Активное внедрение искусственного интеллекта трансформирует рынок труда в ИТ. Кадровый дефицит по-прежнему остается высоким и достигает 30–35 %, но при этом требования к специалистам стали более строгими. Об этом "Газете.Ru" рассказал Александр Сычев, партнер Лиги Цифровой Экономики.
"Навыков, которые еще недавно ассоциировались с мидлами, сегодня ожидают от уверенных джунов.
Сегодня компании ищут тех, кто обладает глубокой экспертизой в одной области и умеет решать сложные технические задачи. Также работодатели высоко ценят соискателей, готовых переложить свои технические знания в бизнес-плоскость для достижения конкретных целей. Иными словами, нанимают сотрудников с перспективой перехода к стратегическим и управленческим задачам. Умение только писать код перестает быть ключевым навыком при трудоустройстве", — объяснил эксперт.Остаются востребованными и специалисты по искусственному интеллекту.
"Однако сейчас сменился фокус с тех, кто обучает ИИ-модели на готовых дата-сетах, на экспертов, способных дорабатывать алгоритмы под специфику отрасли. Компании ожидают, что сотрудники смогут интегрировать ИИ-модели в операционные процессы с последующей оценкой экономической эффективности", — поделился Сычев.
Почти обязательным пунктом для большинства профессий в ИТ стало умение применять ИИ-инструменты. Так, за первые десять месяцев 2025 года почти вдвое увеличилось количество вакансий, где требуются навыки использования искусственного интеллекта. Стоит отметить, что эта тенденция характерна не только для ИТ-экспертов, но и, например, для операторов колл-центров, помощников руководителей, контент-менеджеров и специалистов по продажам.
"За последний год заметно сократилось число нанятых специалистов начального уровня. Крупные компании переключились на поиск через стажировки, буткемпы и хакатоны с последующим отбором сильнейших участников", — рассказал специалист.
Параллельно с этим растет доля ИТ-специалистов, которые системно используют ИИ: более 60 % профессионалов применяют ИИ-инструменты, и за год это число фактически удвоилось. Тренд заметен и внутри нашей компании. Разработчики и инженеры, способные создавать решения на базе ИИ, будут становиться все более востребованными, тогда как количество вакансий для ручных тестировщиков и бизнес-аналитиков будет сокращаться за счет автоматизации части обязанностей.
"Искусственный интеллект уверенно закрывает целый пласт задач в разработке, включая генерацию кода, типовые рефакторинги, написание юнит-тестов и запросов к БД, подготовку документации, миграцию между стеками и даже базовую дата-аналитику. Для бизнеса это означает, что теперь один опытный разработчик с правильно настроенным ИИ-ассистентом способен выполнить объем дел, который ранее приходилось поручать небольшой команде", — отметил Сычев.
Некоторые старшие разработчики открыто признают, что им проще делегировать задачи ИИ, чем обучать новичков. Если подобная тенденция сохранится, через несколько лет рынок столкнется с барьером между уровнями развития: молодых специалистов будет сложнее довести до квалификации сильного мидла.
"На этом фоне появляются новые подходы к созданию продуктов. Например, с помощью вайб-кодинга — генерации кода по текстовому описанию — возможно за считанные дни собрать работающий прототип и даже небольшой сервис. В некоторых отраслях это существенно ускоряет достижение результатов, однако не отменяет полноценной промышленной разработки — по крайней мере, пока. Стратегические решения, вопросы киберзащиты, масштабируемости и ответственности по-прежнему требуют участия экспертов", — сказал он.
В информационной безопасности ИИ заметно усиливает, но ни в коем случае не заменяет специалистов. Его используют для корреляции событий в SOC, анализа больших логов, детектирования аномалий и проактивного поиска новых угроз.
Похожая ситуация наблюдается и в эксплуатации, где ИИ берет на себя первую линию, а именно обработку инцидентов, подсказки по инструкциям и типовые ответы пользователям. При этом сложные случаи остаются в зоне ответственности людей.
"Под влиянием искусственного интеллекта формируются новые роли, которых не было на рынке еще несколько лет назад. Например, ИИ-тренеры — специалисты, отвечающие за разметку данных, ранжирование ответов моделей, обучение нейросетей, а также за устранение неэтичного поведения и ошибок. По сути, это связующее звено между доменной экспертизой (медицина, финансы, производство) и разработчиками ИИ", — заявил Сычев.
Весьма высоким стал спрос на промпт-инженеров (инженеров запросов к ИИ), которые проектируют сценарии взаимодействия и настраивают контекст так, чтобы модели давали стабильные, предсказуемые и полезные бизнесу ответы. В крупных продуктах эти задачи выросли в отдельную специализацию на стыке аналитики, UX и архитектуры ИИ-систем.
"За соответствие ИИ-решений закону и моральным нормам отвечают специалисты по этике и правовому регулированию искусственного интеллекта. Их целью является предотвращение дискриминации и контроль за корректным использованием данных. Специалисты по этике участвуют в разработке внутренних политик и внешних регуляций, их сфера компетенции — стандарты поведения моделей, аудит алгоритмов и разбор инцидентов и судебных кейсов, связанных с ИИ", — рассказал эксперт.
Сбор, разметку и использование данных для обучения моделей контролируют эксперты по ИИ-комплаенсу. Кроме того, они следят за тем, чтобы цепочка "данные — модель — продукт" соответствовала законодательным требованиям и условиям договоров с пользователями. Для крупных компаний эти задачи становятся неотъемлемой частью работы, а комплаенс-специалисты тесно сотрудничают с отделами информационной безопасности и юридическими подразделениями.
"Карьерная стратегия в новых рыночных условиях должна соответствовать следующему принципу: выигрывает тот, кто грамотно использует ИИ для построения систем, развития продуктов и управления командой. Востребованными станут специалисты, которые знают, что можно улучшить с помощью ИИ, а для чего его не следует применять, и таким образом помогают бизнесу добиваться поставленных целей", — резюмировал Сычев.
Свежие комментарии