ni mtu tu ambaye kweli amerekebisha madai au kuandika rehani anaweza kufanya. Ishara: utiifu na uchakataji wa madai unaosaidiwa na AI unajengwa. Tarajia wasaidizi wa utiifu wa AI, zana za madai za kiotomatiki, na copilots za waandishi wa AI katika uzalishaji ifikapo katikati ya 2027.
4. Ukamataji wa data za roboti za mikoa mbalimbali
Tulichoona · majukumu ya ukamataji wa video za nyumbani mahususi ya nchi kwa kutumia vifaa vya UMI gripper vinavyovaliwa
Kitengo kidogo lakini tofauti: wakazi katika nchi maalum (haswa Ufilipino) wanajirekodi wakifanya kazi za nyumbani huku wakivaa kifaa cha UMI gripper. Rekodi zinafundisha mifumo ya roboti jinsi mwendo wa mikono unavyofanya kazi katika nyumba halisi — sio mazingira ya maabara yaliyochezwa. Ishara: AI iliyojumuishwa — roboti za nyumbani — inafundishwa kwa data za ulimwengu halisi zilizonaswa na watumiaji wa kila siku. Ukamataji wa mikoa mbalimbali unapendekeza kuwa lengo ni roboti inayofanya kazi nyumbani duniani kote. Pamoja na miradi sawa ya ukamataji mahali pengine kwenye bao, hii ni mojawapo ya viashiria wazi zaidi kuwa roboti za nyumbani za watumiaji ziko karibu kuliko ratiba ya kutolewa kwa umma inavyopendekeza.
5. Kuongezeka kwa paneli za wakaguzi
Tulichoona · majukumu 87 ya tathmini + kiwango kinachoongezeka cha "mchambuzi wa AI ya uzalishaji"
Orodha 87 za tathmini Mei ni moja ya miezi mikubwa ya wakaguzi tuliyofuatilia. Mchanganyiko pia ulibadilika — kazi chache za kibinafsi "kadiria pato hili", kazi zaidi za "linganisha lahaja A na B na ueleze kwa nini". Majukumu ya Mchambuzi wa AI ya Uzalishaji kwa lugha mahususi (yanayoshughulikia ukaguzi wa pato la A/B na sababu zilizoandikwa) yalionekana kwa $9/saa kwa viwango vinavyopatikana na $50+/saa kwa viwango vya juu. Ishara: maabara ya AI yanawekeza katika miundombinu ya urekebishaji — sio tu uwekaji wa lebo wa pass moja, lakini ukaguzi wa A/B wa kipofu na uhalalishaji wa maandishi. Hii ndio unayojenga unapotaka kurekebisha vizuri kwa nuance badala ya usahihi mkubwa.
Jinsi ya kusoma bao baadaye
Sheria tatu za kidole gumba wakati orodha za mafunzo ya AI zinajikusanya:
- Vikundi vilivyoratibiwa vinajalisha zaidi kuliko majukumu ya kibinafsi. Orodha moja ni kelele; orodha saba kwa uwezo sawa zilizodondoshwa ndani ya wiki ni uwezo unaojengwa.
- Kiwango cha malipo kinaonyesha kina cha uwekezaji. Uwezo unaoajiri kwa $130+/saa kwa hukumu kubwa unafundishwa kwa uzalishaji, sio tu uchunguzi.
- Maalum ya kijiografia inaonyesha utoaji wa watumiaji. Ukamataji wa mikoa mbalimbali maana yake bidhaa inaenda katika mikoa kadhaa. Ukamataji wa nchi moja maana yake majaribio.
Unataka kuwa mapema kwenye mfumo unaofuata?
Tunajitokeza vikundi vipya vilivyoratibiwa kila Ijumaa.