Tony Wang8 min de lecturaIndia, no EE. UU., tiene la mayor cantidad de desarrolladores de AI en GitHub
Redividimos nuestro censo de 973K perfiles de GitHub por la etiqueta ml-ai: India lidera la geografía de AI/ML y es mucho más accesible.
Nuestro censo de 972,576 perfiles de desarrolladores de GitHub encontró a Estados Unidos ligeramente por delante de India en cantidad bruta de desarrolladores. Al filtrar ese mismo conjunto de datos a los 28,603 perfiles etiquetados como ml-ai — la etiqueta de dominio de interés inferida por Crawlora para desarrolladores enfocados en AI/ML —, el orden se invierte: India tiene más desarrolladores de AI/ML geolocalizados que Estados Unidos.
La geografía se invierte: India lidera en AI/ML, no Estados Unidos
En todo el censo de GitHub, Estados Unidos lidera a India en cantidad bruta de desarrolladores. Al filtrar por ml-ai, India toma la delantera:
Por ciudad, Bengaluru encabeza la lista con 518 — algo consistente con que también lidera el censo general de GitHub —, pero el resto de las ciudades principales muestra el mismo patrón dominado por India que los totales por país: Hyderabad (289), Nueva Delhi (254), Pune (235) y Chennai (218) se ubican todas entre las 10 primeras del mundo, junto a San Francisco (337), Nueva York (305) y Londres (304).
Mostrar las 25 ciudades principales por cantidad de desarrolladores etiquetados ml-ai
| Ciudad | Desarrolladores |
|---|---|
| Bengaluru | 518 |
| San Francisco | 337 |
| New York | 305 |
| London | 304 |
| Hyderabad | 289 |
| New Delhi | 254 |
| Pune | 235 |
| Chennai | 218 |
| Paris | 192 |
| Seoul | 178 |
| Dhaka | 164 |
| Mumbai | 161 |
| Toronto | 155 |
| Berlin | 148 |
| Beijing | 143 |
| Kolkata | 138 |
| Seattle | 128 |
| Lahore | 127 |
| Karachi | 104 |
| Boston | 101 |
| Noida | 99 |
| Coimbatore | 97 |
| Los Angeles | 95 |
| Nairobi | 91 |
| Islamabad | 87 |
El mundo académico aparece aquí de una manera que no ocurre en GitHub en general
Nuestro estudio anterior encontró a Red Hat y Microsoft encabezando las menciones de empleadores en GitHub en general, sin ninguna universidad en el top 10. Al filtrar por ml-ai, las universidades se abren paso directamente a la lista:
Microsoft, NVIDIA y Red Hat lideran — el mismo patrón de empresas orientadas al código abierto que vimos en nuestro estudio anterior —, pero Northeastern University (16 menciones) por sí sola supera a SAP, Deloitte, ByteDance y Huawei entre las afiliaciones nombradas, y Stanford, CMU, Tsinghua, Peking y Zhejiang aparecen todas más abajo en la lista. La investigación en AI/ML sigue transcurriendo en buena medida a través de las universidades, y las biografías de GitHub de sus investigadores lo reflejan de una manera que las de la población general de desarrolladores no lo hace.
Esta población es notablemente más fácil de contactar y reclutar
La diferencia más marcada entre los desarrolladores etiquetados como ml-ai y la población general de GitHub no es la geografía — es la accesibilidad:
El 56.5% de los desarrolladores etiquetados como ml-ai expone algún canal de contacto público, frente al 21.2% de la población general — y el 21.1% se marca como disponible para contratación, frente al 7.5% en general. Ambas cifras son entre 2.7 y 2.8 veces más altas que la línea base de todo GitHub. Los niveles de actividad no explican esta brecha (el 93.9% de los desarrolladores etiquetados como ml-ai hizo un push, abrió un PR o revisó uno en los últimos 90 días, prácticamente igualando el 93.6% de la población general) — esto parece ser un efecto del mercado laboral: los desarrolladores que construyen de forma visible en un campo en auge tienen más razones para hacerse encontrables.
La distribución de seguidores también cambia, aunque de forma más moderada. El 90.5% de los desarrolladores etiquetados como ml-ai se ubica en el nivel nano (menos de 100 seguidores), frente al 95.3% de GitHub en general; el nivel micro (100-999) concentra el 8.3% frente al 4.2% en general. El desarrollador con más seguidores que lleva la etiqueta ml-ai en este conjunto de datos — Sebastian Raschka (@rasbt, autor de varios libros de texto de ML) con 38,746 seguidores — no alcanza a los líderes del nivel macro de GitHub en general, un recordatorio de que la fama amplia en la plataforma y la reputación profunda como especialista están correlacionadas pero son distintas.
Qué significa esto si estás contratando, patrocinando o construyendo herramientas de AI
Para el reclutamiento técnico en AI/ML específicamente, India no es un mercado de sourcing secundario — según esta medida, es la geografía individual más grande, por delante de Estados Unidos. Para el patrocinio de código abierto y DevRel dirigido a la comunidad de AI/ML, la brecha de accesibilidad de 2.7x significa que las listas de contacto construidas a partir de esta población convertirán en contactabilidad mucho mejor que una lista genérica de todo GitHub. Y para las herramientas de colaboración académica o investigación, las afiliaciones universitarias son una señal real y medible en esta población específica de una manera que simplemente no lo son para los desarrolladores de GitHub en general.
Para ver cómo se compara una población especializada distinta, consulta los investigadores de seguridad de GitHub — allí Estados Unidos lidera en lugar de India, y la inclinación en los niveles de seguidores es aún más pronunciada que la que encontramos aquí.
Consulta el conjunto de datos GitHub Users por dominio de interés
Filtra 972,576 perfiles de desarrolladores enriquecidos por dominio (ml-ai, web, devops, seguridad y más), geografía, empresa o nivel de influencia — a través de una sola API REST.
Preguntas frecuentes
¿India o Estados Unidos tienen más desarrolladores de AI/ML en GitHub?
India, según esta medida. Al filtrar el censo de 972,576 perfiles de GitHub Users de Crawlora a los 28,603 perfiles etiquetados como ml-ai (una etiqueta de dominio de interés inferida a partir de los temas de los repositorios y el texto de la biografía), India tiene 4,810 desarrolladores geolocalizados frente a 3,536 de Estados Unidos - una inversión del censo general de GitHub, donde Estados Unidos supera a India 43,996 a 32,915.
¿Cuántos desarrolladores de GitHub trabajan en AI/ML?
28,603 de los 972,576 perfiles del conjunto de datos GitHub Users de Crawlora (2.9%) llevan la etiqueta de dominio de interés ml-ai. Esto se infiere a partir de los temas de los repositorios y el texto de la biografía, no es una etiqueta autodeclarada, por lo que debe leerse como una señal de límite inferior y no como un conteo exacto.
¿Son los desarrolladores de AI/ML más fáciles de contactar y reclutar que otros desarrolladores de GitHub?
Sí, notablemente. El 56.5% de los desarrolladores etiquetados ml-ai expone un canal de contacto público, frente al 21.2% de GitHub en general - y el 21.1% se marca como disponible para contratación, frente al 7.5% en general. Ambas cifras son entre 2.7 y 2.8 veces más altas que la línea base de todo GitHub, mientras que los niveles de actividad (93.9% activos en los últimos 90 días) apenas difieren del 93.6% de la población general.
¿Aparecen las universidades en los perfiles de GitHub de los desarrolladores de AI/ML?
Sí, de una manera que no ocurre en GitHub en general. Northeastern University, Stanford, Carnegie Mellon, Tsinghua y la Universidad de Pekín aparecen todas entre las afiliaciones nombradas con más frecuencia para los desarrolladores etiquetados ml-ai, junto a empresas como Microsoft, NVIDIA, Red Hat y Google. Las 10 principales menciones de empleadores del censo general de GitHub no incluyen ninguna universidad.