- Οι ΗΠΑ διαθέτουν τους υψηλότερους μισθούς στην AI/data science παγκοσμίως, με τον μέσο ετήσιο συνολικό μισθό για έναν επιστήμονα δεδομένων στις ΗΠΑ περίπου 156.790$, συμπεριλαμβανομένου βασικού μισθού και μπόνους.
- Στις ΗΠΑ, οι κύριοι κόμβοι της βιομηχανίας προσφέρουν ακόμα υψηλότερες αποδοχές: Νέα Υόρκη περίπου 160.000$ ετησίως, ενώ το Σαν Φρανσίσκο ξεπερνά τα 178.000$.
- Στον Καναδά, οι μισθοί AI είναι ισχυροί αλλά χαμηλότεροι από τις ΗΠΑ, με κατά μέσο όρο περίπου 73.600$ ετησίως και γύρω στα 75.000$ το Τορόντο.
- Στην Ευρώπη, η Ελβετία ξεχωρίζει με περίπου 143.360$, η Δυτική Ευρώπη πλησιάζει τα 80–85k$ (UK ~80k$, Γερμανία ~85.115$), ενώ η Ανατολική Ευρώπη είναι χαμηλότερη (Ρουμανία ~45.531$, Βουλγαρία ~47.425$).
- Στην Ασία, οι μισθοί AI ποικίλλουν σημαντικά: Ιαπωνία ~54.105$, Κίνα ~60.000$, ενώ η Ινδία ~16.759$ ετησίως.
- OpenAI: ο μέσος συνολικός μισθός ML Engineer στις ΗΠΑ περίπου 875.000$ ετησίως, με L2 ~238.000$ και L6 ~1,34 εκατομμύριο, και κορυφαίοι ερευνητές λαμβάνουν >10 εκ.$/έτος σύμφωνα με το Reuters.
- Google DeepMind: ο μέσος μισθός στο Λονδίνο για ερευνητές AI με bonus ~295.000£, και πακέτα αποδοχών έως 20 εκ.$/έτος για κορυφαίους ερευνητές, με ακραίες περιπτώσεις όπως η εξαγορά του Geoff Hinton με άνω των 100 εκ.$.
- Meta AI: φημολογείται ότι προσφέρει έως 10–25 εκ.$ συνολικά πακέτα σε κορυφαίο ταλέντο, και ο Zuckerberg φέρεται να προσέγγιζε με προσφορές 10 εκ.$ ή περισσότερα.
- Microsoft: ένας ηγέτης AI επιπέδου Partner μπορεί να έχει συνολικές απολαβές άνω του 1 εκ.$/έτος, ενώ ένας ερευνητής στο επίπεδο 66 μπορεί να λαμβάνει ~300.000$, με το Microsoft OpenAI να διατηρεί σημαντική συνεργασία (>10 δισ.$).
Εισαγωγή
Ο τομέας της τεχνητής νοημοσύνης (AI) γνωρίζει άνθηση, όπως και οι αμοιβές για τους επαγγελματίες του. Οι ειδικοί στην AI – συμπεριλαμβανομένων μηχανικών μηχανικής μάθησης, επιστημόνων δεδομένων, ερευνητών AI, προγραμματιστών λογισμικού με επίκεντρο την AI και σχετικών ρόλων – είναι από τα πιο περιζήτητα ταλέντα στη σημερινή αγορά τεχνολογίας. Αυτή η αναφορά παρέχει μια λεπτομερή επισκόπηση των τρεχουσών τάσεων αμοιβών (2024–2025) για επαγγελματίες AI σε σημαντικές περιοχές, ρόλους και βιομηχανίες. Εξετάζουμε πώς το επίπεδο εμπειρίας και ο τομέας (από τις μεγάλες τεχνολογικές εταιρείες και startups μέχρι την ακαδημαϊκή κοινότητα και το δημόσιο) επηρεάζουν την αποζημίωση, και επισημαίνουμε σημαντικά σημεία αναφοράς σε κορυφαίους οργανισμούς AI (π.χ. OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research). Επίσης, συζητούμε τον αντίκτυπο της αυξημένης ζήτησης για AI, των ελλείψεων ταλέντου, της απομακρυσμένης εργασίας και οικονομικών παραγόντων (όπως ο πληθωρισμός και οι τοπικές τεχνολογικές εκρήξεις) στις αμοιβές. Καθ’ όλη τη διάρκεια, συμπεριλαμβάνουμε τα πιο πρόσφατα δεδομένα (π.χ. από Glassdoor, Levels.fyi, Payscale) και πρόσφατα νέα ή σχόλια εμπειρογνωμόνων για τις αμοιβές στην AI, συμπεριλαμβανομένων αποσπασμάτων από παρατηρητές της βιομηχανίας.
Παγκόσμιες Τάσεις Αμοιβών ανά Περιοχή (2024–2025)
Βόρεια Αμερική (Η.Π.Α. & Καναδάς): Οι αμοιβές για ειδικούς στην AI είναι οι υψηλότερες στη Βόρεια Αμερική, ειδικά στις Ηνωμένες Πολιτείες. Μια ανάλυση αμοιβών επιστημόνων δεδομένων ανέφερε ότι ο μέσος ετήσιος συνολικός μισθός για έναν επιστήμονα δεδομένων στις Η.Π.Α. είναι περίπου $156.790 (συμπεριλαμβανομένου βασικού μισθού και μπόνους) [1]. Αυτό είναι περίπου το διπλάσιο απ’ ό,τι σε πολλές άλλες περιοχές. Τα μεγάλα τεχνολογικά κέντρα των Η.Π.Α. (Silicon Valley, Νέα Υόρκη, Σιάτλ, κ.α.) βλέπουν τον σκληρότερο ανταγωνισμό και τις υψηλότερες προσφορές – για παράδειγμα, οι επιστήμονες δεδομένων στη Νέα Υόρκη λαμβάνουν κατά μέσο όρο περίπου $160.000 ετησίως, ενώ το Σαν Φρανσίσκο ξεπερνά τα $178.000 [2]. Αντίθετα, οι αμοιβές AI στον Καναδά, αν και ισχυρές για την περιοχή, είναι χαμηλότερες από τις Η.Π.Α. (περίπου $73.600 κατά μέσο όρο στον Καναδά [3], με ~$75k στο Τορόντο [4]). Παρ’ όλα αυτά, και οι δύο χώρες υπερβαίνουν κατά πολύ τους παγκόσμιους μέσους όρους. Το υψηλό κόστος ζωής και η έντονη ζήτηση στον τεχνολογικό τομέα της Βόρειας Αμερικής βοηθούν στην ενίσχυση αυτών των μισθών. Αξιοσημείωτο είναι ότι ακόμα και εντός των Η.Π.Α., πόλεις στην Καλιφόρνια και στα βορειοανατολικά προσφέρουν επιπλέον αμοιβή (π.χ. οι ρόλοι AI στην Καλιφόρνια πληρώνονται ~14% πάνω από το μέσο όρο των Η.Π.Α.) [5].
Ευρώπη: Η αποζημίωση για την τεχνητή νοημοσύνη στην Ευρώπη παρουσιάζει μεγάλες διακυμάνσεις μεταξύ των δυτικών και ανατολικών περιοχών. Οι κορυφαίες οικονομίες της Δυτικής Ευρώπης έχουν ισχυρούς αλλά χαμηλότερους μισθούς σε σύγκριση με τις ΗΠΑ – για παράδειγμα, ο μέσος μισθός AI/data science στη Γερμανία είναι περίπου $85,000 (USD) [6], ενώ στο Ηνωμένο Βασίλειο κυμαίνεται γύρω στα $80,000 [7] (με επιστήμονες δεδομένων στο Λονδίνο να φτάνουν έως ~$92k περιλαμβάνοντας τα μπόνους [8]). Την ίδια στιγμή, η Ελβετία ξεχωρίζει με εξαιρετικά υψηλούς αριθμούς – με μέσο όρο $143,360 για data scientists (αντανακλώντας το υψηλό κόστος ζωής και τους τομείς χρηματοοικονομικών/τεχνολογίας της Ελβετίας) [9]. Αντιθέτως, οι μισθοί σε μέρη της Ανατολικής Ευρώπης είναι πολύ χαμηλότεροι: π.χ. ο μέσος όρος στη Ρουμανία είναι περίπου $45,531 και στη Βουλγαρία γύρω στα $47,425 [10], λιγότερο από το ένα τρίτο των επιπέδων του ΗΒ/Γερμανίας. Αυτές οι διαφορές αντικατοπτρίζουν ευρύτερες οικονομικές ανισότητες – αν και αξίζει να σημειωθεί ότι οι χαμηλότερες αμοιβές στην Ανατολική Ευρώπη αντισταθμίζονται εν μέρει από το χαμηλότερο κόστος ζωής και την μικρότερη διαθέσιμη βάση δεδομένων (που μπορεί να επηρεάζει το μέσο όρο) [11]. Συνολικά, η Δυτική Ευρώπη προσφέρει ανταγωνιστικές (αν και όχι αστρονομικές) αμοιβές για ειδικούς στην τεχνητή νοημοσύνη, ενώ η Ανατολική Ευρώπη υστερεί αλλά πλησιάζει καθώς αναπτύσσονται τα τοπικά οικοσυστήματα τεχνολογίας.
Μέσοι ετήσιοι μισθοί data science/AI στην Ευρώπη ανά χώρα (2025). Οι χώρες της Δυτικής Ευρώπης όπως το Ηνωμένο Βασίλειο ($80k) και η Γερμανία ($85k) προσφέρουν σημαντικά υψηλότερες αμοιβές για ρόλους AI από χώρες της Ανατολικής Ευρώπης όπως η Ρουμανία ($45k) και η Βουλγαρία ($47k) [12] [13]. Η Ελβετία ξεπερνά κατά πολύ την υπόλοιπη Ευρώπη με μέσο μισθό AI περίπου $143k [14], αντανακλώντας την υψηλού κόστους οικονομία και τη μεγάλη ζήτηση σε τομείς όπως τα χρηματοοικονομικά.
Ασία: Το τοπίο των μισθών στην Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) στην Ασία είναι εξαιρετικά ετερογενές. Γενικά, οι μισθοί στα τεχνολογικά κέντρα της Ανατολικής Ασίας είναι μέτριοι – για παράδειγμα, ο μέσος μισθός AI/data science στην Ιαπωνία είναι περίπου $54.000 (¥6,4 εκατομμύρια) [15], ενώ ο μέσος μισθός στην Κίνα είναι περίπου $57.000 (περίπου CN¥450.000) [16]. Αυτοί οι αριθμοί είναι πολύ υψηλότεροι από τους μισθούς στις αναπτυσσόμενες ασιατικές οικονομίες, αλλά εξακολουθούν να είναι σημαντικά χαμηλότεροι από τα επίπεδα των ΗΠΑ/Ευρώπης. Από την άλλη πλευρά, αναδυόμενες δυνάμεις στον τεχνολογικό εργατικό δυναμικό όπως η Ινδία έχουν πολύ χαμηλότερες απολαβές: ο μέσος μισθός ειδικού AI στην Ινδία είναι μόνο περίπου $16.759 ετησίως [17] – οι entry-level μηχανικοί AI εκεί ξεκινούν συχνά από ₹5–8 lakh (~$6–10k) [18]. Ακόμη και με την είσοδο πολυεθνικών εταιρειών στην Ινδία που έχουν αυξήσει τους μισθούς τα τελευταία χρόνια, ένας έμπειρος μηχανικός AI στην Ινδία μπορεί να κερδίζει ₹15–25 lakh (≈$18k–$30k) ετησίως [19], ένα κλάσμα των δυτικών μισθών. Το χάσμα είναι εμφανές: ένας μηχανικός AI στις ΗΠΑ (μέσος όρος ~$145k) κερδίζει σχεδόν 10 φορές περισσότερα από κάποιον στην Ινδία [20]. Στην Ασία, μικρότερες αναπτυγμένες οικονομίες όπως η Σιγκαπούρη (δεν εμφανίζεται στο γράφημα) προσφέρουν επίσης υψηλούς μισθούς σε σχέση με το μέγεθος τους, λόγω της συγκεντρωμένης ζήτησης. Το φάσμα στην Ασία αντικατοπτρίζει τα διαφορετικά επίπεδα οικονομικής ανάπτυξης – από ανταγωνιστικούς διεθνώς μισθούς σε Ιαπωνία/Κίνα μέχρι πιο κοστολογημένες απολαβές σε Ινδία ή Νοτιοανατολική Ασία. Οι επιχειρήσεις αντιλαμβάνονται ολοένα και περισσότερο αυτές τις διαφορές και συχνά αξιοποιούν τα φτηνότερα ταλέντα, παρόλο που κορυφαίοι περιφερειακοί ειδικοί μπορούν να διεκδικήσουν υψηλές αμοιβές αν εργάζονται για παγκόσμιες εταιρείες.
Μέσοι ετήσιοι μισθοί AI/Data Scientist στην Ασία (2025). Οι ανεπτυγμένες ασιατικές οικονομίες εμφανίζουν μέτριους μισθούς στην ΤΝ (~$54k στην Ιαπωνία, ~$56k στην Κίνα), ενώ οι αναδυόμενες αγορές προσφέρουν πολύ χαμηλότερες απολαβές (π.χ. ~$17k στην Ινδία) [21] [22]. Αυτές οι ανισότητες αναδεικνύουν τις περιφερειακές οικονομικές διαφορές – ταλαντούχοι επαγγελματίες ΤΝ στην Ινδία και σε παρόμοιες αγορές εξακολουθούν να έχουν μεγάλη ζήτηση, αλλά τα τοπικά επίπεδα μισθών δεν συγκρίνονται ακόμη με τα δυτικά ή τα ανατολικοασιατικά πρότυπα.
Χώρα (Περιοχή) | Μέσος Όρος | Μισθός (USD)Εύρος Μισθού (USD) |
---|---|---|
Ηνωμένες Πολιτείες (Β.Α.) | $156,790 [23] | ~$130,000 – $189,000 [24] |
Καναδάς (Β.Α.) | $73,607 [25] | ~$60,000 – $93,000 [26] [27] |
Ηνωμένο Βασίλειο (ΕΕ) | $79,978 [28] | ~$50,000 – $90,000 [29] |
Γερμανία (ΕΕ) | $85,115 [30] | ~$67,500 – $90,000 [31] [32] |
Ελβετία (ΕΕ) | $143,360 [33] | ~$120,000 – $153,000 [34] |
Ιαπωνία (Ασία) | $54,105 [35] | ~$40,000 – $68,000 [36] |
Κίνα (Ασία) | ~$60,000 [37] | (≈CN¥450,000 ανά έτος) [38] |
Ινδία (Ασία) | $16,759 <a href=”https://365datascience.com/career-advice/data-science-salaries-around-the-world/#:~:text=nothing” target=”_blank” rel= Πηγές: Δεδομένα αυτοαναφοράς του Glassdoor συνοψισμένα από το 365DataScience [39] [40], Analytics Insight μέσω CalTech CTME [41]. Τα στοιχεία περιλαμβάνουν τον βασικό μισθό συν τα μπόνους.Οι πραγματικοί μισθοί διαφέρουν ανάλογα με την εμπειρία και την πόλη (π.χ.μισθοί σε μεγάλες πόλεις των Η.Π.Α.οι πόλεις είναι υψηλότερες από τον εθνικό μέσο όρο).Άλλες Περιοχές: Εκτός της Βόρειας Αμερικής, της Ευρώπης και της Ασίας, τα δεδομένα για τους μισθούς ΑΙ είναι πιο περιορισμένα, αλλά υποδηλώνουν αυξανόμενες ευκαιρίες. Στην Αυστραλία, οι μέσοι μισθοί για data science φτάνουν περίπου τα $79,000 (AUD ~$120k) [42], αντίστοιχα με τα ευρωπαϊκά επίπεδα. Η Μέση Ανατολή έχει αρχίσει να προσφέρει ελκυστικά πακέτα ώστε να προσελκύσει ταλέντα στην τεχνητή νοημοσύνη (συχνά αφορολόγητα)· για παράδειγμα, χώρες όπως τα Ηνωμένα Αραβικά Εμιράτα και το Ισραήλ έχουν επενδύσει σε AI hubs και μπορούν να προσφέρουν ανταγωνιστικούς μισθούς (αν και τα ακριβή ποσά διαφέρουν σημαντικά). Στην Αφρική, οι μισθοί είναι γενικά πολύ χαμηλότεροι – π.χ. στη Νότια Αφρική ο μέσος data scientist λαμβάνει περίπου $44,436 [43], ενώ στην Αίγυπτο είναι μόλις $14,368 [44]. Αυτές οι διαφορές αναδεικνύουν μια παγκόσμια τάση: Η τεχνογνωσία στην ΤΝ εξασφαλίζει υψηλότερη αμοιβή παντού, αλλά οι τοπικές οικονομικές συνθήκες και το επίπεδο ωριμότητας της ζήτησης επηρεάζουν σημαντικά τα απόλυτα επίπεδα μισθών. Αξιοσημείωτο είναι ότι όταν λαμβάνεται υπόψη η αγοραστική δύναμη, ορισμένες από αυτές τις διαφορές μειώνονται· καθώς μια έκθεση συμβουλεύει, να συνυπολογίζετε το κόστος ζωής μαζί με το μισθό, αφού “ένα δολάριο στη Νέα Υόρκη έχει διαφορετική αγοραστική δύναμη σε σύγκριση με ένα δολάριο στη Βομβάη ή την Ανατολική Ευρώπη” [45] [46]. (Δείτε τον Πίνακα 1 παρακάτω για μια σύνοψη των μέσων μισθών σε AI/Data Science ανά χώρα.) Πίνακας 1. Μέσος Ετήσιος Μισθός Ειδικών Τεχνητής Νοημοσύνης / Data Scientists, Επιλεγμένες Χώρες (2024–25) [47] [48] Όπως φαίνεται παραπάνω, οι μισθοί στη Βόρεια Αμερική ηγούνται παγκοσμίως (με τις Η.Π.Α. να προηγούνται κατά πολύ), ενώ η Δυτική Ευρώπη και οι ανεπτυγμένες ασιατικές χώρες σχηματίζουν μια μεσαία βαθμίδα και οι αναπτυσσόμενες περιοχές προσφέρουν χαμηλότερες αποδοχές για ειδικούς στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Ωστόσο, η ανάπτυξη της ζήτησης είναι παγκόσμια – ακόμη και περιοχές με χαμηλότερες αποδοχές βλέπουν ραγδαία αύξηση στις προσλήψεις και στους μισθούς της ΤΝ από έτος σε έτος καθώς διαδίδεται η υιοθέτηση της ΤΝ [49] [50]. Για παράδειγμα, το εργατικό δυναμικό ΤΝ της Ινδίας είναι ένα από τα μεγαλύτερα στον κόσμο (~600.000 επαγγελματίες) και αναμένεται να διπλασιαστεί έως το 2027, γεγονός που οδηγεί τους μισθούς προς τα πάνω (μαζί με ένα σημαντικό έλλειμμα ταλέντου που εξακολουθεί να υπάρχει) [51] [52]. Στην Ευρώπη, οι αναφορές δεξιοτήτων γενετικής ΤΝ σε αγγελίες εργασίας αυξήθηκαν κατά 330% από το 2019 έως το 2024, αντανακλώντας την εκρηκτική ζήτηση που θα ασκήσει πιέσεις για αύξηση των αποδοχών [53] [54]. Έτσι, ενώ οι περιφερειακές διαφορές αποδοχών παραμένουν, η γενική τάση είναι μια ισχυρή αύξηση στους μισθούς ΤΝ σε όλες τις μεγάλες αγορές καθώς οι οργανισμοί παντού ανταγωνίζονται για ταλέντα στην ΤΝ. Ανάλυση Μισθών ανά Ρόλο και ΕμπειρίαΑνά ρόλο: Διαφορετικές θέσεις εργασίας στην ΤΝ συνοδεύονται από διαφορετικά εύρη μισθών, ανάλογα με τις αρμοδιότητες και τη σπανιότητα των δεξιοτήτων. Σε γενικές γραμμές, ρόλοι που περιλαμβάνουν πιο εξειδικευμένη ή ερευνητική εργασία (π.χ. ερευνητές ΤΝ) ή έχουν άμεσο αντίκτυπο στα έσοδα από προϊόντα (π.χ. μηχανικοί μηχανικής μάθησης σε μεγάλες τεχνολογικές εταιρείες) τείνουν να αμείβονται υψηλότερα από πιο γενικούς ρόλους. Παρακάτω παρουσιάζονται μερικοί βασικοί ρόλοι και τα συνήθη επίπεδα μισθών τους:
Ανά επίπεδο εμπειρίας: Η εμπειρία είναι ένας σημαντικός παράγοντας στην αμοιβή στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Όπως στις περισσότερες καριέρες, οι επαγγελματίες που ξεκινούν την καριέρα τους λαμβάνουν σημαντικά χαμηλότερους μισθούς σε σύγκριση με εκείνους σε μεσαίο ή ανώτερο επίπεδο – ωστόσο, στην ΤΝ, ακόμη και ο αρχικός μισθός μπορεί να είναι αρκετά υψηλός σε σύγκριση με τα εθνικά μέσα, και η καμπύλη εξέλιξης είναι απότομη. Στις Ηνωμένες Πολιτείες, τα δεδομένα του Glassdoor δείχνουν ότι ένας εισερχόμενος (0–1 έτος) data scientist μπορεί να αναμένει συνολικές αποδοχές γύρω στα $117,000 [83]. Καθώς αποκτούν μερικά χρόνια εμπειρίας, οι αποδοχές αυξάνονται γρήγορα – όσοι έχουν 4–6 χρόνια εμπειρία κερδίζουν κατά μέσο όρο γύρω στα $141,000 [84], ενώ στα 7–9 χρόνια (ανώτερο επίπεδο ατομικού συνεργάτη) περίπου $153,000 [85]. Εξειδικευμένοι επαγγελματίες με μεγάλη εμπειρία (10+ χρόνια) ή όσοι βρίσκονται σε ηγετικές θέσεις μπορούν να πλησιάσουν ή να ξεπεράσουν τα $180–190k σε θέσεις data science [86]. Στην πραγματικότητα, ο μέσος όρος για όσους έχουν 15+ χρόνια εμπειρίας ήταν σχεδόν $190,000 στις ΗΠΑ, σύμφωνα με μια ανάλυση [87]. Αυτή η πορεία – με τον μισθό να σχεδόν διπλασιάζεται από το αρχικό στο ανώτερο επίπεδο – αποτελεί ένα ισχυρό κίνητρο για τους επαγγελματίες της ΤΝ να παραμείνουν και να εξελιχθούν στον τομέα. Είναι ένας «μεγάλος ενισχυτής κινήτρων», όπως σημείωσε η έκθεση της 365DataScience, που τονίζει τη «σημασία της επιμονής» στην οικοδόμηση μιας καριέρας [88] [89]. Για μηχανικούς AI και ερευνητές, παρατηρείται ένα παρόμοιο (ή ακόμα πιο έντονο) μοτίβο. Ένας entry-level μηχανικός μηχανικής μάθησης (νέος απόφοιτος σε κορυφαία τεχνολογική εταιρεία) μπορεί να έχει συνολικές αποδοχές γύρω στα $150k–$200k, ενώ ένας ML μηχανικός ή ερευνητής επιστήμονας με δεκαετή εμπειρία στην ίδια εταιρεία θα μπορούσε να κερδίζει πάνω από $300k ετησίως συνολικά (συμπεριλαμβανομένων μετοχών). Για παράδειγμα, ένας principal ή lead data scientist στις ΗΠΑ μπορεί να κερδίζει πάνω από $240,000 ετησίως [90], ενώ ένας κορυφαίος “Distinguished” μηχανικός ή ερευνητής AI (15+ χρόνια, σε μεγάλη εταιρεία) μπορεί να φτάσει σε πακέτα αποδοχών $500k+ (περισσότερα για αυτές τις ακραίες περιπτώσεις στην επόμενη ενότητα). Αντίθετα, όσοι βρίσκονται στο entry-level με δεξιότητες AI, αν και αμείβονται καλά, μπορεί να κερδίζουν γύρω στα $100k (που είναι υψηλό για πολλούς κλάδους, αλλά μόνο ένα μικρό μέρος σε σχέση με τους κορυφαίους βετεράνους). Αξίζει επίσης να σημειωθεί ότι η πορεία καριέρας παίζει ρόλο: όσοι μετακινούνται σε θέσεις διοίκησης ή ηγετικές θέσεις (π.χ. επικεφαλής ομάδας AI, διευθυντές AI) μπορούν να διαπραγματευτούν ακόμη υψηλότερους μισθούς από ό,τι μεμονωμένοι μηχανικοί με ανάλογη εμπειρία. Ωστόσο, το 2024 παρατηρήθηκε μια ενδιαφέρουσα τάση καθώς ορισμένοι διευθυντικοί μισθοί μειώθηκαν ελαφρώς στους τομείς των data/AI [91] (ίσως λόγω αναδιαρθρώσεων και αυξημένης προσοχής σχετικά με την προσθήκη διευθυντικών εξόδων). Παρόλα αυτά, έμπειρα στελέχη AI (π.χ. 10+ χρόνια εμπειρίας επί των οποίων και σε ηγετικές θέσεις) μπορούν να κερδίζουν πολύ υψηλές αμοιβές, ειδικά σε μεγάλες τεχνολογικές εταιρείες ή startups-μονόκερους – συχνά συγκρίσιμες με ανώτερα ICs συν premium διοίκησης. Για παράδειγμα, ο τίτλος “Head of Machine Learning” είχε παγκόσμιο μέσο μισθό περίπου $336,500 το 2024 (αν και από μικρό δείγμα) [92]. Παρόμοια, ρόλοι όπως “Director of Machine Learning” βρίσκονταν γύρω στα $205,800 μέση τιμή παγκοσμίως [93]. Αυτά τα στοιχεία δείχνουν ότι η άνοδος στην ιεραρχία για να ηγηθείς προσπαθειών AI μπορεί να είναι εξαιρετικά κερδοφόρα. Παράδειγμα πρώιμης σταδιοδρομίας vs. ανώτερης εμπειρίας: Για να το κάνουμε πιο συγκεκριμένο, ας εξετάσουμε τους μηχανικούς λογισμικού σε μια εταιρεία με επίκεντρο την Τεχνητή Νοημοσύνη, όπως η OpenAI. Σύμφωνα με τα δεδομένα του Levels.fyi, ένας L2 (entry-level) Μηχανικός Λογισμικού στην OpenAI έχει απολαβές γύρω στα $238K, ενώ ένα πακέτο για έναν L6 (senior/staff) Μηχανικό Λογισμικού φτάνει περίπου τα $1.34M ετησίως [94]. Το ανώτερο αυτό επίπεδο προφανώς αντιστοιχεί σε κάποιον με δέκα ή περισσότερα χρόνια εμπειρίας και εξαιρετική απόδοση. Η διάμεση αμοιβή στην OpenAI σε όλα τα επίπεδα αναφέρθηκε γύρω στα ~$875K [95], δείχνοντας πόσο πολύ επηρεάζεται ο μέσος όρος από τους υψηλόμισθους του ανώτερου επιπέδου. Αν και η OpenAI αποτελεί εξαίρεση στην κλίμακα των αμοιβών, αποτελεί παράδειγμα του πώς οι απολαβές ενός ειδικού στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να εκτοξευθούν στα ανώτατα επίπεδα εμπειρίας και ευθύνης. Συνοψίζοντας, οι ειδικοί στην ΤΝ βλέπουν σημαντική αύξηση αμοιβών με την εμπειρία. Οι νέοι επαγγελματίες ήδη αμείβονται υψηλότερα από πολλές άλλες ειδικότητες, αλλά όσοι φτάσουν σε ανώτερα επίπεδα ατομικού συνεισφέροντος ή σε ηγετικούς ρόλους στην ΤΝ, μπορούν να δουν τις απολαβές τους να πολλαπλασιάζονται. Αυτό ενισχύεται από το γεγονός ότι πολλές εταιρείες χρησιμοποιούν αποζημίωση μετοχικού κεφαλαίου – που σημαίνει ότι ένα ανώτερο στέλεχος που ξεκίνησε νωρίς σε μια επιτυχημένη εταιρεία ΤΝ μπορεί τώρα να έχει μετοχές αξίας εκατομμυρίων. Αργότερα σε αυτήν την αναφορά, θα εξερευνήσουμε πώς παίζει αυτός ο μηχανισμός στις μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας και στα κορυφαία εργαστήρια, όπου έμπειροι ειδικοί στην ΤΝ διεκδικούν πρωτοφανείς αμοιβές. Διαφορές Τομέων: Big Tech vs Startups vs Ακαδημαϊκός Χώρος vs ΆλλοιΗ τεχνογνωσία στην ΤΝ είναι απαραίτητη σχεδόν σε κάθε τομέα, αλλά δεν πληρώνονται όλοι οι τομείς το ίδιο. Υπάρχουν έντονες διαφορές στις αμοιβές, ανάλογα με το αν κάποιος εργάζεται σε μια μεγάλη εταιρεία τεχνολογίας, σε startup, σε ακαδημαϊκό ίδρυμα, σε εταιρεία χρηματοοικονομικών, στον τομέα της υγείας, το δημόσιο κ.τ.λ. Παρακάτω αναλύουμε μερικές βασικές τάσεις στις αμοιβές για ειδικούς στην ΤΝ, ανά τομέα:
Συνοψίζοντας, το πού εργάζεστε έχει τεράστια σημασία για τις απολαβές στην Τεχνητή Νοημοσύνη (AI). Οι μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας και ο χρηματοοικονομικός τομέας μπορούν να κάνουν τους επαγγελματίες της AI εκατομμυριούχους· οι νεοφυείς επιχειρήσεις ίσως προσφέρουν υψηλές προοπτικές ανάπτυξης αλλά ελαφρώς χαμηλότερες τρέχουσες απολαβές (με σημαντικές εξαιρέσεις για εκείνες που έχουν χρηματοδοτηθεί καλά)· η ακαδημία/κυβέρνηση προσφέρει νοητικά οφέλη αλλά απαιτεί μείωση αποδοχών. Πολλοί ειδικοί στην AI αποφασίζουν τον τομέα σύμφωνα με προσωπικές προτεραιότητες (π.χ. άμεσα κέρδη vs. ελευθερία στην έρευνα vs. επίδραση σε δημόσια πολιτική). Ωστόσο, παρατηρείται κάποια σύγκλιση: παραδοσιακές βιομηχανίες όπως οι τηλεπικοινωνίες, η ασφάλιση και η συμβουλευτική ανεβάζουν τις αμοιβές ώστε να προσελκύσουν ταλέντα AI, μειώνοντας το χάσμα με τον τεχνολογικό τομέα [126] [127]. Για παράδειγμα, συμβουλευτικές εταιρείες πλέον δημιουργούν δυναμικές ομάδες AI και πληρώνουν αδρά τους data scientists επειδή χρειάζονται να συμβουλεύουν πελάτες σε θέματα AI [128]. Το συνολικό αποτέλεσμα είναι ότι οι ειδικοί AI έχουν πληθώρα επιλογών – και πολλοί επιλέγουν να μεταπηδούν ανάμεσα σε τομείς (π.χ. να ξεκινήσουν στην ακαδημία, να μετακινηθούν στη μεγάλη τεχνολογία ή μια νεοφυή επιχείρηση, ίσως αργότερα να εργαστούν στην κυβέρνηση) κατά την καριέρα τους, αξιοποιώντας τις πολύτιμες δεξιότητές τους με διαφορετικούς τρόπους. Δείκτες Κορυφαίων Εταιρειών: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft, κ.ά.Ένας διαφωτιστικός τρόπος για να κατανοήσει κανείς τα άκρα των μισθών στην AI είναι να εξετάσει σημαντικές εταιρείες και εργαστήρια γνωστά για το έργο τους στην AI. Αυτά περιλαμβάνουν αφιερωμένες ερευνητικές επιχειρήσεις στην AI και τμήματα AI μεγάλων τεχνολογικών εταιρειών. Εδώ, παρουσιάζουμε δείκτες μισθών και αναφορές από μερικούς βασικούς παίκτες:
Συμπερασματικά, το ανώτατο όριο των αμοιβών στην ΤΝ επαναπροσδιορίζεται διαρκώς από μια χούφτα βασικών εταιρειών. Από το 2024–2025, ορισμένα συγκεκριμένα σημεία αναφοράς είναι:
Αυτοί οι αριθμοί μπορεί να ακούγονται απίστευτοι, αλλά αντικατοπτρίζουν την πραγματικότητα μιας “σπανιότητας ταλέντου” σε ένα τεχνολογικό πεδίο που οι ηγέτες πιστεύουν ότι θα διαμορφώσει το μέλλον ολόκληρων βιομηχανιών. Όπως το έθεσε μια ανάλυση: “το κορυφαίο ταλέντο στην ΤΝ πλέον απαιτεί ένα τίμημα που παλιότερα προοριζόταν για ολόκληρες εταιρείες” [159]. Η επόμενη ενότητα θα αναλύσει γιατί συμβαίνει αυτό – τη ζήτηση, την έλλειψη ταλέντου και πώς τάσεις όπως η απομακρυσμένη εργασία επηρεάζουν την κατάσταση. Κινητήριοι παράγοντες των τάσεων στους μισθούς: Ζήτηση στην ΤΝ, Έλλειψη Ταλέντου & Απομακρυσμένη ΕργασίαΟι εξαιρετικοί μισθοί και οι τάσεις που συζητούνται είναι συμπτώματα μεγαλύτερων δυνάμεων στην αγορά εργασίας της Τεχνητής Νοημοσύνης. Τρεις βασικοί μοχλοί είναι: η εκρηκτική ζήτηση για δεξιότητες AI (σε όλους τους κλάδους), η έλλειψη έμπειρου ανθρώπινου δυναμικού AI, και τα εξελισσόμενα πρότυπα εργασίας όπως η απομακρυσμένη εργασία που αυξάνει τον ανταγωνισμό. Εδώ αναλύουμε πώς κάθε παράγοντας επηρεάζει τις αμοιβές: Ραγδαία αύξηση της ζήτησης για δεξιότητες AI: Από το ορόσημο του ChatGPT στα τέλη του 2022 και το κύμα της γενετικής AI, η ζήτηση για ειδικούς AI έχει εκτοξευτεί. Εταιρείες όλων των ειδών – από τις Μεγάλες Τεχνολογικές μέχρι τράπεζες και λιανεμπόρους – τρέχουν να ενσωματώσουν την AI στα προϊόντα και την επιχειρησιακή τους λειτουργία [160] [161]. Αυτή η νοοτροπία “χρυσού πυρετού” (“χρειαζόμαστε ανθρώπους AI, χτες!”) έχει οδηγήσει σε πλειστηριασμούς μισθών για όποιον έχει αποδεδειγμένη τεχνογνωσία AI. Ανάλυση στο LinkedIn δείχνει ότι οι αγγελίες εργασίας AI εκτοξεύτηκαν: π.χ., οι θέσεις AI ως ποσοστό των τεχνολογικών θέσεων στις ΗΠΑ αυξήθηκαν από 8,8% το 2019 σε 14,3% στα μέσα του 2024 [162] [163]. Με κάθε κλάδο να προσλαμβάνει πλέον (οικονομικά, υγεία, βιομηχανία, συμβουλευτική κ.ά. στρατολογούν έντονα προσωπικό AI [164] [165]), ο αριθμός των ανοιχτών θέσεων υπερβαίνει κατά πολύ τον αριθμό των κατάλληλων υποψηφίων. Απλά οικονομικά: όταν η ζήτηση ξεπερνά την προσφορά, οι τιμές (μισθοί) ανεβαίνουν. Το πιο σημαντικό, η Τεχνητή Νοημοσύνη θεωρείται ως στρατηγική αναγκαιότητα – οι εταιρείες φοβούνται ότι θα μείνουν πίσω αν δεν μπορούν να αξιοποιήσουν την τελευταία λέξη της ΤΝ, οπότε επενδύουν επιθετικά σε ταλέντο. Αυτή η αίσθηση του επείγοντος μεταφράζεται σε πακέτα αμοιβών που θυμίζουν επαγγελματίες αθλητές ή αστέρες του Χόλιγουντ για τους κορυφαίους ειδικούς στην ΤΝ. Όπως δήλωσαν δώδεκα άτομα του χώρου στο Reuters, μετά την εμφάνιση του ChatGPT, η στρατολόγηση ερευνητών ΤΝ έχει «κλιμακωθεί σε επίπεδα επαγγελματιών αθλητών» [166]. Ένας λόγος είναι ότι οι εταιρείες θεωρούν πως ένας κορυφαίος ερευνητής ΤΝ μπορεί κυριολεκτικά να δημιουργήσει καινοτομίες αξίας δισεκατομμυρίων δολαρίων (η λεγόμενη έννοια του «μηχανικού 10x», μεγεθυμένη στον «ερευνητή 10.000x» στην ΤΝ [167]). Ο Sam Altman αστειεύτηκε σχετικά με τους «εκείνους τους ερευνητές των 10.000x» στο Twitter [168] – υπονοώντας ότι η συμβολή ενός ατόμου στην ΤΝ μπορεί να είναι πολλαπλάσια ανώτερη του μέσου όρου. Αν μια εταιρεία πιστεύει ότι η πρόσληψη ενός συγκεκριμένου ειδικού στην ΤΝ μπορεί να κρίνει την επιτυχία της, τότε θα πληρώσει σχεδόν οποιοδήποτε ποσό – όπως βλέπουμε με τις προσφορές άνω των 10 εκατ. δολαρίων. Ακόμα και πέρα από την ελίτ, η εκτεταμένη ζήτηση αυξάνει τους μισθούς σε όλα τα επίπεδα. Για παράδειγμα, μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις που ίσως δεν μπορούν να δώσουν εκατομμύρια, πρέπει να προσφέρουν πολύ ανταγωνιστικούς μισθούς (και προνόμια όπως ευέλικτη εργασία, ενδιαφέροντα έργα) για να προσελκύσουν μεσαίου επιπέδου μηχανικούς ΤΝ που ίσως έχουν προσφορές από την Google ή κάποιο ανερχόμενο startup. Αυτό ανεβάζει το μέσο μισθό χρόνο με τον χρόνο. Πράγματι, από το 2024, «οι καριέρες σχετικές με την ΤΝ είναι από τις πιο ανταποδοτικές, προσφέροντας ανταγωνιστικές απολαβές που αυξάνονται με την εμπειρία και την εξειδίκευση» [169]. Η άνθηση της Δημιουργικής ΤΝ (Generative AI) ειδικότερα έχει δημιουργήσει νέους ρόλους (π.χ. Prompt Engineer, LLM Developer) με υψηλές αμοιβές επειδή η ζήτηση αναδύθηκε τόσο γρήγορα που η προσφορά καθυστέρησε. Τον Απρίλιο του 2025, ο συνολικός μέσος μισθός εργασίας στον τομέα της ΤΝ αναφέρθηκε γύρω στα $160.000 ετησίως [170] – ένας πολύ υψηλός μέσος όρος, που αντικατοπτρίζει το πόσοι από αυτούς τους ρόλους βρίσκονται σε κλάδους με κορυφαίες αμοιβές. Έλλειψη Ταλέντου (Περιορισμένη Προσφορά): Παρόλο που πολλοί άνθρωποι εισέρχονται σε τομείς που σχετίζονται με την Τεχνητή Νοημοσύνη, πραγματικά έμπειροι ειδικοί στην ΤΝ (ειδικά όσοι έχουν προχωρημένα πτυχία ή σημαντική εμπειρία σε έργα) παραμένουν σχετικά σπάνιοι. Η σύγχρονη ΤΝ (deep learning, κ.λπ.) είναι ένας νέος τομέας – μόλις την τελευταία δεκαετία γνώρισε αλματώδη ανάπτυξη. Αυτό σημαίνει ότι η ομάδα επαγγελματιών με, για παράδειγμα, πάνω από 10 χρόνια εμπειρίας στο deep learning είναι πολύ μικρή. Ανάλογα με το ποιον ρωτήσετε, ο αριθμός των ανθρώπων παγκοσμίως που μπορούν να χτίσουν κορυφαία μοντέλα ΤΝ ανέρχεται μόλις στις χαμηλές χιλιάδες [171]. Πηγή του Reuters ανέφερε ότι η ελίτ ομάδα μπορεί να αποτελείται από μερικές δεκάδες έως μερικές εκατοντάδες άτομα που έχουν οδηγήσει σε μεγάλες καινοτομίες στα LLM [172]. Αυτή η ακραία σπανιότητα στην κορυφή μεγεθύνει τους μισθούς σε αυτό το επίπεδο: αυτοί είναι οι “σούπερ σταρ της ΤΝ” που μπορούν να επιλέξουν όποιον εργοδότη θέλουν. Γι’ αυτό οι εταιρείες αντιμετωπίζουν την πρόσληψη “σαν παρτίδα σκάκι” – σχεδιάζοντας προσεκτικά και επενδύοντας για να προσελκύσουν τα βασικά ταλέντα [173]. Ακόμη και σε λιγότερο εξειδικευμένα επίπεδα, πολλές αγγελίες εργασίας παραμένουν κενές. Μια έκθεση του Παγκόσμιου Οικονομικού Φόρουμ διαπίστωσε σημαντικό κενό ταλέντου στην Τεχνητή Νοημοσύνη παγκοσμίως, με τη ζήτηση να ξεπερνά κατά πολύ την προσφορά δεξιοτήτων σε πολλές χώρες [174] [175]. Σε περιοχές όπως η Ινδία, παρά το γεγονός ότι παράγονται πολλοί μηχανικοί, οι εταιρείες προβλέπουν 2,3 εκατομμύρια θέσεις εργασίας στην ΤΝ τα επόμενα 3 χρόνια χωρίς αρκετούς κατάλληλους υποψηφίους για να τις καλύψουν [176] [177]. Παρομοίως, η Ευρώπη δυσκολεύεται να κρατήσει τα ταλέντα στην ΤΝ (οι μισοί απόφοιτοι ΤΝ σε ορισμένες χώρες φεύγουν για τις ΗΠΑ) [178] [179]. Η έλλειψη ταλέντου αναγκάζει τις εταιρείες να κάνουν δύο πράγματα: να πληρώνουν περισσότερα για να αποκτήσουν το περιορισμένο ταλέντο και να εξετάζουν μη παραδοσιακές προσλήψεις (π.χ. να προσλαμβάνουν φυσικούς ή μαθηματικούς και να τους μετατρέπουν σε ερευνητές ΤΝ) [180] [181]. Η έλλειψη έχει οδηγήσει επίσης σε δημιουργικές προσεγγίσεις, όπως η δημιουργία εσωτερικών προγραμμάτων κατάρτισης (προγράμματα αναβάθμισης δεξιοτήτων) από εταιρείες και η αξιοποίηση διεθνούς προσέλκυσης ταλέντου. Όμως βραχυπρόθεσμα, το να ρίχνεις χρήματα στο πρόβλημα είναι η πιο γρήγορη λύση – εξ ου και οι τεράστιοι μισθοί. Όπως περιέγραψε η Ariel Herbert-Voss, τα εργαστήρια ΤΝ αντιμετωπίζουν τους εξειδικευμένους ειδικούς σαν πολύτιμα πιόνια σκακιού – χρειάζεσαι αρκετούς “πύργους” και “ίππους” και θα πληρώσεις όσο χρειαστεί για να μη σου λείπει κάποιο πιόνι [182]. Όσο η ΤΝ συνεχίζει να αποτελεί την τεχνολογία-ορόσημο της εποχής και η εξειδίκευση δεν μπορεί να παραχθεί αμέσως, τα σπάνια ταλέντα θα απολαμβάνουν μια αγορά πωλητή για τις δεξιότητές τους. Τηλεργασία και Παγκοσμιοποίηση Ταλέντου: Η άνοδος της τηλεργασίας και της υβριδικής εργασίας έχει προσθέσει μια νέα διάσταση στις τάσεις αμοιβών της τεχνητής νοημοσύνης. Από τη μια πλευρά, η τηλεργασία διευρύνει το πεδίο ταλέντου για τους εργοδότες – οι εταιρείες μπορούν να προσλαμβάνουν πέρα από τα γεωγραφικά τους όρια, συμπεριλαμβανομένων περιοχών με χαμηλότερες επικρατούσες αμοιβές. Αυτό θα μπορούσε να ασκήσει πτωτική πίεση στους μισθούς για ορισμένες θέσεις, εάν οι εταιρείες επιλέξουν να προσλάβουν απομακρυσμένα σε φθηνότερες αγορές. Πράγματι, κάποιες εταιρείες έχουν προσπαθήσει να πληρώνουν τους εργαζομένους βάσει του τοπικού κόστους ζωής (μισθοί ανάλογα με την τοποθεσία), το οποίο θεωρητικά θα μπορούσε να εξοικονομήσει χρήματα αν προσλαμβάνουν σε περιοχές με χαμηλότερο κόστος. Για παράδειγμα, μια εταιρεία μπορεί να προσλάβει έναν μηχανικό AI στην Ανατολική Ευρώπη ή στην Ινδία με ένα κλάσμα του μισθού στις ΗΠΑ. Ωστόσο, η τηλεργασία εντείνει επίσης τον παγκόσμιο ανταγωνισμό για ταλέντο, κάτι που σημαίνει ότι πλέον οι δεξιοί επαγγελματίες έχουν πρόσβαση στους εργοδότες με τους υψηλότερους μισθούς παγκοσμίως, όχι μόνο τοπικά. Στην πράξη, αυτό έχει οδηγήσει σε ανοδική πίεση στους μισθούς σε πολλές περιοχές, καθώς οι τοπικοί εργοδότες πρέπει να ανταγωνιστούν ξένες προσφορές. Βλέπουμε ενδείξεις ότι τα μισθολογικά χάσματα βάσει τοποθεσίας στενεύουν. Μια μελέτη αμοιβών νεοφυών επιχειρήσεων του 2024 βρήκε ότι το 85% των startups εξακολουθούν να προσαρμόζουν τους μισθούς ανά τοποθεσία, αλλά οι πόλεις εκτός των παραδοσιακών κέντρων έχουν κλείσει γρήγορα τη διαφορά – π.χ. το Μαϊάμι και η Σαρλότ προσφέρουν πλέον περίπου 85–90% των μισθών του Σαν Φρανσίσκο για τεχνολογικές θέσεις [183] [184]. Ακόμα και ιστορικά χαμηλότερα αμειβόμενες περιοχές (Μέση Δύση κ.α.) αύξησαν τις αμοιβές στον τεχνολογικό τομέα προς τα κορυφαία εθνικά επίπεδα. Αυτό πιθανότατα οφείλεται στο ότι η τηλεργασία έδωσε τη δυνατότητα στο τοπικό ταλέντο να δεχτεί προσφορές από εταιρείες των ακτών˙ για να τις κρατήσουν, οι τοπικές επιχειρήσεις αναγκάστηκαν να αυξήσουν τους μισθούς. Με άλλα λόγια, η τηλεργασία δημιούργησε μια πιο ενοποιημένη παγκόσμια αγορά για κορυφαίο ταλέντο AI. Ένας ταλαντούχος μηχανικός ML στην Πολωνία ή στη Νιγηρία μπορεί πλέον να εργαστεί για μια αμερικανική εταιρεία χωρίς να μετακομίσει, λαμβάνοντας έναν μισθό πιο κοντά στα αμερικανικά πρότυπα από όσο θα πλήρωνε μια τοπική εταιρεία. Στην πράξη, πολλές εταιρείες εξακολουθούν να πληρώνουν λιγότερα σε τέτοιες περιπτώσεις (επικαλούμενες διαφορές στο κόστος ζωής), αλλά το χάσμα μειώνεται καθώς οι εργαζόμενοι έχουν περισσότερες επιλογές. Από την πλευρά του εργαζομένου, οι απομακρυσμένες ευκαιρίες αποτέλεσαν ευλογία. Επιτρέπουν στους επαγγελματίες AI να ζουν σε περιοχές με χαμηλότερο κόστος ενώ λαμβάνουν υψηλούς μισθούς, ή απλώς να έχουν περισσότερες επιλογές (που αυξάνει τη διαπραγματευτική τους δύναμη). Έρευνες δείχνουν ότι οι απομακρυσμένοι εργαζόμενοι συχνά βλέπουν ελαφρώς χαμηλότερους μισθούς όταν προσαρμόζονται για την τοποθεσία (ορισμένες μελέτες ανέφεραν 10-15% λιγότερα, ίσως λόγω της προσαρμογής των εταιρειών προς τα κάτω) [185] [186]. Ωστόσο, αυτές οι προσαρμογές μειώνονται όπως σημειώθηκε. Επίσης, η τηλεργασία επέτρεψε σε περισσότερους ανθρώπους να εισέλθουν στον τομέα AI από όλο τον κόσμο, μειώνοντας μακροπρόθεσμα την έλλειψη ταλέντου με τη διάχυση της γνώσης. Ένα άλλο στοιχείο είναι οι προτιμήσεις ισορροπίας εργασίας-ζωής: Πολλοί ειδικοί στην τεχνητή νοημοσύνη εκτιμούν την ευελιξία και μπορεί να επιλέξουν μια δουλειά που προσφέρει απομακρυσμένη εργασία αντί για μία που δεν το κάνει, ακόμα κι αν ο μισθός είναι ελαφρώς χαμηλότερος. Αλλά δεδομένου πόσο θερμή είναι η αγορά, οι εταιρείες συχνά πρέπει να προσφέρουν και υψηλές αμοιβές και ευελιξία για να εξασφαλίσουν τους υποψηφίους. Για παράδειγμα, μια εταιρεία που προσπαθεί να προσλάβει έναν περιζήτητο μηχανικό μηχανικής μάθησης μπορεί τελικά να προσφέρει πολύ υψηλό μισθό και πλήρη απομακρυσμένη εργασία, επειδή διαφορετικά ο υποψήφιος έχει 5 άλλες προσφορές που το κάνουν. Συνοψίζοντας, η απομακρυσμένη εργασία έχει κάνει τις αμοιβές στην τεχνητή νοημοσύνη πιο ανταγωνιστικές σε παγκόσμιο επίπεδο. Μειώνει ορισμένες περιφερειακές διαφορές (π.χ. ένας ικανός προγραμματιστής τεχνητής νοημοσύνης στη Βραζιλία μπορεί πλέον να βρει δουλειά που πληρώνει μισθούς αμερικανικού επιπέδου απομακρυσμένα, αυξάνοντας τον πήχη για τις τοπικές βραζιλιάνικες εταιρείες). Αυτό σημαίνει επίσης ότι οι εταιρείες μπορούν να προσλαμβάνουν πιο ευρέως, γεμίζοντας πιθανά θέσεις που ήταν δύσκολο να καλυφθούν τοπικά (κάτι που μπορεί να μετριάσει την έντονη αύξηση των μισθών για ορισμένες θέσεις, προσθέτοντας προμήθεια από το εξωτερικό). Ωστόσο, για τις πιο εξειδικευμένες και απαιτητικές θέσεις, ο ανταγωνισμός για ταλέντα είναι τόσο έντονος που η απομακρυσμένη ή επιτόπια εργασία είναι δευτερεύων παράγοντας – αυτοί οι άνθρωποι μπορούν να υπαγορεύσουν τους όρους και συχνά μετακομίζουν αν χρειαστεί. Για θέσεις μεσαίου επιπέδου, η απομακρυσμένη εργασία σίγουρα διευρύνει τις ευκαιρίες και μπορεί να εμποδίσει τους μισθούς να εκτοξευθούν πολύ, επιτρέποντας την παγκόσμια διανομή της εργασίας. Εν συντομία: «Η απομακρυσμένη εργασία διευρύνει τις δεξαμενές ταλέντων παγκοσμίως, αυξάνοντας τον ανταγωνισμό μεταξύ των εργοδοτών για την προσφορά καλύτερων παροχών» [187]. Δημιουργεί μια μεγαλύτερη, πιο ανταγωνιστική αγορά δεξιοτήτων στην τεχνητή νοημοσύνη. Βραχυπρόθεσμα, αυτός ο ανταγωνισμός ωφελεί κυρίως τους εργαζόμενους (καθώς πολλές εταιρείες ανταγωνίζονται για αυτούς), οδηγώντας έτσι τις αμοιβές προς τα πάνω ή εξισώνοντάς τες προς τα πάνω. Οι εργοδότες ωφελούνται επειδή μπορούν να καλύψουν θέσεις από οπουδήποτε, όμως δεν σημαίνει απαραίτητα ότι θα πληρώσουν λιγότερα για κορυφαίο ταλέντο – απλώς αποκτούν πρόσβαση σε περισσότερους υποψηφίους. Άλλοι παράγοντες: Υπάρχουν και άλλες επιρροές που αξίζει να σημειωθούν:
Για να ολοκληρώσουμε αυτήν την ενότητα: Η αύξηση των μισθών στην ΤΝ οφείλεται θεμελιωδώς στη φρενήρη ζήτηση και τη στενή προσφορά. Οι εταιρείες θεωρούν τα ταλέντα στην ΤΝ ως κρίσιμες επενδύσεις (εξ ου και η φράση «το ταλέντο στην ΤΝ αξίζει εννιαψήφιους αριθμούς» [197] [198] σε ορισμένες περιπτώσεις). Μέχρι να λυθεί το πρόβλημα της έλλειψης ταλέντων (κάτι που μπορεί να πάρει χρόνια, αν ποτέ λυθεί, δεδομένης της αυξανόμενης όρεξης για ΤΝ), αναμένεται οι μισθοί να παραμείνουν σε υψηλά επίπεδα. Η τηλεργασία, αν μη τι άλλο, έχει εντείνει τον ανταγωνισμό για κορυφαία ταλέντα παγκοσμίως, οδηγώντας σε πιο εξισορροπημένη (και συχνά υψηλότερη) μισθοδοσία σε διάφορες περιοχές. Όπως συμβουλεύει ένας ειδικός αποζημιώσεων τις startups: «Προετοιμαστείτε για το κόστος ταλέντων στην ΤΝ» και ετοιμαστείτε να εξηγήσετε ξεκάθαρα την αξία της μετοχικής συμμετοχής στους υποψήφιους [199] [200] – υπονοώντας ότι οι υψηλοί μισθοί είναι δεδομένοι και τα υπόλοιπα μέρη της προσφοράς είναι αυτά που οι εταιρείες πρέπει να διαχειριστούν με σύνεση. Περιφερειακοί και Οικονομικοί Παράγοντες που Επηρεάζουν τη ΜισθοδοσίαΠέρα από την άμεση σχέση προσφοράς και ζήτησης στην αγορά εργασίας της ΤΝ, διάφοροι περιφερειακοί και μακροοικονομικοί παράγοντες επηρεάζουν επίσης τους μισθούς των ειδικών της ΤΝ:
Ουσιαστικά, οι περιφερειακοί και οικονομικοί παράγοντες διαμορφώνουν το πλαίσιο των αμοιβών στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης – επηρεάζοντας το πού πηγαίνει το ταλέντο και πώς καταμερίζονται τα budget – αλλά η γενική, παγκόσμια τάση είναι ανοδική. Περιοχές με ταχέως αναπτυσσόμενα οικοσυστήματα τεχνολογίας θα βλέπουν πιο γρήγορη αύξηση μισθών (η Ανατολική Ευρώπη είναι χαρακτηριστικό παράδειγμα – ξεκινώντας από χαμηλότερες βάσεις, αλλά με πιθανώς μεγάλες ποσοστιαίες αυξήσεις κάθε χρόνο [214]). Οι περιοχές με υψηλό κόστος διαβίωσης διατηρούν το προβάδισμά τους πληρώνοντας υψηλότερους ονομαστικούς μισθούς που συχνά λειτουργούν ως σημείο αναφοράς για τους υπόλοιπους. Ένα ενδιαφέρον νέο φαινόμενο είναι ότι οι ίδιες οι κυβερνήσεις αναγνωρίζουν τη σημασία της αμοιβής για την προσέλκυση ταλέντου. Για παράδειγμα, το Ηνωμένο Βασίλειο το 2023 ανακοίνωσε μια “AI Talent Visa” και χρηματοδότηση για 1.000 διδακτορικά AI, στοχεύοντας ουσιαστικά στην εκπαίδευση και εισαγωγή ταλέντου, κάτι που με τον καιρό μπορεί να σταθεροποιήσει τους μισθούς αυξάνοντας την προσφορά. Η Έκθεση Ταλέντου AI του Λευκού Οίκου αναγνωρίζει πως οι ΗΠΑ ωφελούνται από την προσέλκυση διεθνών φοιτητών AI που στη συνέχεια εργάζονται στις ΗΠΑ [215] [216]. Έτσι, πολιτικές που επηρεάζουν τη ροή ταλέντου μπορούν έμμεσα να μετριάσουν ή να εντείνουν τις μισθολογικές πιέσεις σε μια περιοχή. Συνολικά, οι περιφερειακές διαφορές στις αμοιβές της ΤΝ μειώνονται και οικονομικοί παράγοντες όπως ο πληθωρισμός είναι υπαρκτοί αλλά δευτερεύοντες σε σχέση με τους παράγοντες της τεχνολογίας και ταλέντου. Ο μισθός ενός data scientist μπορεί να διαφέρει σημαντικά μεταξύ της Silicon Valley και, για παράδειγμα, της Βαρσοβίας σήμερα, αλλά σε πέντε χρόνια αυτό το χάσμα θα μπορούσε να κλείσει κάπως αν συνεχιστούν η εξ αποστάσεως εργασία και οι επενδύσεις στην τεχνολογία της Ανατολικής Ευρώπης (όπως σχολίασε ένας αναλυτής, η αναπτυσσόμενη startup σκηνή της Ανατολικής Ευρώπης ίσως βοηθήσει «να φτάσει τις αμοιβές της Δυτικής Ευρώπης» με τον καιρό [217]). Ωστόσο, οι τοπικές συνθήκες θα παίζουν πάντα ρόλο – δύσκολα θα λάβετε τον μισθό του Σαν Φρανσίσκο για μια θέση ΤΝ σε μια χώρα με πολύ χαμηλότερο κόστος ζωής εκτός αν εργάζεστε εξ αποστάσεως για ξένη εταιρεία. Πρόσφατες Τάσεις, Ειδήσεις και Ενημερώσεις Πολιτικής που Επηρεάζουν τις Αμοιβές στην ΤΝΟ τομέας της ΤΝ εξελίσσεται ραγδαία, όπως και η συζήτηση γύρω από τις αμοιβές. Δείτε μερικές από τις πιο πρόσφατες τάσεις και ειδήσεις (2024–2025) που επηρεάζουν το πώς πληρώνονται οι ειδικοί ΤΝ και τι μπορούν να περιμένουν στην αγορά εργασίας:
Συνοψίζοντας, τα πιο πρόσφατα νέα επιβεβαιώνουν ότι οι αποδοχές στην ΤΝ βρίσκονται σε έντονη ανοδική πορεία και γίνονται μέρος της ευρύτερης συζήτησης. Οι εταιρείες συναγωνίζονται ανοιχτά με αυξανόμενες αμοιβές· οι κυβερνήσεις προσπαθούν να προσαρμόσουν τις πολιτικές· και το εργατικό δυναμικό προσαρμόζεται μέσω της εξ αποστάσεως εργασίας και της αναβάθμισης δεξιοτήτων. Η ομοφωνία στα τέλη του 2024 είναι ότι αυτές οι τάσεις θα συνεχιστούν και το 2025: «Από το 2024, οι επαγγελματικές σταδιοδρομίες που σχετίζονται με την ΤΝ είναι από τις πιο αποδοτικές, προσφέροντας ανταγωνιστικές αμοιβές που αυξάνονται με την εμπειρία και την εξειδίκευση» [234]. Εκτός κι αν «σκάσει η φούσκα της ΤΝ» ή υπάρξει μαζική εισροή ταλέντων, αναμένεται οι ειδικοί στην ΤΝ να παραμείνουν από τους καλύτερα αμειβόμενους επαγγελματίες στην αγορά εργασίας. Απόψεις και Δηλώσεις ΕιδικώνΓια περαιτέρω ανάλυση, ακολουθούν μερικές σημαντικές δηλώσεις από ειδικούς και ηγέτες της βιομηχανίας σχετικά με τους μισθούς στην ΤΝ και την αγορά ταλέντων:
Αυτές οι απόψεις συλλογικά διαμορφώνουν μια εικόνα μιας αγοράς εργασίας στην ΤΝ που δεν έχει ξαναδεί ο κόσμος: όπου το εξειδικευμένο ταλέντο αποτιμάται όσο και τα κορυφαία στελέχη και διασημότητες, όπου η γεωγραφία δεν αποτελεί πια τόσο μεγάλο εμπόδιο, και όπου η ζήτηση υπερβαίνει κατά πολύ την προσφορά. Τα αποσπάσματα αυτά καθησυχάζουν επίσης ότι αυτό δεν είναι απλώς φούσκα – πραγματικές εταιρείες πληρώνουν όντως αυτά τα ποσά και πραγματικοί ειδικοί αναγνωρίζουν τη λογική (επείγουσα ζήτηση, σπάνιες δεξιότητες). Ως επαγγελματίας της ΤΝ ή άτομο που σκέφτεται να ασχοληθεί με τον τομέα, το συμπέρασμα είναι ότι οι ευκαιρίες είναι τεράστιες. Ωστόσο, όπου υπάρχουν μεγάλες ανταμοιβές υπάρχουν και υψηλές προσδοκίες – εταιρείες που πληρώνουν $300k ή $3M θα περιμένουν αποτελέσματα παγκόσμιας κλάσης. Αυτό επίσης στέλνει μήνυμα σε εργοδότες και υπεύθυνους πολιτικής ότι η επένδυση στην ανάπτυξη ταλέντου ΤΝ (μέσω εκπαίδευσης κ.λπ.) είναι κρίσιμη ώστε να αποφύγουμε να συμμετέχουμε απλά σε δημοπρασίες μισθών. Συμπέρασμα και ΠροοπτικέςΣυμπερασματικά, η περίοδος 2024–2025 χαρακτηρίζεται από εξαιρετικά υψηλούς και αυξανόμενους μισθούς για ειδικούς στην ΤΝ σε όλο τον κόσμο. Τα βασικά ευρήματα αυτής της περιεκτικής επισκόπησης περιλαμβάνουν:
Κοιτώντας μπροστά, τι μπορούμε να περιμένουμε; Εκτός απροόπτου μείωσης του ενδιαφέροντος για την ΤΝ, η ανάγκη για εξειδίκευση στην ΤΝ θα συνεχίσει να αυξάνεται. Οι προβλέψεις για το 2026 από το Γραφείο Στατιστικής Εργασίας των ΗΠΑ αναμένουν σχεδόν 28% αύξηση στην απασχόληση των data scientist έως το 2026 [258] [259] – μία ένδειξη ότι η ζήτηση δεν επιβραδύνεται. Με την εμφάνιση νέων υποπεδίων της ΤΝ (π.χ., ασφάλεια ΤΝ, ηθική ΤΝ, νομικά ζητήματα ΤΝ) πιθανότατα θα δούμε να προκύπτουν νέες κατηγορίες εργασίας και αντίστοιχα πρότυπα μισθών. Ωστόσο, ίσως να αρχίσουμε να βλέπουμε και τα πρώτα βήματα ομαλοποίησης: καθώς περισσότερα πανεπιστήμια παράγουν αποφοίτους AI και περισσότεροι εργαζόμενοι επανεκπαιδεύονται στην τεχνητή νοημοσύνη, η δεξαμενή ταλέντων θα διευρύνεται σταδιακά. Αυτό θα μπορούσε σταδιακά να αμβλύνει το έντονο έλλειμμα ταλέντων στην κορυφή, ίσως σταθεροποιώντας τους μισθούς. Όμως κάθε τέτοια επίδραση μπορεί να αντισταθμιστεί από τη διαρκώς αυξανόμενη υιοθέτηση της AI. Με άλλα λόγια, το ταβάνι των μισθών στην AI ίσως να μην αυξάνεται τόσο εκρηκτικά (αναρωτιέται κανείς, θα ακούσουμε για προσφορές $50 εκατ.; Ίσως όχι ως ρουτίνα), αλλά το κατώτατο όριο και ο μέσος όρος πιθανότατα θα αυξηθούν περαιτέρω καθώς η AI διεισδύει σε κάθε τομέα. Για τις εταιρείες, η πρόκληση θα είναι η διαχείριση αυτών των κόστους – δεν μπορεί κάθε επιχείρηση να αντέξει έναν διδακτορικό AI με μισό εκατομμύριο τον χρόνο. Μπορεί να δούμε πιο δημιουργικές διευθετήσεις (συμβάσεις, συνεργασίες με ακαδημαϊκούς κλπ.) για την απόκτηση δεξιοτήτων AI χωρίς την άμεση πρόσληψη, κάτι που θα μπορούσε να μετριάσει τις πιέσεις στους μισθούς. Οι startups ίσως επικεντρωθούν στο να εφοδιάσουν μέσους μηχανικούς με καλύτερα εργαλεία AI (AutoML κ.ά.), ώστε να μειώσουν την εξάρτηση από τους λιγοστούς ειδικούς. Προς το παρόν όμως και στο άμεσο μέλλον, όσοι έχουν πραγματική τεχνογνωσία στην AI βρίσκονται σε αξιοζήλευτη θέση. Για επαγγελματίες και νέους αποφοίτους, κυριολεκτικά ποτέ δεν ήταν καλύτερη εποχή για να ασχοληθεί κανείς με την AI. Το επάγγελμα είναι «ένα από τα πιο αποδοτικά» οικονομικά [260] και πνευματικά συναρπαστικό. Όπως έθεσε χαρακτηριστικά ένα FAQ: «Μπορούν οι data scientists να βγάλουν πολλά χρήματα; Απολύτως… τα ανώτερα στελέχη συχνά βλέπουν μισθούς πάνω από $200.000… με κορυφαίες εταιρείες να πληρώνουν μεσαίους μισθούς πάνω από $250.000.» [261]. Αυτή η απάντηση ίσως πλέον να είναι υποτίμηση με βάση όσα έχουμε δει. Συνοψίζοντας, οι ειδικοί της AI το 2024–2025 απολαμβάνουν τα οφέλη μιας τέλειας καταιγίδας: επαναστατική τεχνολογία, αδηφάγα ζήτηση από τη βιομηχανία και περιορισμένη προσφορά ταλέντων. Οι μισθοί έφτασαν ιστορικά υψηλά και έγιναν πρωτοσέλιδα. Ενώ οι αγορές ίσως εξισορροπηθούν μακροπρόθεσμα, βραχυπρόθεσμα η καλύτερη συμβουλή για τους οργανισμούς είναι να προϋπολογίσουν γενναιόδωρα για ταλέντο AI – και για τα άτομα, να επενδύσουν σε δεξιότητες στην AI και να διαπραγματευτούν με αυτοπεποίθηση, γιατί το πλεονέκτημα είναι με το μέρος τους. Όπως λέει η γνωστή φράση, «Το ποιοτικό ταλέντο δεν είναι ακριβό, είναι ανεκτίμητο» – και στην AI οι εταιρείες αποδεικνύουν ότι το πιστεύουν πραγματικά, αν κρίνουμε από τις πρωτοφανείς ενέργειες (και προϋπολογισμούς) που διαθέτουν για να διασφαλίσουν αυτό το ταλέντο. 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