Tokioda Jahon banki tashkil qilgan raqamli akademiya doirasida turli davlat vakillarining sun’iy intellekt yoʻnalishida qilayotgan ishlarini eshitar ekanman, xayolimda yuqoridagi gap aylanyapti – biz ortda qolyapmiz.

Darhaqiqat, “Harvard Business Review” jurnali data saynsni “XXI asrning eng jozibador kasbi” deb ataganiga 10 yildan oshdi. Sohaga erta kirib kelganlar katta yutuqlarga erishdi. Tesla va Waymo oʻzi yurar mashinalar chiqardi. Google va Apple smartfonlari odamlar bilan bemalol muloqot qiladigan darajaga yetdi. ChatGPT va Google Gemini dasturlari odamlarning kundalik yordamchisiga aylandi. Matn, audio, rasm va video generatsiya qiluvchi dasturlar esa kundan kunga rivojlanib bormoqda. Afsuski, biz bu sohada biroz ortda qoldik, lekin tushkunlikka tushishga hojat yoʻq. Aksincha, holatni o’nglash va yetkazib olishga harakat qilishimiz zarur. Bbu esa sohaga kirish uchun eng yaxshi vaqt hozir ekanini anglatadi. Keling, quyida data sayns va sunʼiy intellektni oʻrganishni bugunoq boshlash uchun 5 sabab haqida gaplashamiz.

1. Kelajak sun’iy intellekt bilan

“Biznesingiz internetda (onlayn) boʻlmasa, yaqinda biznesingiz umuman boʻlmaydi”. Bill Geyts 30 yil avval aytgan bu gapni bugun “Biznesingiz sun’iy intellektdan foydalanmasa…” deb boshlagan boʻlardim.

Bu haqiqatni chet el kompaniyalari allaqachon anglab yetgan. McKinsey soʻrovnomasiga koʻra, 72% kompaniyalar SIni oʻz biznesiga u yoki bu koʻrinishda tatbiq qila boshlagan. Kompaniyalarning 90% esa raqobatbardoshlikni SI bilan bogʻlagan. Startaplarni kuzatib boruvchi Crunchabse portali ma’lumotlariga koʻra, 2024-yilda investorlar aynan SI bilan bogʻliq startaplarga eng koʻp (33%) sarmoya kiritgan.

10–20 yillar avval bizneslar internetda oʻz veb-saytini yaratishni, 4–5 yil avval esa ijtimoiy tarmoqlarda sahifalarini yuritishni boshlagan boʻlsa, endi navbat SIga keldi. Bugun kompaniyalar samaradorlikni oshirish, boshqaruvda ma’lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish va, umuman olganda, raqobatbardosh boʻlish uchun SIni biznesning har bir jabhasiga kiritishga majbur boʻlmoqda. Natijada oxirgi yillarda ma’lumotlar bilan ishlaydigan va shu asosida kompaniya uchun SI yechimlar ishlab chiqa oladigan data sayns mutaxassislariga talab keskin oshdi.

Shu oʻrinda savol tugʻiladi: “Tayyor SI dasturlar koʻp-ku, bizneslar shundan foydalansa boʻlmaydimi, oʻzi uchun alohida SI yaratishi shartmi?”

Gap shundaki…

2. Bizga oʻzimizning sun’iy intellektimiz kerak

Zamonaviy SI dasturlar ma’lumotlar ustiga quriladi. Misol uchun, ahamiyat bersangiz, Instagram yoki Youtube kabi ilovalar doim aynan sizga yoqadigan kontentni topga chiqaradi. Bu ilovalardan qancha uzoq foydalansangiz, tavsiya algoritmi sayqallashib, sizga moslashib boradi. Buning ortida sizning maʼlumotlaringizni doimiy tahlil qilib boradigan maxsus SI modellar turadi.

Boshqa bizneslar ham oʻz mijozlari uchun SI yaratishni xohlar ekan, birinchi navbatda, mijozlari haqidagi maʼlumotlarni jamlab borishi lozim boʻladi. Masalan, Uzum Tezkor va shu kabi turli onlayn savdo xizmatlari doimiy ravishda buyurtmalaringiz tarixini saqlab boradi. Soʻngra bu maʼlumotlar asosida sizga turli tavsiyalar beradi. Maʼlumotlar bilan ishlash, ular asosida kompaniya talablari va, eng muhimi, mijozlari uchun mos keladigan SI data sayns mutaxassislari tomonidan yaratiladi. Shuning uchun ham oxirgi vaqtlarda bunday mutaxassislarga talab ortgan. Bu bizni keyingi muammoga va SIni oʻrganish uchun yana bir sababga olib keladi.

3. Bozorda mutaxassis kam, talab esa katta

Yuqorida aytganimizdek, chet elda data sayns sohasiga urgʻu berilib, alohida mutaxassislar tayyorlash avvalroq boshlangan edi. Oʻzbekiston esa bu borada biroz ortda qoldi. Umuman olganda, 2021-yilda Mohirdevʼda “Data Sayns va Sunʼiy Intellekt” kursini chiqargunimizga qadar oʻzbek tilida bu yoʻnalishni oʻrgatadigan birorta oliygoh, oʻquv markazi, hatto kurslar ham yoʻq edi. Tabiiyki, bizning ilk bitiruvchilarimizning aksari bozorda oʻz oʻrnini topdi. Ba’zilari esa oʻz startaplarini yoʻlga qoʻydi. Lekin bugun soha yanada koʻproq mutaxassisga muhtoj. Ish oʻrinlarini eʼlon qilib boruvchi portallar tahlili ham Oʻzbekistonda aynan data sayns mutaxassislariga talab keskin oshib borayotganini koʻrsatadi. Shuningdek, 2024-yilda vakansiyalar soni boʻyicha bu yoʻnalish 4-oʻringa koʻtarilganini koʻrish mumkin. Bugun data sayns mutaxassislari deyarli har bir sohada kerak: davlat boshqaruvi, moliya, meditsina, xususiy sektor, ishlab chiqarish va hokazo.

Mohirdevʼga ham doimiy ravishda turli davlat tashkilotlari va xususiy firmalardan maʼlumotlar bilan ishlay oladigan mutaxassislarni topib berish bilan murojaat qilishadi. Biz ham ularga bitiruvchilarimizni tavsiya qilamiz. Darvoqe, data sayns bilan bogʻliq vakansiyalarning katta qismi junior (20%) va midl (37%) darajalar uchun. Bu ham avvalgi yillarga qaraganda katta oʻzgarish.

Umuman olganda, ish bozori tahlili data sayns va SI bilan bogʻliq vakansiyalar xilma-xillashib borayotganini ham koʻrsatadi. Bu esa sohani oʻrganishning navbatdagi sababidir.

4. Yoʻnalish koʻp, oʻrganish oson, kod yozish kam

Bilmagan odam uchun data sayns va SI yoʻnalishi yaxlit bir sohadek koʻrinishi mumkin. Xuddi frontend dasturchi faqat saytlarni tashqi koʻrinishi bilan, bekend esa uning ortidagi jarayonlar bilan shugʻullangani kabi. Aslida esa soha juda keng qamrovli boʻlib, data analitik, biznes analitik, data injener, prompt injener, machine learning, computer vision, natural language processing, MLOps va boshqa yoʻnalishlarni qamrab oladi. Yoʻnalishlarning koʻpligi esa, oʻz navbatida, bu sohaga turli bilim va tajriba bilan kirish mumkinligini anglatadi. Misol uchun, data va biznes analitiklardan koʻproq kod yozish emas, mantiqiy fikrlash, maʼlumotlarni tahlil qilish kabi koʻnikmalar talab qilinadi. ML injenerlar esa, aksincha, tayyor maʼlumotlar bilan ishlab, turli algoritmlar yordamida SI modellar yaratadi. Hozirda ML injener boʻlish uchun matematikani bilish ham talab qilinmaydi. Muhimi ML algoritmlar qanday ishlashini bilib, berilgan muammo uchun toʻgʻri algoritm tanlab, SI model yaratish kifoya.

Dasturlashning boshqa yoʻnalishlariga nisbatan ham data sayns mutaxassislari kamroq kod yozib, koʻproq natijaga erishadi. Bunga oʻrganish uchun oson va aynan data sayns uchun minglab tayyor kutubxonalardan iborat Python dasturlash tili sababchidir. Python boshidanoq olimlar tomonidan ilmiy izlanishlarni osonlashtirish uchun yaratilgani sabab til sintaksi sodda va maksimal ravishda ingliz tiliga yaqinlashtirib yozilgan.

5. Maoshlar

Data saynsni oʻrganishni bugundanoq boshlashga va sohaga ertaroq kirishga yana bir sabab bu – sohadagi mutaxassislarning maoshi. Data sayns va yuqorida aytib oʻtilgan unga aloqador yoʻnalishdagi xodimlarning oʻrtacha maoshi qolgan barcha sohalardan yuqori boʻlib qolmoqda. 2024-yil ish oʻrinlari tahlil qilinganida Oʻzbekistonda bu sohadagi junior vakansiyalarda taklif oʻrtacha 8–10 mln soʻmdan boshlanganini koʻrish mumkin. Soha yangi boʻlgani uchun juniorlarga qoʻyilayotgan talablar ham nisbatan pastroq. Bunga, avvalroq aytilganidek, mutaxassislar kamligi sabab boʻlib qolmoqda.

Agar hali ham AyTi sohasiga kirishda ikkilanib, qaysi kasbni tanlashni bilmay yurgan boʻlsangiz, sizga data sayns va sunʼiy intellekt yoʻnalishini tavsiya qilaman. Soha haqida koʻproq maʼlumot olishni istasangiz, Mohirdevʼdagi “Ilk qadam” kursini oʻqishni maslahat beraman.

Anvar Narzullaev, Mohirdev asoschisi va rahbari. Tokio, Dekabr, 2024.