AI Builder na ang 27% ng tech demand—Pilipinas, umakyat nang 51%

Oktubre 6, 2026 nang 09:00 AM|May-akda: QUASA Editorial Team|6 minutong pagbasa| 1

Sa pahayag ng Draup noong Setyembre 30, 2026, umabot sa 27% ng tech job postings sa pagsusuri nito sa Fortune 500 ang AI Builder role family, habang umakyat nang 51% ang tech postings sa Pilipinas sa hiwalay na paghahambing ng mga merkado; sinabi rin ng CEO nitong si Vijay Swaminathan, “AI is not eliminating work.” Kasabay ng pagtaas sa Pilipinas, bumaba nang 17% ang pandaigdigang average ng tech postings sa paghahambing na iyon.

May positibong signal para sa tech hiring sa Pilipinas, ngunit magkaiba ang saklaw ng dalawang pangunahing bilang. Ang bahagi ng AI Builder ay nagsasabi kung gaano kalaki ang puwang ng isang uri ng tungkulin sa tech demand na sinuri; ang pagtaas sa Pilipinas ay para sa lahat ng tech postings na nasubaybayan sa bansa. Walang hiwalay na bilang dito ng mga lokal na bakanteng AI Builder o ng mga taong natanggap sa mga trabahong iyon.

Mas maraming tech posting sa Pilipinas, ngunit magkahiwalay ang mga sukat

Kapansin-pansin ang pag-angat ng Pilipinas habang bumababa ang pandaigdigang average sa parehong heograpikong serye. Ipinapakita nito na maaaring gumalaw sa magkaibang direksiyon ang lokal at global na paghahanap ng tech talent. Hindi nito ipinapahiwatig na pare-pareho ang paglago ng bawat specialty: kasama sa lokal na sukat ang iba’t ibang trabahong teknikal, samantalang isang role family lamang ang AI Builder.

Mahigpit ding kailangang ihiwalay ang lawak ng mga dataset. Nakatuon sa pag-uuri ng mga tungkulin sa malalaking kumpanya ang bahagi ng AI Builder; gumagamit ang paghahambing ng mga bansa ng mas malawak na koleksiyon ng tech job descriptions. Kung pagsasamahin ang mga ito na parang iisang talaan ng mga bakante sa Pilipinas, lalabas ang maling impresyon na ang paglago ng lokal na postings ay paglago rin ng AI Builder postings sa kaparehong bilis.

Sinusukat ng job-posting index ang pagbabago sa mga anunsiyong nasubaybayan mula sa panimulang panahon nito. Hindi ito bilang ng lahat ng bukas na posisyon ngayon, at hindi rin rekord ng natapos na pagkuha ng empleyado. Maaaring manatiling bukas ang isang anunsiyo habang naghahanap pa ang kumpanya, o magkaroon ng higit sa isang anunsiyo para sa magkaugnay na pangangailangan. Para sa aplikante, mahalaga ang direksiyon ng lokal na signal, ngunit hindi sapat ang porsiyento upang tantiyahin ang dami ng pagkakataong mapapasukan.

Ang mga kasanayang tumataas sa loob ng AI Builder

Sa detalyadong talaan ng Draup para sa mga kasanayan ng AI Builder mula 2020 hanggang 2026, tumaas ang LLM fine-tuning nang 142%, agentic orchestration nang 128%, RAG engineering nang 116%, at prompt at context engineering nang 97%; bumaba naman ang manual data labeling nang 44% at classical ML tuning nang 39%. Pagbabago ito sa demand para sa mga kasanayan sa dataset, hindi hiwalay na ranggo ng mga hinihingi ng employer sa Pilipinas.

Magkakaiba ang trabahong nasa likod ng mga tumataas na termino. Sa RAG, kinukuha muna ng application ang kaugnay na impormasyon na magagamit ng modelo sa pagsagot. Sa agentic orchestration, pinag-uugnay ang mga hakbang at kasangkapang kailangan upang makumpleto ang isang gawain; sa fine-tuning, inaangkop ang modelo para sa mas tiyak na gamit. Ibig sabihin, mas mahalaga ang kakayahang bumuo at magpatakbo ng magkakaugnay na sistema kaysa ang pagbanggit lamang ng pangalan ng isang tool.

Ang pagbaba ng manual labeling at classical ML tuning sa talaan ay tungkol sa mga partikular na gawain, hindi sa pagkawala ng halaga ng maayos na datos o batayang machine learning. Kailangan pa ring malaman ng gumagawa ng application kung ang impormasyong kinukuha ay angkop, kung maaasahan ang sagot, at kung saan pumapalya ang sistema. Mas nagiging mahalaga ang mga tanong na iyon habang lumilipat ang gawain mula sa nakahiwalay na paghahanda ng datos patungo sa pagbuo ng mga AI application na ginagamit sa aktuwal na daloy ng trabaho.

Hindi rin magkakapareho ang antas ng paghahandang kailangan sa mga kasanayang ito. Maaaring magsimula ang isang developer sa pag-uugnay ng application at mapagkukunan ng impormasyon bago humawak ng mas masalimuot na orchestration o pag-aangkop ng modelo. Ang pagkakasunod na iyon ay pagbasa sa uri ng gawaing tumataas, hindi pahayag na may iisang landas o sertipikasyong hinihingi ang lahat ng employer.

Mas makitid ang pasukan para sa baguhan

Kasabay ng paglipat ng tech demand, nagbabago ang ruta sa panimulang trabaho. Sa pagsusuma ng Open Data Science sa ulat, lumaki ang bahagi ng internship at contract role sa early-career hiring mula 13% noong 2020 tungong 27% noong 2026, habang humaba ang karaniwang internship mula 3.6 tungong 9.7 buwan. Mga bilang ito mula sa mas malawak na pagsusuri, hindi tantiya para sa mga bagong graduate sa Pilipinas.

Mahalaga ang pagbabagong ito sa career shifter at bagong developer dahil mas mahaba ang panahong maaaring gugulin sa pansamantala o panimulang papel bago makarating sa permanenteng posisyon. Hindi sapat na makita lamang na lumalakas ang isang role family: kailangan ding isaalang-alang kung paano nakapapasok ang baguhan sa trabahong iyon. Ang lumalaking bahagi ng internship at kontrata ay nagpapakitang maaaring humingi ang mga employer ng mas maraming ebidensiya ng nagawang trabaho bago mag-alok ng pangmatagalang papel.

Hindi rin direktang maipapasa sa lokal na merkado ang global na larawan ng early-career hiring. Iba-iba ang uri ng employer, haba ng kontrata at hinihinging karanasan sa bawat bakante. Ang malinaw na implikasyon ng ulat para sa baguhan ay may agwat sa pagitan ng tumataas na demand para sa AI system builders at ng rutang magbibigay sa kanila ng unang pagkakataong makagawa ng ganoong sistema sa trabaho.

Aling kakayahan ang may saysay na unahin

Para sa developer o career shifter, may lohika ang pagsisimula sa programming, paghawak ng datos at pagbuo ng isang maliit na application bago tumalon sa fine-tuning. Maaaring ipakita ng isang proyekto kung paano kinukuha ang kaugnay na impormasyon, ipinapasa ito sa modelo, at sinusuri kung kapaki-pakinabang at matutunton ang sagot. Kapag gumagana na ang batayang daloy, mas malinaw kung kailangan talagang pag-ugnayin ang maraming hakbang o iangkop ang modelo para sa isang tiyak na gawain.

Isa itong makatotohanang pagkakasunod batay sa mga gawaing lumalakas sa dataset, hindi garantiya ng trabaho. Nagbibigay ito ng mas tiyak na paraan upang ipakita ang kakayahan kaysa sa listahan ng mga bagong termino: may nabubuong sistema, may sinusuring resulta, at may paliwanag kung bakit pinili ang bawat bahagi. Habang walang hiwalay na tala ng AI Builder vacancies sa Pilipinas, ang kakayahang magpakita ng ganoong trabaho ang mas matibay na batayan ng paghahanda kaysa ipagpalagay na lahat ng pagtaas sa lokal na tech postings ay para sa iisang role family.

Basahin din:

I-share: