- Severní Amerika má nejvyšší mzdy pro AI specialisty; průměrný roční výdělek datového vědce v USA činí přibližně 156 790 USD (včetně základní mzdy a bonusů).
- Největší americká centra jako New York a San Francisco vykazují ještě vyšší mzdy, kolem 160 000 USD v New Yorku a přes 178 000 USD v San Franciscu ročně.
- Kanada má AI mzdy kolem 73 600 USD ročně, s Torontem kolem 75 000 USD, což je nad globálním průměrem, ale pod USA.
- Evropa vykazuje regionální rozdíly: Německo kolem 85 000 USD a Velká Británie kolem 80 000 USD, Švýcarsko výrazně nadprůměrně kolem 143 360 USD.
- V Asii jsou rozdíly velké: Japonsko kolem 54 000 USD, Čína kolem 60 000 USD, Indie kolem 16 759 USD ročně, což ukazuje širokou nerovnováhu.
- OpenAI vykazuje medián celkové odměny softwarového inženýra kolem 875 000 USD ročně; začínající na úrovni L2 bývá kolem 238 000 USD a seniorní L6 až 1,34 milionu USD ročně.
- Google DeepMind nabízí špičkovým výzkumníkům kompenzační balíčky až 20 milionů USD ročně, zatímco standardní Google Research Scientist v USA dosahuje kolem 900 000 USD.
- Meta AI údajně nabízela některým výzkumníkům balíčky až do 100 milionů USD, a do roku 2025 překračovala hranici 2 milionů USD ročně pro špičkové talenty, přičemž běžné role inženýrů se pohybují kolem 300–400 tisíc USD ročně.
- Microsoft Research/Microsoft AI nabízí špičkové platy, například Researcher na úrovni 66 dosahuje kolem 300k USD ročně a Partner (výkonný) až 800k–1M USD včetně akcií.
- Práce na dálku zvyšuje globální konkurenci a snižuje regionální rozdíly; 85% startupů stále upravuje mzdy podle lokality, přičemž Miami a Charlotte dosahují zhruba 85–90 % platu SF pro technologické role.
Úvod
Oblast umělé inteligence (AI) zažívá obrovský rozmach – a totéž platí i pro mzdy jejích odborníků. Specialisté na AI – včetně inženýrů strojového učení, datových vědců, výzkumníků AI, softwarových vývojářů zaměřených na AI a příbuzných pozic – patří mezi nejžádanější odborníky na dnešním technologickém trhu práce. Tato zpráva poskytuje podrobný přehled aktuálních mzdových trendů (2024–2025) pro odborníky na AI napříč hlavními regiony, rolemi a obory. Zaměřujeme se na to, jak na odměňování působí úroveň zkušeností a oblast (od velkých technologických firem a startupů po akademickou sféru a vládní sektor), a zvýrazňujeme klíčová srovnání ve špičkových organizacích v oblasti AI (například OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research). Věnujeme se také dopadům prudce rostoucí poptávky po AI, nedostatku talentů, práce na dálku i ekonomických faktorů (jako je inflace či regionální technologické boomy) na mzdy. Průběžně pracujeme s nejnovějšími daty (například z Glassdoor, Levels.fyi, Payscale) a aktuálními zprávami či odbornými komentáři k odměňování v AI, včetně citací od expertů z oboru.
Globální mzdové trendy podle regionů (2024–2025)
Severní Amerika (USA a Kanada): Mzdy specialistů na AI jsou nejvyšší v Severní Americe, především ve Spojených státech. Analýza mezd v oblasti datové vědy uvedla, že průměrný celkový výdělek datového vědce v USA činí přibližně 156 790 USD ročně (včetně základní mzdy a bonusů) [1]. To je zhruba dvojnásobek mzdy v mnoha dalších regionech. Největší technologická centra v USA (Silicon Valley, New York, Seattle atd.) vykazují nejsilnější konkurenci i nejvyšší nabídky – například datoví vědci v New Yorku mají v průměru okolo 160 000 USD ročně a v San Franciscu dokonce přes 178 000 USD [2]. Naproti tomu kanadské AI mzdy, které jsou v rámci regionu silné, nedosahují úrovně v USA (v Kanadě je to v průměru zhruba 73 600 USD [3], okolo 75 000 USD v Torontu [4]). Přesto oba státy výrazně převyšují celosvětové průměry. Vysoké životní náklady a extrémní poptávka v technologickém sektoru Severní Ameriky tyto mzdy pohánějí. Stojí za zmínku, že i v rámci USA města v Kalifornii a na severovýchodě platí prémiové mzdy (například role v AI v Kalifornii jsou zhruba o 14 % nad americkým průměrem) [5].
Evropa: Odměňování v oblasti AI v Evropě vykazuje velké rozdíly mezi západními a východními regiony. Přední západoevropské ekonomiky mají silné, ale nižší platy než USA – například průměrná mzda v oblasti AI/data science v Německu je asi 85 000 $ (USD) [6] a ve Velké Británii kolem 80 000 $ [7] (přičemž datoví analytici se sídlem v Londýně mohou včetně bonusů dosáhnout až na ~92 000 $ [8]). Naproti tomu Švýcarsko vyčnívá velmi vysokými čísly – průměrně 143 360 $ pro datové vědce (odráží vysoké životní náklady a silné finance/technologický sektor) [9]. Oproti tomu jsou platy ve východní Evropě mnohem nižší: např. průměr v Rumunsku je asi 45 531 $ a v Bulharsku kolem 47 425 $ [10], což je méně než třetina úrovní ve Velké Británii/Německu. Tyto rozdíly odrážejí širší ekonomické rozdíly – ačkoliv je nutno poznamenat, že nižší mzdy ve východní Evropě jsou částečně vyváženy nižšími životními náklady a menším zaslaným objemem dat (což může ovlivnit průměry) [11]. Celkově nabízí západní Evropa konkurenceschopné (i když ne astronomické) platy pro specialisty na AI, zatímco východní Evropa zaostává, ale v rámci růstu místního technologického ekosystému dohání ztrátu.
Průměrné roční platy v oblasti data science/AI v Evropě podle zemí (2025). Západoevropské státy jako Velká Británie (80 tis. $) a Německo (85 tis. $) mají výrazně vyšší platy v AI než východoevropské státy jako Rumunsko (45 tis. $) a Bulharsko (47 tis. $) [12] [13]. Švýcarsko výrazně převyšuje zbytek Evropy s průměrnou výší platů v AI kolem 143 tis. $ [14], což odráží jeho ekonomiku s vysokými náklady a silnou poptávku v odvětvích jako jsou finance.
Asie: Platová situace v oblasti AI v Asii je velmi různorodá. Obecně jsou mzdy ve východoasijských technologických centrech střední – například průměrná mzda v oblasti AI/datové vědy v Japonsku je kolem 54 000 $ (6,4 milionu ¥) [15] a průměr v Číně je zhruba 57 000 $ (asi 450 tisíc CN¥) [16]. Tyto hodnoty jsou výrazně vyšší než v rozvojových asijských ekonomikách, ale stále výrazně nižší než úroveň v USA/Evropě. Na druhou stranu rostoucí technologičtí giganti jako Indie mají mnohem nižší odměňování: průměrný AI specialista v Indii si vydělá jen asi 16 759 $ ročně [17] – začínající AI inženýři tam často začínají kolem ₹5–8 lakh (~6–10 tisíc $) [18]. Ani s příchodem mezinárodních firem a růstem mezd v posledních letech si zkušený AI inženýr v Indii nevydělá víc než ₹15–25 lakh (≈18–30 tisíc $) ročně [19] – což je zlomek západní úrovně. Propast je zřejmá: AI inženýr v USA (prům. ~$145k) vydělá téměř 10× víc než ten v Indii [20]. V rámci Asie pak menší rozvinuté ekonomiky jako Singapur (nezobrazeno v grafu) nabízejí také vysoké platy vzhledem ke své velikosti, což je dáno koncentrovanou poptávkou. Rozdíly v rámci Asie odrážejí různé úrovně hospodářského rozvoje – od globálně konkurenceschopných platů v Japonsku/Číně po nákladově optimalizované úrovně v Indii či JV Asii. Firmy si těchto rozdílů stále více všímají a někdy využívají levnější pracovní sílu, přesto špičkoví regionální odborníci mohou stále získat prémiové mzdy, hlavně pokud pracují pro globální společnosti.
Průměrné roční platy AI/datových vědců v Asii (2025). Rozvinuté asijské ekonomiky mají středně vysoké odměny v AI (cca 54 tisíc $ v Japonsku, cca 56 tisíc $ v Číně), zatímco rozvíjející se trhy platí výrazně méně (např. cca 17 tisíc $ v Indii) [21] [22]. Tyto rozdíly odrážejí regionální ekonomické nerovnosti – šikovní AI profesionálové v Indii a podobných zemích jsou stále velmi žádaní, ale jejich místní mzdy nedosahují úrovní Západu nebo Východní Asie.
Země (region) | Průměr | Plat (USD)Rozmezí platu (USD) |
---|---|---|
Spojené státy americké (NA) | $156,790 [23] | ~$130,000 – $189,000 [24] |
Kanada (NA) | $73,607 [25] | ~$60,000 – $93,000 [26] [27] |
Spojené království (EU) | $79,978 [28] | ~$50,000 – $90,000 [29] |
Německo (EU) | $85,115 [30] | ~$67,500 – $90,000 [31] [32] |
Švýcarsko (EU) | $143,360 [33] | ~$120,000 – $153,000 [34] |
Japonsko (Asie) | $54,105 [35] | ~$40,000 – $68,000 [36] |
Čína (Asie) | ~$60,000 [37] | (≈CN¥450,000 ročně) [38] |
Indie (Asie) | $16,759 <a href=“https://365datascience.com/career-advice/data-science-salaries-around-the-world/#:~:text=nothing“ target=“_blank“ rel= Zdroje: Údaje ze serveru Glassdoor shrnuté 365DataScience [39] [40], Analytics Insight přes CalTech CTME [41].Částky zahrnují základní plat plus bonusy.Skutečné platy se liší podle zkušeností a města (např.platy ve velkých městech USAměsta jsou nad celostátním průměrem). Ostatní regiony: Mimo Severní Ameriku, Evropu a Asii jsou údaje o platech v AI méně dostupné, ale ukazují rostoucí příležitosti. V Austrálii se průměrné platy v oblasti datové vědy pohybují kolem 79 000 $ (AUD ~120 tisíc) [42], což je srovnatelné s evropskými úrovněmi. Blízký východ začal nabízet lákavé balíčky, aby přilákal AI talenty (často bez daní); například země jako SAE a Izrael investovaly do AI center a mohou nabídnout konkurenceschopné platy (přesné částky se však velmi liší). V Africe jsou platy obecně výrazně nižší – např. v Jihoafrické republice má mediánová mzda datového analytika asi 44 436 $ [43], zatímco v Egyptě je to pouze 14 368 $ [44]. Tyto rozdíly poukazují na celosvětový trend: odbornost v AI přináší všude mzdovou prémii, ale absolutní úroveň platů výrazně ovlivňují místní ekonomické podmínky a vyspělost poptávky. Významně se některé tyto rozdíly zmenšují po přizpůsobení na kupní sílu; jak uvádí jedna zpráva, zvažte spolu se mzdou také náklady na život, protože „dolar v New Yorku má jinou kupní sílu než dolar v Bombaji nebo východní Evropě“ [45] [46]. (Viz Tabulka 1 níže pro přehled průměrných platů v oblasti AI/datové vědy podle zemí.) Tabulka 1. Průměrná roční mzda AI specialistů / datových analytiků, vybrané země (2024–25) [47] [48] Jak je vidět výše, platy v Severní Americe vedou žebříček světových mezd (s velkým náskokem USA), západní Evropa a vyspělé asijské státy tvoří střední úroveň a rozvojové regiony nabízejí nižší absolutní mzdy pro odborníky na AI. Nicméně růst poptávky je globální – i oblasti s nižšími mzdami zaznamenávají rychlý nárůst náboru a platů v AI z roku na rok v souvislosti s rozšiřováním adopce AI [49] [50]. Například indická AI pracovní síla je jednou z největších na světě (~600 000 profesionálů) a předpokládá se, že se do roku 2027 zdvojnásobí, což žene platy vzhůru (spolu s tím, že zde stále existuje významný nedostatek odborníků) [51] [52]. V Evropě se zmínky o generativních AI dovednostech v pracovních inzerátech zvýšily o 330 % mezi lety 2019 a 2024, což odráží prudce rostoucí poptávku, která bude tlačit mzdy směrem vzhůru [53] [54]. Zůstávají sice regionální rozdíly v platech, ale celkový trend směřuje k výraznému růstu mezd v AI ve všech hlavních trzích, protože organizace na celém světě soupeří o AI talenty. Rozklad platů podle role a zkušenostíPodle role: Různé pracovní pozice v oblasti AI mají různé mzdové rozpětí v závislosti na svých odpovědnostech a nedostatku konkrétních dovedností. Obecně platí, že pozice, které vyžadují více specializované nebo výzkumné činnosti (např. AI výzkumní vědci) či mají přímý dopad na tržby produktu (např. strojoví inženýři v oblasti velkých technologií), mají tendenci vydělávat vyšší platy než obecnější role. Níže naleznete hlavní pozice a jejich obvyklou úroveň platů:
Podle úrovně zkušeností: Zkušenosti jsou hlavním faktorem v odměňování v oblasti AI. Stejně jako v jiných kariérách začínají začínající odborníci na výrazně nižších platech než pracovníci na střední nebo seniorské úrovni – ale v AI může být i výchozí plat poměrně vysoký vzhledem k celostátním průměrům a růstová křivka je strmá. Podle údajů Glassdoor ve Spojených státech může začínající (0–1 rok praxe) datový vědec očekávat celkovou odměnu kolem 117 000 $ [83]. S přibývajícími roky zkušeností mzda rychle roste – ti se 4–6 lety praxe mají medián kolem 141 000 $ [84] a na úrovni 7–9 let (seniorní individuální specialista) kolem 153 000 $ [85]. Vysoce zkušení specialisté (10+ let) nebo ti na vedoucích pozicích se mohou v datové vědě dostat na 180–190 tisíc dolarů i více [86]. Ve skutečnosti byl průměr pro 15+ let zkušeností téměř 190 000 $ v USA podle jedné analýzy [87]. Tato trajektorie – přibližně dvojnásobné zvýšení mzdy od vstupu po seniorní úroveň – je silnou motivací pro profesionály v AI zůstat a rozvíjet se v oboru. Jak uvádí zpráva 365DataScience, je to „skvělý motivační faktor“, která ukazuje „význam vytrvalosti“ při budování kariéry [88] [89]. Pro AI inženýry a výzkumníky existuje podobný (nebo dokonce výraznější) vzorec. Začínající strojový inženýr (absolvent na špičkové technologické společnosti) může mít celkovou odměnu kolem 150 000–200 000 USD, zatímco zkušený strojový inženýr nebo vědecký pracovník s desetiletou praxí na téže firmě může pobírat více než 300 000 USD ročně v celkové odměně (včetně akcií). Například hlavní nebo vedoucí datový vědec v USA si může vydělat přes 240 000 USD ročně [90] a špičkový „Distinguished“ AI inženýr nebo výzkumník (15+ let, ve velké firmě) může dosahovat balíčků 500 000 USD+ (o těchto extrémních případech více v další sekci). Oproti tomu lidé na vstupní úrovni s AI dovednostmi si sice vydělají slušně, ale jejich mzda se pohybuje kolem 100 000 USD (což je vysoké v porovnání s mnoha obory, ale je to jen zlomek toho, co dostávají špičkoví veteráni). Stojí také za to poznamenat, že kariérní dráha hraje roli: ti, kteří přecházejí do vedení nebo manažerských pozic (například vedoucí AI týmů, ředitelé AI), mohou dosahovat ještě vyšších platů než jednotliví specialisté se srovnatelnou praxí. V roce 2024 se však objevil zajímavý trend, kdy se některé manažerské platy mírně snížily v oblasti dat/AI [91] (možná kvůli restrukturalizaci firem a opatrnosti při nabírání vedoucích pracovníků). Přesto zkušení AI manažeři (například 10+ let zkušeností včetně vedení) mohou dostávat velmi vysoké výplaty, zejména ve velkých technologických firmách nebo jednorožčích startupech – často podobně jako senioři individuální přispěvatelé, navíc s manažerskou přirážkou. Například pozice „Head of Machine Learning“ měla v roce 2024 celosvětově střední plat kolem 336 500 USD (byť z malého vzorku) [92]. Podobně role jako „Director of Machine Learning“ byly celosvětově kolem 205 800 USD medián [93]. Tyto údaje ukazují, že vyšplhání na vedoucí pozice v AI může být extrémně výnosné. Příklad pro začínající vs. seniorní pozici: Pro konkrétní představu si vezměme softwarové inženýry ve firmě zaměřené na umělou inteligenci, jako je OpenAI. Podle údajů Levels.fyi má L2 (vstupní/juniorní) softwarový inženýr v OpenAI odměnu kolem 238 000 $, zatímco balíček L6 (senior/staff) softwarového inženýra činí přibližně 1,34 milionu $ ročně [94]. Tato vyšší úroveň pravděpodobně odpovídá člověku s deseti nebo více lety zkušeností a výjimečnými výsledky. Medián v OpenAI napříč všemi úrovněmi byl hlášen okolo ~875 000 $ [95], což ukazuje, jak je tento průměr posunut vysoce placenými pracovníky. Ačkoliv je OpenAI v otázce odměn výjimečná, ukazuje, jak mohou výdělky specialistů na AI na nejvyšších úrovních zkušeností a odpovědnosti prudce vzrůst. Shrnuto, specialisté na AI zaznamenávají významný růst platů s rostoucí praxí. Již začínající profesionálové vydělávají ve srovnání s mnoha jinými obory vysoké mzdy, avšak ti, kteří dosáhnou úrovně seniorních individuálních přispěvatelů nebo vedoucích pozic v AI, mohou vidět násobné zvýšení svých odměn. Tato skutečnost je umocněna tím, že mnoho firem využívá odměny ve formě akcií – což znamená, že seniorní pracovník, který přišel do úspěšné AI firmy v počátcích, může nyní mít podíly v hodnotě milionů. Později v této zprávě prozkoumáme, jak se tato dynamika projevuje ve velkých technologických firmách a předních laboratořích, kde zkušení AI experti dosahují bezprecedentních platů. Rozdíly mezi sektory: Big Tech vs startupy vs akademie vs ostatníOdborníci na AI jsou potřeba prakticky ve všech odvětvích, ale ne všechny platí stejně. V odměňování jsou velké rozdíly podle toho, zda člověk pracuje ve velké technologické společnosti, ve startupu, akademickém prostředí, finanční instituci, zdravotnictví, státní správě atd. Níže rozebíráme některé klíčové trendy v odměňování podle sektoru:
Stručně řečeno, kde pracujete, má velký vliv na plat v oblasti AI. Velké technologické firmy a finanční sektor mohou z AI profesionálů udělat milionáře; startupy mohou nabídnout vysoký růstový potenciál, ale aktuálně o něco nižší plat (s výjimkami dobře financovaných firem); akademie a státní správa nabízejí intelektuální odměny, ale vyžadují snížení platu. Mnoho AI specialistů volí sektor podle svých osobních priorit (např. krátkodobý výdělek vs. svoboda výzkumu vs. vliv na veřejnou politiku). Nicméně pozorujeme určité sbližování: tradiční odvětví jako telekomunikace, pojišťovnictví a poradenství zvyšují platy, aby přilákaly AI talenty, a zužují tak mezeru oproti technologickému sektoru [126] [127]. Například poradenské firmy nyní agresivně budují AI týmy a platí vysoké částky datovým vědcům, protože potřebují radit klientům ohledně AI [128]. Celkový efekt je, že AI specialisté mají obrovský výběr – a mnozí se během své kariéry rozhodnou střídat sektory (například začít v akademii, přejít do velké technologické firmy nebo startupu a později třeba do státní správy), přičemž své cenné dovednosti využívají různými způsoby. Platy ve špičkových firmách: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft, atd.Jeden z nejpoučnějších způsobů, jak pochopit extrémy AI platů, je podívat se na některé významné společnosti a výzkumné laboratoře známé svou činností v oblasti AI. Patří sem specializované firmy zaměřené na AI výzkum i AI divize velkých technologických firem. Zde uvádíme platové srovnání a zprávy od několika klíčových hráčů:
Na závěr lze říci, že horní hranice platů v AI je neustále přehodnocována hrstkou klíčových firem. K roku 2024–2025 jsou některé konkrétní srovnávací hodnoty:
Tyto částky mohou znít neuvěřitelně, ale odrážejí realitu „nedostatku talentů“ v oblasti technologií, o které lídři věří, že ovlivní budoucnost celých odvětví. Jak uvedla jedna analýza: „špičkový AI talent si dnes žádá cenovku, která byla dříve vyhrazena celým firmám“ [159]. Další sekce se bude podrobněji věnovat tomu, proč k tomu dochází – poptávce, nedostatku talentů a jak do těchto trendů zapadá práce na dálku. Poháněče platových trendů: poptávka po AI, nedostatek talentů & práce na dálkuMimořádné mzdy a trendy, o kterých je zde řeč, jsou symptomem širších sil na trhu práce v oblasti AI. Tři hlavní faktory jsou: prudce rostoucí poptávka po AI dovednostech (napříč všemi odvětvími), nedostatek zkušených odborníků na AI a měnící se pracovní vzorce, jako je práce na dálku, která rozšiřuje konkurenci. Zde analyzujeme, jak každý z těchto faktorů ovlivňuje odměňování: Rostoucí poptávka po AI dovednostech: Od průlomu ChatGPT na konci roku 2022 a vlny generativního AI poptávka po AI specialistech vystřelila vzhůru. Společnosti všech druhů – od velkých technologických firem po banky a maloobchodníky – závodí v integraci AI do svých produktů a provozu [160] [161]. Tato zlatokopecká mentalita („potřebujeme AI lidi, nejlépe hned!“) vedla k licitačním válkám o kohokoli s prokazatelnými zkušenostmi v AI. Analýza LinkedIn ukazuje, že nabídky práce v AI prudce vzrostly: například podíl AI pracovních pozic mezi technologickými pozicemi v USA se zvýšil z 8,8 % v roce 2019 na 14,3 % do poloviny roku 2024 [162] [163]. Protože každé odvětví nyní najímá (finančnictví, zdravotnictví, výroba, poradenství atd. jsou všichni silně zaměřeni na rekrutaci AI talentů [164] [165]), počet otevřených pozic výrazně převyšuje počet kvalifikovaných kandidátů. Nastupuje jednoduchá ekonomie: když poptávka převyšuje nabídku, ceny (mzdy) rostou. Klíčové je, že AI je vnímána jako strategická nutnost – firmy se obávají, že zaostanou, pokud nedokážou nasadit nejnovější AI, takže agresivně investují do talentů. Tato naléhavost se promítá do platových balíčků připomínajících profesionální sportovce nebo hollywoodské hvězdy pro největší odborníky na AI. Jak řekla desítka zasvěcených agentuře Reuters, od uvedení ChatGPT „nábor výzkumníků AI eskaloval na úroveň profesionálních sportovců“ [166]. Jedním z důvodů je, že firmy vnímají, že špičkový odborník na AI může doslova vytvořit inovace v hodnotě miliard dolarů (takzvaný koncept „10x inženýra“ v AI zesílený na „10 000x výzkumníka“ [167]). Sam Altman si na Twitteru žertoval o „těch 10 000x výzkumnících“ [168] – čímž naznačil, že přínos jednotlivce v AI může být řádově vyšší než průměr. Pokud si firma myslí, že najmutí konkrétního odborníka na AI může rozhodnout o jejím úspěchu nebo neúspěchu, zaplatí téměř jakoukoli cenu – což se projevuje v nabídkách přesahujících 10 milionů dolarů.Dokonce i mimo špičku široká poptávka zvyšuje platy na všech úrovních. Například malé a střední firmy, které možná nemohou nabídnout milionové částky, musí přesto nabídnout velmi konkurenceschopné mzdy (a benefity jako flexibilní práci, zajímavé projekty), aby přilákaly středně pokročilé AI inženýry, kteří možná dostali nabídky od Googlu nebo populárního startupu. To tlačí medián mezd každý rok vzhůru. Opravdu, k roku 2024 platí, že „kariéry spojené s AI jsou jedny z nejlépe odměňovaných, nabízejí konkurenceschopné platy, které rostou se zkušenostmi a odborností“ [169]. Boom generativní AI konkrétně vytvořil nové role (např. Prompt Engineer, LLM Developer) s vysokým platem, protože poptávka vznikla tak rychle, že nabídka zaostávala. V dubnu 2025 byl celkový medián platu v AI profesích uváděn kolem 160 000 USD ročně [170] – což je velmi vysoký medián, který odráží skutečnost, že mnoho těchto pozic je v nejlépe platících sektorech. Nedostatek talentů (omezená nabídka): I když mnoho lidí vstupuje do oblastí spojených s AI, skutečně zkušení experti na AI (zejména ti s pokročilými tituly nebo významnými zkušenostmi s projekty) jsou stále poměrně vzácní. Moderní AI (deep learning atd.) je mladý obor – teprve v posledním desetiletí zažila explozi. To znamená, že skupina profesionálů s například více než 10 lety zkušeností s deep learningem je velmi malá. Podle toho, koho se zeptáte, je počet lidí na celém světě, kteří dokážou vytvářet špičkové AI modely, jen v nižších tisících [171]. Zdroj agentury Reuters uvedl, že elitní skupina může být tvořená jen několika desítkami až několika stovkami jedinců, kteří stáli za klíčovými průlomy v oblasti LLM [172]. Tato extrémní vzácnost na vrcholu výrazně navyšuje zdejší platy: tito “AI superstáři” si mohou vybírat jakéhokoliv zaměstnavatele. Proto je nábor ze strany firem považován za „šachovou partii“ – pečlivě plánují strategie a investují, aby získaly klíčové hráče [173]. I na méně výjimečných úrovních zůstává mnoho pracovních nabídek neobsazených. Zpráva Světového ekonomického fóra zjistila významný nedostatek talentů v oblasti AI po celém světě, kdy poptávka výrazně převyšuje nabídku dovedností v mnoha zemích [174] [175]. Například v Indii, i přes vysoký počet absolventů inženýrství, společnosti předpovídají 2,3 milionu pracovních míst v AI během příštích 3 let, ale kvalifikovaných kandidátů na jejich obsazení není dostatek [176] [177]. Podobně Evropa bojuje s udržením AI talentu (polovina absolventů AI v některých zemích odchází do USA) [178] [179]. Nedostatek talentů nutí firmy dělat dvě věci: platit více za omezený talent a zvažovat netradiční nábory (například najímání fyziků nebo matematiků a jejich přeškolení na AI výzkumníky) [180] [181]. Nedostatek vedl také ke kreativním přístupům, jako je zřizování interního vzdělávání (programy rozvoje dovedností) a využití mezinárodního náboru. Krátkodobě je však nejrychlejším řešením nabídnout více peněz – proto ty obrovské platy. Ariel Herbert-Voss popsal, že AI laboratoře zacházejí s odborníky jako s cennými figurkami v šachu – potřebujete dostatek „věží“ a „jezdců“ a zaplatíte cokoliv, abyste o žádnou figuru nepřišli [182]. Dokud bude AI tou transformační technologií dnešní éry a odborné znalosti nepůjde vychovat přes noc, budou žádaní specialisté využívat trh na straně prodejců svých dovedností. Práce na dálku a globalizace talentů: Nárůst práce na dálku a v hybridním režimu přinesl nový rozměr do trendů platů v oblasti AI. Na jedné straně práce na dálku rozšiřuje zaměstnavatelům zásobu talentů – firmy mohou najímat i mimo svůj geografický region a využívat tak oblasti s nižšími běžnými mzdami. To může vyvíjet sestupný tlak na platy u některých pozic, pokud se firmy rozhodnou zaměstnávat na dálku v levnějších regionech. Některé společnosti se opravdu snažily vyplácet zaměstnance podle místních životních nákladů (mzda dle lokality), což by jim teoreticky mohlo ušetřit peníze při najímání v levnějších oblastech. Například firma může najmout AI inženýra ve východní Evropě nebo Indii za zlomek amerického platu. Nicméně práce na dálku zároveň zintenzivňuje globální konkurenci o talenty, což znamená, že schopní jednotlivci dnes mají přístup k nejlépe platícím zaměstnavatelům po celém světě, nejen lokálně. V praxi to vést ke vzestupnému tlaku na platy v mnoha regionech, protože místní zaměstnavatelé musí soutěžit s nabídkami ze zahraničí. Vidíme důkazy, že rozdíly v odměňování podle lokality se zmenšují. Studie odměňování startupů z roku 2024 zjistila, že 85 % startupů stále upravuje mzdy podle lokality, ale města mimo tradiční centra rychle minimalizovala rozdíly – např. Miami a Charlotte nyní nabízejí ~85–90 % platů ze San Franciska pro technologická pracovní místa [183] [184]. I historicky méně dobře placené oblasti (Středozápad apod.) zvýšily mzdy v technologiích směrem k předním hodnotám na národní úrovni. Pravděpodobně je to proto, že práce na dálku umožnila talentům v těchto oblastech získat nabídky od firem z pobřeží; aby je udržely, musely místní firmy zvednout platy. Jinými slovy, práce na dálku vytvořila jednotnější globální trh pro špičkové AI talenty. Talentovaný ML inženýr v Polsku nebo Nigérii nyní může teoreticky pracovat pro americkou firmu bez nutnosti stěhování a získat plat blíže americkému standardu než to, co by zaplatila místní firma. V praxi však stále mnoho firem platí méně (argumentují rozdílnými životními náklady), ale rozdíl se zmenšuje, protože pracovníci mají více možností. Z pohledu zaměstnanců byly příležitosti na dálku přínosem. Umožňují AI odborníkům žít v oblastech s nižšími náklady při zachování vysokých platů, nebo jednoduše mít více možností (což zvyšuje jejich vyjednávací pozici). Průzkumy ukazují, že pracovníci na dálku často dostávají mírně nižší mzdy po úpravě na lokalitu (některé studie uvádí o 10–15 % méně, snad kvůli firemním úpravám dolů) [185] [186]. Ale tyto rozdíly, jak bylo uvedeno, se snižují. Také práce na dálku umožnila více lidem vstoupit do oboru AI z celého světa, což by v dlouhodobém horizontu mohlo zmírnit nedostatek talentů díky šíření znalostí. Dalším aspektem jsou preference rovnováhy mezi pracovním a osobním životem: Mnoho specialistů na AI si cení flexibility a může si vybrat práci, která umožňuje práci na dálku, před tou, která to neumožňuje, i když je plat o něco nižší. Ale vzhledem k tomu, jak je trh žhavý, musí firmy často nabídnout jak vysoký plat, tak i flexibilitu, aby získaly kandidáty. Například firma, která se snaží najmout žádaného ML inženýra, může nakonec nabídnout špičkový plat a umožnit práci na dálku na plný úvazek, protože jinak má kandidát dalších 5 nabídek, které to umožňují. Stručně řečeno, práce na dálku udělala odměňování v oblasti AI globálně konkurenceschopnější. Zmírňuje některé regionální rozdíly (například zkušený AI vývojář v Brazílii nyní může dostat práci na dálku s platem na úrovni USA, což zvyšuje laťku pro místní brazilské firmy). To také znamená, že firmy mohou nabírat z širšího okruhu lidí a případně obsadit pozice, které bylo místně těžké obsadit (což by mohlo zmírnit extrémní růst platů u některých pozic tím, že přidá nabídku ze zahraničí). U nejodbornějších pozic je však boj o talenty tak akutní, že práce na dálku versus na místě je menším faktorem – tito lidé si mohou diktovat podmínky a často se i přestěhovat, pokud je to potřeba. U středně zkušených rolí práce na dálku rozhodně rozšiřuje příležitosti a mohla by udržet platy na rozumnější úrovni tím, že umožní globální rozložení práce. Stručně řečeno: „Práce na dálku globálně rozšiřuje talenty, čímž zvyšuje konkurenci mezi zaměstnavateli, kteří nabízejí lepší benefity“ [187]. Vytváří větší a konkurenceschopnější trh pro AI dovednosti. Krátkodobě tato konkurence nejvíce prospívá pracovníkům (protože o ně soupeří více zaměstnavatelů), což tlačí odměny nahoru nebo je vyrovnává. Zaměstnavatelé mají výhodu v tom, že mohou obsadit pozice odkudkoli, ale nemusí nutně platit méně za špičkové talenty – pouze získávají přístup k širší nabídce. Další faktory: Existují další vlivy, které stojí za zmínku:
Na závěr této sekce: Nárůst platů v AI je v zásadě poháněn extrémně vysokou poptávkou a omezenou nabídkou. Firmy považují AI talenty za klíčové investice (odtud vznikl i výraz „AI talent má hodnotu devíti číslic“ [197] [198] v některých případech). Dokud nebude nedostatek talentů vyřešen (což může trvat roky, pokud vůbec, vzhledem k rostoucí poptávce po AI), lze očekávat, že platy zůstanou vysoké. Práce na dálku navíc, pokud už něco, ještě více zvýšila konkurenci o špičkové talenty po celém světě, což vedlo k vyrovnanějším (a často vyšším) platům napříč regiony. Jak radí jeden expert na odměňování startupům: „Připravte se na náklady na AI talenty“ a buďte připraveni jasně komunikovat hodnotu akcií novým zaměstnancům [199] [200] – což znamená, že vysoké platy jsou samozřejmostí a společnosti musí moudře řídit ostatní části nabídky. Regionální a ekonomické faktory ovlivňující mzdyKromě bezprostřední nabídky a poptávky na trhu práce v AI ovlivňují mzdy AI specialistů také různé regionální a makroekonomické faktory:
Podstatné je, že regionální a ekonomické faktory tvarují kontext odměňování v AI – ovlivňují, kam směřuje talent a jak jsou rozdělovány rozpočty – ale celkový globální trend je rostoucí. Místa s rychle rostoucím technologickým ekosystémem zaznamenají rychlejší růst mezd (východní Evropa je kandidátem – začíná s nižší úrovní, ale potenciálně s vysokým meziročním % nárůstem [214]). Regiony s vysokými náklady si udržují náskok vyplácením vysokých nominálních mezd, které často stanovují laťku i pro ostatní. Jedním zajímavým vývojem je, že samy vlády si uvědomují význam odměňování pro přilákání talentů. Například ve Velké Británii byl v roce 2023 oznámen „AI Talent Visa“ a financování 1 000 PhD v AI, což v podstatě cílí na výchovu a přilákání talentů, které by v čase mohly stabilizovat platy zvýšením nabídky. AI Talent Report Bílého domu uznává, že USA těží z přilákání mezinárodních AI studentů, kteří poté pracují v USA [215] [216]. Politikám, které ovlivňují pohyb talentů, se tak daří nepřímo ulehčovat nebo zesilovat tlak na růst mezd v daném regionu. Celkově lze říci, že regionální rozdíly v odměňování v oblasti AI se zmenšují a ekonomické faktory, jako je inflace, jsou reálné, ale jsou druhořadé oproti technologickým a talentovým faktorům. Plat datového vědce se dnes může výrazně lišit mezi Silicon Valley a například Varšavou, ale za pět let by se tento rozdíl mohl částečně zmenšit, pokud bude pokračovat práce na dálku a investice do východoevropského technologického sektoru (jak se jeden analytik vyjádřil, rozvíjející se startupová scéna ve východní Evropě by mohla časem „srovnat platy se západní Evropou“ [217]). Přesto budou vždy hrát určitou roli místní podmínky – s největší pravděpodobností nedostanete plat ze San Francisca za práci v AI v zemi s výrazně nižšími životními náklady pokud nebudete pracovat na dálku pro zahraniční firmu. Nejnovější trendy, zprávy a legislativní novinky ovlivňující odměňování v AIOblast AI se rychle vyvíjí a s ní i diskuse kolem odměňování. Zde jsou některé z nejnovějších trendů a zpráv (2024–2025), které ovlivňují, jak jsou specialisté v AI odměňováni a co mohou na trhu práce očekávat:
Souhrnně lze říci, že odměňování v AI je na prudkém vzestupu a stává se součástí veřejné diskuse. Firmy se předhánějí v nabízených platech, vlády horečně upravují svou politiku a pracovní síla se přizpůsobuje díky práci na dálku a získávání nových dovedností. Shoda ke konci roku 2024 je, že tyto trendy budou pokračovat i v roce 2025: „Od roku 2024 patří profese v oblasti AI mezi nejvýnosnější, přičemž konkurenceschopné platy rostou s nabytými zkušenostmi a expertností“ [234]. Pokud nepraskne AI bublina nebo nepřijde obrovská vlna nových talentů, očekávejte, že AI specialisté zůstanou jedni z nejlépe placených pracovníků na trhu práce. Citace a názory expertůPro další náhled zde uvádíme několik pozoruhodných citací od expertů a lídrů z oboru ohledně platů v AI a trhu s talenty:
Tyto perspektivy dohromady vykreslují obraz trhu práce v AI, jaký tu dosud nebyl: trhu, kde je specializovaný talent ceněn na úrovni vrcholových manažerů a celebrit, kde je geografie menší bariérou a kde poptávka výrazně převyšuje nabídku. Citace také potvrzují, že nejde jen o mediální humbuk – skutečné firmy za tyto lidi opravdu platí a skuteční odborníci uznávají racionální důvody (urgentní poptávka, nedostatek schopností). Pro odborníky v oblasti AI nebo ty, kteří o tomto oboru uvažují, z toho vyplývá, že možnosti jsou obrovské. Vysoké odměny jsou ale spojeny s vysokými očekáváními – firmy, které platí 300 000 nebo 3 miliony dolarů, budou očekávat špičkové výsledky. Zároveň to signalizuje zaměstnavatelům a tvůrcům politik, že investice do rozvoje AI talentů (vzděláváním apod.) je nezbytná, aby se zabránilo jen přebíjení v aukcích o pracovníky. Závěr a výhledNa závěr lze říci, že období 2024–2025 se vyznačuje mimořádně vysokými a rostoucími platy AI specialistů po celém světě. Mezi klíčová zjištění z tohoto komplexního pohledu patří:
Při pohledu do budoucnosti, co lze očekávat? Pokud nedojde k nečekanému poklesu zájmu o AI, potřeba odborníků na AI bude dále růst. Prognózy na rok 2026 od U.S. Bureau of Labor Statistics předpovídají téměř 28% nárůst zaměstnanosti datových vědců do roku 2026 [258] [259] – což je známka toho, že poptávka neklesá. S příchodem nových oblastí AI (např. AI bezpečnost, AI etika, AI právo) pravděpodobně uvidíme vznik nových pracovních pozic a s tím spojených platových standardů. Můžeme však také pozorovat počátky normalizace: jak více univerzit produkuje absolventy v oblasti AI a více pracovníků se v AI rekvalifikuje, talentová základna se pomalu rozšiřuje. To by mohlo postupně zmírnit extrémní nedostatek talentů na špičce, možná stabilizovat platy. Jakýkoli takový efekt však může být vyvážen stále rostoucím rozsahem adopce AI. V zásadě může strop platů v AI růst méně explozivně (člověk se ptá, uslyšíme brzy o nabídkách 50 milionů dolarů? Možná ne běžně), ale spodek a medián pravděpodobně porostou ještě dále, jak se AI bude šířit do všech sektorů. Pro firmy bude výzvou řídit tyto náklady – ne každá společnost si může dovolit AI PhD za půl milionu ročně. Můžeme vidět více kreativních uspořádání (kontraktování, spolupráce s akademickou sférou apod.), jak získat AI dovednosti bez přímého zaměstnávání, což by mohlo tlaky na platy zmírnit. Startupy se mohou zaměřit na vybavení průměrných inženýrů lepšími AI nástroji (AutoML apod.), aby snížily závislost na vzácných specialistech. Ale prozatím a v dohledné budoucnosti jsou ti, kdo mají skutečnou odbornost v AI, v záviděníhodné pozici. Pro profesionály a nové absolventy doslova nikdy nebyla lepší doba být v AI. Tato kariéra je „jedna z nejlépe odměňovaných“ finančně [260] a intelektuálně vzrušující. Jak zaznělo v jednom z FAQ: „Mohou si datoví vědci vydělat hodně peněz? Rozhodně… seniorské pozice často dosahují platů přes 200 000 dolarů… u nejlepších firem dosahuje medián přes 250 000 dolarů.“ [261]. Tato odpověď už může být podceněním vzhledem k tomu, co jsme viděli. Stručně řečeno, AI specialisté v letech 2024–2025 sklízejí plody dokonalé bouře: revoluční technologie, neukojitelný hlad průmyslu a omezený přísun talentů. Platy dosáhly historických maxim a staly se titulkovou zprávou. Ačkoliv se trh může časem vyrovnat, v blízké budoucnosti je nejlepší radou pro organizace naplánovat štědrý rozpočet na AI talenty – a pro jednotlivce zdokonalit se v AI a vyjednávat s jistotou, protože páka je nyní na vaší straně. Jak se říká, „Kvalitní talent není drahý, je k nezaplacení“ – a v AI to firmy skutečně dokazují, soudě podle mimořádného úsilí (a rozpočtů), které na získání těchto odborníků vynakládají. State of the AI Engineer job market 2024: Job growth & salaries |
References
1. 365datascience.com, 2. 365datascience.com, 3. 365datascience.com, 4. 365datascience.com, 5. pg-p.ctme.caltech.edu, 6. 365datascience.com, 7. 365datascience.com, 8. 365datascience.com, 9. 365datascience.com, 10. 365datascience.com, 11. 365datascience.com, 12. 365datascience.com, 13. 365datascience.com, 14. 365datascience.com, 15. 365datascience.com, 16. 365datascience.com, 17. 365datascience.com, 18. www.simplilearn.com, 19. intellipaat.com, 20. pg-p.ctme.caltech.edu, 21. 365datascience.com, 22. 365datascience.com, 23. 365datascience.com, 24. 365datascience.com, 25. 365datascience.com, 26. 365datascience.com, 27. 365datascience.com, 28. 365datascience.com, 29. 365datascience.com, 30. 365datascience.com, 31. 365datascience.com, 32. 365datascience.com, 33. 365datascience.com, 34. 365datascience.com, 35. 365datascience.com, 36. 365datascience.com, 37. pg-p.ctme.caltech.edu, 38. pg-p.ctme.caltech.edu, 39. 365datascience.com, 40. 365datascience.com, 41. pg-p.ctme.caltech.edu, 42. 365datascience.com, 43. 365datascience.com, 44. 365datascience.com, 45. 365datascience.com, 46. 365datascience.com, 47. 365datascience.com, 48. 365datascience.com, 49. www.linkedin.com, 50. www.linkedin.com, 51. www.linkedin.com, 52. www.linkedin.com, 53. www.linkedin.com, 54. www.linkedin.com, 55. digitaldefynd.com, 56. digitaldefynd.com, 57. aijobs.net, 58. aijobs.net, 59. www.datacamp.com, 60. digitaldefynd.com, 61. digitaldefynd.com, 62. aijobs.net, 63. www.thestepstonegroup.com, 64. www.thestepstonegroup.com, 65. www.thestepstonegroup.com, 66. aijobs.net, 67. aijobs.net, 68. www.levels.fyi, 69. digitaldefynd.com, 70. digitaldefynd.com, 71. www.signalfire.com, 72. www.signalfire.com, 73. aijobs.net, 74. aijobs.net, 75. www.forbes.com, 76. www.businessinsider.com, 77. digitaldefynd.com, 78. aijobs.net, 79. digitaldefynd.com, 80. digitaldefynd.com, 81. www.linkedin.com, 82. www.linkedin.com, 83. 365datascience.com, 84. 365datascience.com, 85. 365datascience.com, 86. 365datascience.com, 87. 365datascience.com, 88. 365datascience.com, 89. 365datascience.com, 90. 365datascience.com, 91. www.widsworldwide.org, 92. aijobs.net, 93. aijobs.net, 94. www.levels.fyi, 95. www.levels.fyi, 96. www.levels.fyi, 97. smythos.com, 98. www.ft.com, 99. www.reuters.com, 100. www.reuters.com, 101. www.ft.com, 102. www.signalfire.com, 103. www.signalfire.com, 104. www.signalfire.com, 105. www.signalfire.com, 106. www.signalfire.com, 107. www.signalfire.com, 108. www.signalfire.com, 109. www.signalfire.com, 110. news.ycombinator.com, 111. medium.com, 112. medium.com, 113. www.reddit.com, 114. www.reddit.com, 115. news.ycombinator.com, 116. www.ziprecruiter.com, 117. www.levels.fyi, 118. www.linkedin.com, 119. news.ycombinator.com, 120. news.ycombinator.com, 121. 365datascience.com, 122. 365datascience.com, 123. 365datascience.com, 124. 365datascience.com, 125. www.pwc.com, 126. 365datascience.com, 127. 365datascience.com, 128. www.linkedin.com, 129. www.levels.fyi, 130. www.levels.fyi, 131. www.reuters.com, 132. www.reuters.com, 133. www.reuters.com, 134. www.reuters.com, 135. m.economictimes.com, 136. www.reuters.com, 137. www.levels.fyi, 138. www.reuters.com, 139. smythos.com, 140. smythos.com, 141. smythos.com, 142. smythos.com, 143. smythos.com, 144. smythos.com, 145. smythos.com, 146. smythos.com, 147. www.reuters.com, 148. www.reuters.com, 149. www.reuters.com, 150. smythos.com, 151. smythos.com, 152. www.levels.fyi, 153. www.reuters.com, 154. www.reuters.com, 155. smythos.com, 156. smythos.com, 157. www.ft.com, 158. www.reuters.com, 159. smythos.com, 160. www.linkedin.com, 161. www.linkedin.com, 162. www.itbrew.com, 163. www.bradley.com, 164. www.linkedin.com, 165. www.linkedin.com, 166. www.reuters.com, 167. www.reuters.com, 168. www.reuters.com, 169. www.linkedin.com, 170. 365datascience.com, 171. www.reuters.com, 172. www.reuters.com, 173. www.reuters.com, 174. atlastecnologico.com, 175. atlastecnologico.com, 176. www.linkedin.com, 177. www.linkedin.com, 178. atlastecnologico.com, 179. atlastecnologico.com, 180. www.reuters.com, 181. www.reuters.com, 182. www.reuters.com, 183. www.signalfire.com, 184. www.signalfire.com, 185. blogs.psico-smart.com, 186. blogs.psico-smart.com, 187. www.womentech.net, 188. fortune.com, 189. www.okoone.com, 190. www.okoone.com, 191. www.okoone.com, 192. www.bamboohr.com, 193. www.signalfire.com, 194. www.signalfire.com, 195. digitaldefynd.com, 196. www.reuters.com, 197. smythos.com, 198. smythos.com, 199. www.signalfire.com, 200. www.signalfire.com, 201. pg-p.ctme.caltech.edu, 202. 365datascience.com, 203. 365datascience.com, 204. www.bamboohr.com, 205. fortune.com, 206. www.thestepstonegroup.com, 207. www.thestepstonegroup.com, 208. atlastecnologico.com, 209. atlastecnologico.com, 210. www.linkedin.com, 211. fortune.com, 212. www.paychex.com, 213. www.lurnable.com, 214. 365datascience.com, 215. bidenwhitehouse.archives.gov, 216. www.forbes.com, 217. 365datascience.com, 218. www.reuters.com, 219. www.reuters.com, 220. www.reuters.com, 221. www.ft.com, 222. m.economictimes.com, 223. smythos.com, 224. smythos.com, 225. smythos.com, 226. fortune.com, 227. www.dice.com, 228. www.dice.com, 229. www.linkedin.com, 230. www.forbes.com, 231. bidenwhitehouse.archives.gov, 232. www.reddit.com, 233. www.pymnts.com, 234. www.linkedin.com, 235. www.reuters.com, 236. www.thestepstonegroup.com, 237. smythos.com, 238. smythos.com, 239. www.ft.com, 240. www.reuters.com, 241. www.womentech.net, 242. 365datascience.com, 243. 365datascience.com, 244. 365datascience.com, 245. www.reuters.com, 246. 365datascience.com, 247. pg-p.ctme.caltech.edu, 248. www.reuters.com, 249. smythos.com, 250. www.signalfire.com, 251. digitaldefynd.com, 252. www.reuters.com, 253. www.linkedin.com, 254. www.signalfire.com, 255. www.signalfire.com, 256. www.reuters.com, 257. www.ft.com, 258. 365datascience.com, 259. 365datascience.com, 260. www.linkedin.com, 261. 365datascience.com