Гибридность: почему бизнесу нужны люди на стыке Пример: AI Product Manager. Он не обязан быть гениальным ML-инженером, но обязан понимать, где ИИ даст эффект, как посчитать экономику, как встроить в процессы, как сделать так, чтобы этим пользовались. Другой пример: MLOps. Это смесь девопса и ML, человек, который превращает модельку, развернутую на ноутбуке в сервис, который работает в проде, мониторится и обновляется. Почему это важно? Потому что ИИ-проекты ломаются не на модели, а на внедрении. Гибридные спецы как раз закрывают этот пробел. Они умеют соединять процессы, данные, безопасность, интерфейсы. Бизнесу такие спецы часто полезнее, чем ещё один узкий эксперт. Разнорабочие, вперёд! ) Хотя есть определённый парадокс. Он в том, что узким спецам максимальной квалификации предлагают на рынке сильно больше, чем разнорабочим с размытой картиной компетенций. То есть нужно быть гибридным, но максимально компетентным в том, что ты совмещаешь. А не на пол шишки тут и там.